隨著數字技術日益融入到生產設施和運營中，制造商正在各種領域開辟全新的可能性，包括提升資源/流程效率、資產利用率、勞動生產率和質量，加快上市速度以及打造增值服務。

根據 The MPI Group 最近開展的一項調研，在提高生產力和盈利能力方面，制造商從工業 4.0 中受益明顯：

– 66% 的制造商表示其過去一年的生產力增長率超過 5%，78% 的制造商預計其未來 5年的復合年均生產力增長率將超過 5%。

– 63% 的制造商表示其過去一年的盈利能力增加率超過 5%，74% 的制造商預計其未來 5年的復合年均盈利能力增長率將超過 5%。

對先進傳感器、軟件和機器人生成的數據進行分析有助于改進決策。而結合組織內部以及生態系統合作伙伴的生產數據與運營數據，則有助于增強可見性和洞察力。此外，據估計，數據共享在制造流程優化中的潛在價值超過 1000 億美元。

現狀：數據豐富、信息匱乏

制造業受訪者普遍表示其首要目標是提高產量、改進產品質量、推進可持續發展和減少機器停機時間，這實屬意料之中。專注目標有助于制造企業提高效率并滿足客戶對價格和質量的要求。但美好愿景與現實之間仍然有著巨大的差距：盡管設定了這些明確的目標，但只有 36% 的受訪者能夠成功或非常成功地維持所需的吞吐量和產量。這是為什么？

因為組織面臨三大阻礙：

— 閑置的制造數據

— 決策能力不足

— 原始的技術環境

閑置的制造數據

制造商并未充分發掘其數據的價值。在現代制造工廠中，一條生產線就有 2,000 臺不同的設備，每臺設備有 100 到 200 個傳感器在實時收集數據，每個月將產生 2,200 TB 的數據。比如說，工廠通常使用警報機制來收集數據，從中檢測生產異常以進行質量控制。然而，大約 90% 的制造數據都是閑置未用的。此外，制造商的側重點通常是捕獲數據以創建歷史報告，而不是利用數據來幫助預測未來事件或改進決策。

我們的調研數據表明，只有大約四分之一的組織正在以有意義的方式捕獲傳感器數據并將其應用于決策。例如，預測性維護可以通過持續收集和分析傳感器數據來防患于未然，并且僅在需要時才會提醒人工干預。只有四分之一的組織正在基于故障模式分析來優化資產/設備維護計劃，以及平衡可靠性與成本。

決策能力不足

在組織的制造流程和可持續運營中，缺乏決策能力是一個普遍的問題。組織可以挖掘和分析生產數據，并應用于幫助操作員確定異常事件和檢測問題根本原因。但我們的調研表明，只有不到 30% 的組織會始終如一地從來自設備、流程和系統的數據中發掘關于持續流程改進的洞察。只有 35% 的組織會定期評估制造流程。

只有不到五分之一的受訪者可以實時訪問整個企業中的重要制造數據。例如，制造商可以通過分析保修申請來識別制造流程中的缺陷。只有不到三分之一的組織會跟蹤并定期評估與其制造/生產相關的環境可持續性量化指標。此外，只有 32% 的組織建立了企業級環境可持續性標準。

原始的技術環境

許多制造組織的現有技術環境加劇了其困境。技術障礙和不夠靈活的舊式系統被認為是制造業面臨的兩大障礙。除此之外，其他障礙還包括孤立運營、計劃缺乏優先級排序以及生態系統復雜性。大多數受訪者已經實施了活動自動化和物料搬運自動化，但仍然還有進一步添加數字孿生等技術的機會。利用數字孿生作為生產線的虛擬副本，制造商可以模擬生產過程并設法減少停機時間或提高產能。

只有 42% 的受訪高管表示在非常高的程度上實現了MES 應用現代化，而只有 38% 的受訪高管表示實現了SCADA 應用現代化。實時生產監控有助于改善 MES 監督，而集成到 SCADA 中的附加功能可以增強智能并提供部分跟蹤功能。