【数字化】数字化浪潮涌动，制造业迎来新商业模式

今天的制造业环境已经发生了很大变化，首先人力成本不断上涨，人口红利不在。其次市场需求越来越多样化，个性化消费模式兴起，要求工厂具有快速订制的能力。而人工智能、机器人、物联网等新技术已经取得突破性进展，从而推动制造业向智能化、数字化方向转型。

新兴技术给制造业带来了强大的推动作用，制造商正在尝试利用新的技术来提升生产水平，将物联网、工业机器人、3D打印等技术应用到生产中，其中还包括实现预测性维护，从大数据分析中获得洞察，通过增强现实提升可视化等。

大数据分析成关键趋势

为了应对数字化浪潮的挑战，制造商必须接受新的运营模式，通过快速的数据分析，利用社交网络与客户和供应商进行更好的交互。人工智能也将用于实时或接近实时的数据采集和自动分析，从以发现人们可能遗漏的问题和趋势。

大数据分析和人工智能可以帮助厂商稳定输出高品质的产品和提供更好的服务，同时可以从原来的被动服务转变为主动性服务，因为通过工业物联网和数据分析能够洞察更多的市场机会。例如厂商可以收集到用户的使用习惯，知道哪些功能是客户需要的，从而反馈到设计端进行优化方案，推出更符合市场的产品。

随着工业物联网的深入发展，制造业将可以与客户保持更紧密的距离，也就是说制造商更接近客户及其需求，可以充分了解市场方向，从而能够规避一些风险。包括利用大数据分析来驱动业务转变，通过预测趋势来改进企业的流程控制等等。

新兴技术带来巨大机遇

在制造业转型升级的过程中，厂商在不断尝试新的技术，例如人工智能、物联网等技术具有无限的潜力和应用空间，新技术的应用将给工厂带来全面的改变。目前，已经有不少厂商开始利用传感器和工业物联网进行预测性维护。

过去，工厂设备发生故障时才会被发现，并进行停机维护。为了防止这种意外停机，企业通常采用定期给设备进行维护保养的方案，但这并不是理想的解决办法。因为，设备部门不知道机器什么时候需要更换部件，不清楚这些机器能使用多久，定期维护只能是减轻设备故障的机率，并不能真正的节省成本。

现在工厂可以采用更积极的方法去确保机器的正常运行，例如给设备安装关键的什么传感器，通过工业物联网采集机器的关键参数，实时监控和检测机器的问题，并利用机器学习来分析潜在的问题，从而在机器发生故障之前能够发现和及时处理，并最终提高整体设备的运行效率。

工厂可以将设备的数据显示在大屏幕，以便于维护团队每天能查看设备发生了什么事情，并能识别出任何可能发生的问题，在机器停机之前提供供缓解措施。

除了工业物联网、人工智能等，还有许多新的技术和模式，例如3D打印、增强现实等，这些新兴技术正在帮助制造商更快地响应市场变化，从客户或者用户端了解产品的真正价值。厂商通过智能系统能够快速收集到所需的数据，从而将时间放在决策上，并能更快地抓住市场的机会。