打好基础
通过工业 4.0 实现数字化需要耐心，并确保基础牢固。这听起来可能不是一个特别吸引人的策略，可能很难说服高管，但其重要性不容低估。
基础是指围绕需要数字化的职能建立流程、治理、组织和人员赋能。没有组织的适当支持，数字化流程和职能可能会取得一定成效，但如果全面考虑，可能会释放出更多潜力。
我们曾与一家化工企业合作，该企业实施了生产调度解决方案，并希望实现人工智能赋能。该企业已部署相关工具，甚至获得了研发基金的资助。然而，企业未能将其解决方案与需求信号连接起来，这意味着缺乏支持系统所需的例程、流程、沟通路径和职责。结果，虽然在生产中实现了一些成本优化，但企业仍无法为客户确保供应，耗费了大量时间和金钱。
流程和生产是数据质量的关键
表面上看，数字化似乎纯粹是一个技术问题。但实际上，它同样是一个组织和流程议题。例如，许多企业认为数据质量仅仅是创建系统并录入主数据的问题，而实际上，它更依赖于生产和工作流程的到位。问题不仅仅在于拥有数据，更在于定义数据的用途、数据的存储方式以及如何维护数据以持续保持清洁状态。
我们与一家奥地利工业客户讨论了高级规划解决方案，包括众多数字应用、数据分析和人工智能赋能。但最终，讨论始终回到数据质量这一尚未到位的问题。我们最终进入了一个前期项目阶段，进行数据治理流程的清理和设置，导致原有项目目标被推迟。这表明，在各行业实施如此复杂系统之前，建立流程的重要性。
勇于构思
与所有新技术一样，工业 4.0 数字化的成功取决于企业是否有勇气率先实施用例。起初，这很可能涉及孤立的应用。
与其等待下一款现货供应的杀手级应用，不如鼓起勇气开始构思并自主开发能够带来价值的用例。那些坚持创新、创造解决方案并将其整合到自身流程和技术中的企业将会收获成果。
一个很好的例子是，我们合作的一家企业使用数据分析进行工厂数据收集。最初只是简单收集数据，后来开始让操作员参与并投入到项目中。随后，他们能够利用整个技术、流程和人员生态系统，这很快就使其优化的特定生产线计划外停机时间显著减少。
数据分析蓬勃发展，区块链展现潜力
某些工业 4.0 用例的实际应用比其他用例更多。数据分析示例众多，因为它们使企业，尤其是需求侧，更好地了解其客户。
例如，能够准确把握季节性并从数据中了解需求模式的电子商务企业能够将预测准确率提高20～30%，从而能够在客户需要时为其提供所需商品。
数据分析和人工智能带来的用例已经被充分理解。在技术可行性方面，它们可能仍会遇到瓶颈，但许多公司仍在积极推进，因为他们对这些技术感到放心。
我们尚未在区块链解决方案中看到同样程度的应用，但正在探索该技术的潜力。许多企业都在寻找现货供应的杀手级应用，但当前的区块链解决方案很少以明显的方式提供这些应用。
这些用例通常需要更多方参与，并且往往服务于透明度、安全性和过程自动化等目标，因此需要更多耐心和毅力，而不是对财务底线产生快速影响。
尽管如此，我们已经看到了一些令人鼓舞的进展。目前我们正与一组奥地利公司合作，为交通运输行业建立区块链联盟。该项目旨在将交通运输企业与工业企业连接起来，利用区块链为他们共享的文件带来信任和单一真实来源。
引领数字化
第四次工业革命已经到来，勇于在交付流程和用例方面领先的企业将从中受益。安永与Rockwell Automation的合作伙伴关系正在帮助企业提供在Connected Enterprise®前沿立足所需的技能、生产力和技术。
