如何将物联网、大数据和分析集成到工业 4.0

工业(或制造)4.0 始于 2011 年德国政府的一项倡议。它指的是第四次工业革命，其特点是使用机器人技术、自主运营、物联网、大数据、分析、人工智能和 IT 融合的智能工厂 和旧约。 目标是创建高效、敏捷和智能的制造。

制造商没有可遵循的规范性工业 4.0 方法，因此早期采用者尝试了各种方法来确定哪种方法最有效。现在，10年

后来，我们到达了一个拐点，制造 4.0 最佳实践正在兴起，大数据、物联网、人工智能和自动化都在发挥关键作用。

“我们专注于 [制造 4.0] 技术可以为我们的客户提供的能力，”德勤负责人兼智能工厂负责人 Stephen Laaper 说。 “从这个角度来看，在我们的研究和实施经验中，确实有四种技术能力被反复确定。”

根据 Laaper 的说法，公司在工业 4.0 方面的努力集中在：

工厂资产智能和绩效管理。

工厂同步和动态调度。

质量传感和检测。

工程协作和数字孪生。

所有这些举措都涉及大数据、自动化、人工智能和物联网。这些技术还必须与现有的公司系统集成。

复杂的集成，以及对边缘网络和设备的强大安全性的需求，可能是 Laaper 引用的 2020 年 Deloitte-MAPI 对 1,000 名制造业领导者的调查中 80% 的受访者表示他们至少雇用了这四家制造业中的一家的两个原因计划，但只有不到 40% 的人设法完全实施了部署。

“他们正在努力扩大规模，”Laaper说。这种扩展涉及大数据捕获和分析的扩展、物联网的实时数据捕获以及关键智能和机器自动化的实施。在部署物联网、分析、人工智能和大数据的每个业务案例中，集成和业务流程设计都是不同的。

根据 Laaper 和德勤的经验，在工业 4.0 计划中大规模部署大数据、人工智能、物联网和分析技术最成功的公司是那些专注于解决特定业务问题的公司。这样，他们的视野就不会太宽泛。 “然后，他们确定该技术将如何融入他们现有的技术堆栈，以及如何从试点扩展到全面部署，”Laaper 说。

在人员方面也有工作要做。

“必须与将受到部署影响的利益相关者进行接触，从工厂车间到管理办公室，”Laaper 说。 “通过这种方式，您可以主动与受部署影响的人员进行互动。”

一旦实施了该技术，就会部署资源以确保对新创建的业务流程的更改得以持续，并且任何新创建的数据都是准确、有用和(最重要的是)使用的。

Laaper 解释了一家公司如何使用这些方法转变其制造方式。 “我们与我们的客户合作，该客户是航空航天业的知名制造商，拥有 80 年的历史，”Laaper 说。 “他们正在经历工人和资产效率低下、库存过多和约束解决不充分的问题。他们还使用手动工具来管理生产，需要帮助来设计和实施重要的工厂现代化。”

为了实现制造现代化，该公司实施了专有的工厂同步和动态调度解决方案，以优化人员和约束规划。该解决方案采用 RFID(射频识别)来跟踪库存并整合公司解决方案提供商的技术。德勤的职责是为工厂团队提供部署和变更管理支持。

项目实施后，公司发现：

通过提高资产利用率，吞吐量提高了 12%。

通过有效管理约束，将在制品 (WIP) 减少了 15%。

通过优化直接和支持劳动力的效率，节省了 1160 万美元的劳动力成本。

这种工业物联网实现的效果如何?

该公司选择了一个非常具体的制造领域来关注;它只实施了它需要的物联网、人工智能、分析和自动化技术;它使员工和管理利益相关者提前参与项目;它定义了结果目标并实现了目标。

“最成功的 [工业 4.0] 转型，无论部署何种技术，都会随着新技术的引入而改变员工的能力，”Laaper 说。 “从战略开始，明确定义你想要创造的价值。聘请有能力和经验的专家来构建一个包含多个技术供应商和工厂车间所需变更管理的解决方案。然后，在扩展之前进行试点和迭代以建立价值。”

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