德勤最近的全球调查显示，工业企业中94%的高管认为数字化转型是重中之重。然而，只有 14% 的人认为他们的工厂已准备好做出实现工业 4.0 所需的改变。自动化零部件供应商 EU Automation 的绩效经理 Andrew Falconer 在此解释了可能会减缓工业 4.0 技术采用的原因，以及更多企业如何将其数字化转型战略付诸实践。

十多年来，制造商已经看到了自动化的好处，以及它如何在各种应用中提高生产效率。西门子、博世和 ABB 等大型制造商在数字化方面处于领先地位，并展示了新技术在提高整个供应链效率方面的优势。

尽管这些企业取得了成功，并向其他企业展示了成功，但中小型企业的创新速度却很慢。不过，如果将流程数字化，这些企业也可以获得类似的成功。正如西门子前首席执行官约根·迈尔（Jürgen Maier）在发表《智能制造评论》（Made Smarter Review）时所解释的那样，“对于中小型企业而言，参与数字技术非常重要。许多小型公司认为它只适用于西门子之类的公司，但事实并非如此。像机器人这样的技术现在任何制造商都能负担得起并适用，并且可以显著提高生产效率。”

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自2011年工业4.0一词在汉诺威工业博览会上首次出现以来，制造商就已经意识到先进技术的好处。因此现在，制造商是否应该数字化已不再是问题，而是应该以多快的速度实现数字化。

技能问题

制造商将继续实施新的数字技术，如物联网、人工智能、先进的机器人技术和云计算，但如果员工没有接受过全面培训，这是否值得？现实情况是，随着数字化工厂的发展，人类工人的角色将发生变化，工厂必须确保拥有高效运营所需的高技能工人。

根据制造商最新的年度制造报告，59% 的受访者认为，教育体系正在失败，无法跟上制造技术变革的步伐。学校正在加大力度，以确保年轻人提升技术技能，并鼓励更多人从事科学、技术、工程和数学 (STEM) 学科相关的职业。然而，随着技术的快速发展和新流程的快速引入，无法保证这些技能在学生进入工作场所时仍然有用。

为确保制造商能够找到所需的熟练员工，他们应与行业协会合作，提高内部和教育体系的技能。当地创新中心可以对员工进行新技术培训，向他们展示如何有效地操作新系统。制造商还可以与学校合作，鼓励更多学生提升技术技能，并与行业保持同步，为未来的职业生涯做好准备。

适应性

即使工厂经理雇佣了最合格的员工，成本仍然是工厂全面数字化的最大障碍之一。较小的企业可能不愿意对其整个工厂进行全面改造，因为他们认为当前的技术运行效率很高，而且他们也看不到立即的投资回报。然而，制造商可以通过更具成本效益的方式来保持竞争力，并继续他们自己的工业 4.0 之旅。

虽然较小的制造商可以继续使用旧设备（如果它仍然有效），但他们应该意识到计划外停机的风险。缺乏可见性和实时数据使制造商无法准确监测机器状况，并无法在故障发生前检测到故障。这些制造商不应该被动坐等停机，而是应该投资于能够帮助他们提高生产力和维护现有系统的设备。

增强感官

物联网传感器不是一项新技术——军方在 70 年代就开始使用它们，而商业行业则是在 90 年代开始采用该技术。现在，制造商可以使用这种经济实惠的技术来收集有关各种参数的实时数据，例如温度、压力和流量。准确监测整个工厂的机器状况使制造商能够检测和预测问题，提前计划维护以避免昂贵的停机时间。

工程师可以将物联网传感器安装到现有设备上，以立即改善操作。企业还应考虑为现有机器添加连网功能，以允许设备通过互联网进行通信，并提高远程监测能力。提高在整个工厂收集和共享数据的能力可以帮助工厂经理实施成功的预测性维护策略，并保持旧设备高效运行。

长期利益

例如，机器中的传统电机要么以100%的功率开启，要么关闭，而不管应用实际要求的运转速度如何。智能传感器将检测机器是否过热，因为它们的运转速度超过了要求。然后，制造商可以安装变速器等设备，以避免发生故障。

访问某些参数的实时数据可以提醒制造商注意机器的任何问题，例如过热。然后，他们可以计划维护以更换零件并调整设置，以降低故障中断生产的风险。随着制造商在其工厂中放置物联网智能传感器，他们可以收集更多信息，并看到提高可见性的长期好处。只有以所需的速度运行机器并改进预测性维护，才能降低整个企业的能源消耗和成本。制造商还应该看到维护成本的降低，并将能够随着时间推移分析数据，以了解他们可以在哪些方面进一步提高生产效率。

早在 2011 年，工业 4.0 就不仅仅是投资新技术和工具以提高制造效率，而是彻底改变整个企业的运营和发展方式。近十年来，我们看到公司竞相成为这场革命的一部分，并投资于先进技术，以与主要的行业领导者竞争。然而，公司不需要西门子或博世等大型制造商的预算来改变其业务。通过花时间为他们的设施进行适当的调整和改造，无论是更换整个系统还是改造当前的某个基础设施，每家企业都可以实现自己的工业 4.0 愿景。

关键词： 实时数据 智能传感器 运转速度 数字技术 生产效率