現(xiàn)在有一個很大的問題是，很多廠商以為工業(yè)4.0就是技術(shù)革新、自動化、使用機器人的無人工廠。這個誤解造成了很多企業(yè)的工業(yè)4.0之路越走越歪，投入了大量資金沒卻沒有得到效益上相應(yīng)的提高。

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過去只要產(chǎn)品做的好，就不愁沒有銷路。但是制造業(yè)現(xiàn)在面臨的狀況大不相同，市場快速變化、競爭加劇，需求開始走向個人化、訂制化，但相應(yīng)的生產(chǎn)條件卻沒有辦法快速靈活應(yīng)變，再加上勞動力缺乏的問題，一場席卷整個制造業(yè)的第四次工業(yè)革命撲面襲來，跟不上大潮必然被淘汰出局。

臺灣地區(qū)的制造業(yè)曾經(jīng)撐起了一個時代的輝煌，尤其擅長大量生產(chǎn)和代工制造。面對這樣的全球革命，制造廠商們也積極應(yīng)對，希望乘著4.0的大潮再創(chuàng)奇跡。

但現(xiàn)在有一個很大的問題是，很多廠商以為工業(yè)4.0就是技術(shù)革新、自動化、使用機器人的無人工廠。這個誤解造成了很多企業(yè)的工業(yè)4.0之路越走越歪，投入了大量資金沒卻沒有得到效益上相應(yīng)的提高。

工業(yè)4.0是產(chǎn)品生命周期的大整合

工業(yè)4.0是產(chǎn)品整個生命周期的管理與服務(wù)，是從市場到研發(fā)生產(chǎn)再到銷售服務(wù)，整體環(huán)節(jié)整合。

舉個例子，一家汽車制造公司，通過工業(yè)技術(shù)革新、自動化機器人生產(chǎn)實現(xiàn)了每分鐘生產(chǎn)一輛汽車，信息的流轉(zhuǎn)從研發(fā)部門到采購部門到生產(chǎn)部門再到物流部門，到了用戶手中就停止了，如果車場想要獲取用戶的使用狀況，除非把車子開回來檢修才有辦法。

這種中斷信息流導(dǎo)致車場無法提供及時訂制化服務(wù)，也造成車場不了解用戶需求與產(chǎn)品狀況，無從下手新車研發(fā)與舊車改良。

如果這時一家競爭車場整合整個流程，或某廠商研制汽車端服務(wù)產(chǎn)品，不需要經(jīng)過車場就能全部承攬用戶服務(wù)，那車場未來命運將不樂觀。

市場變化迅速，方向是成敗關(guān)鍵

巨人的倒下，不過幾年時間，諾基亞、柯達、索尼都是例證。市場快速變化的情況下，企業(yè)的反應(yīng)速度、移動方向往往成為成敗的轉(zhuǎn)折點，這時候?qū)κ袌鰯?shù)據(jù)分析尤為重要。

如圖一中的市場分析，實時抓取各地銷售數(shù)據(jù)，通過產(chǎn)品、地區(qū)、客戶等不同維度全方位展示產(chǎn)品的銷售情況，獲取各產(chǎn)品、地區(qū)、客戶在指定時間內(nèi)的銷售波動情況和發(fā)展趨勢。這樣的豐富維度、實時數(shù)據(jù)分析為后方生產(chǎn)什么樣的產(chǎn)品、研發(fā)的方向是什么、采購多少原材料、生產(chǎn)多少產(chǎn)品等都提供及時而又準確的依據(jù)。

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圖二是一家化肥生產(chǎn)企業(yè)的報表。化肥的使用量與有效耕地面積和作物種類有直接關(guān)系。及時了解各地的耕地面積變化和種植類型，對于評估市場容量、制定市場策略有重要作用，也是生產(chǎn)部門制定生產(chǎn)計劃的重要參考。

整合制造前后環(huán)節(jié)，實現(xiàn)大量生產(chǎn)與訂制化的協(xié)調(diào)

生產(chǎn)要依賴于市場提供的數(shù)據(jù)，決定生產(chǎn)什么、生產(chǎn)多少;采購庫存制約的實際生產(chǎn)量;服務(wù)售后數(shù)據(jù)又決定著著產(chǎn)品功能、質(zhì)量該如何改進——生產(chǎn)，是工廠所有環(huán)節(jié)的連接者和數(shù)據(jù)整合應(yīng)用者。

如今，市場的多變和訂制化生產(chǎn)是大勢所趨，如何提高生產(chǎn)效率、縮短產(chǎn)品生產(chǎn)周期，以快速應(yīng)對市場的變化，以及如何做到彈性決策和智能生產(chǎn)以達到“大量生產(chǎn)”與“訂制化”之間的協(xié)調(diào)，成為生產(chǎn)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵。工業(yè)4.0中大熱的技術(shù)，物聯(lián)網(wǎng)、AI、機器人、大數(shù)據(jù)分析在這里盡情發(fā)揮作用。

可視化工廠透過大量布建的傳感器，密集擷取特定區(qū)域或?qū)ο蟮奶囟ㄓ嵪?，在PC上或是手機上就可以隨時了解整個工廠的運轉(zhuǎn);BMW為了滿足每位顧客挑剔善變的需求，其生產(chǎn)線的應(yīng)變能力已經(jīng)到可以讓顧客在車子進入生產(chǎn)線的六天前，都可要求變更設(shè)計與配備的程度，沒有任何一輛是完全一模一樣。這些實現(xiàn)都依賴于技術(shù)的實施，以及技術(shù)背后全流程數(shù)據(jù)的整合。

通過傳感器對各生產(chǎn)機構(gòu)的生產(chǎn)裝置進行每5分鐘一次的數(shù)據(jù)抽取，集中展現(xiàn)在數(shù)據(jù)大屏上，集團能夠?qū)Ω魃a(chǎn)裝置的負荷了如指掌，也能及時發(fā)現(xiàn)和解決問題，保證生產(chǎn)效率。

服務(wù)是所有環(huán)節(jié)的試金石

在服務(wù)中了解客戶、了解產(chǎn)品，是對市場方向正確與否的反饋，也是生產(chǎn)質(zhì)量、產(chǎn)品研發(fā)的反饋。對客戶反饋的產(chǎn)品問題進行數(shù)據(jù)分析，關(guān)注維修率和故障率，有利于幫助產(chǎn)品研發(fā)改良以及生產(chǎn)過程優(yōu)化。

這些企業(yè)流程中的每個環(huán)節(jié)，都需要其他環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的支撐，整合的效果讓整個流程的效率、科學(xué)性大為提高。

但打通全流程的不是一件簡單的事情，每個不同的環(huán)節(jié)會遇到不同的系統(tǒng)，每個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)定義、數(shù)據(jù)統(tǒng)計標準可能也不一樣，這就形成了一個一個的系統(tǒng)孤島，無法彼此連接起來。

還有一些環(huán)節(jié)還沒有做物聯(lián)網(wǎng)，軟件應(yīng)用和數(shù)據(jù)收集尚需加強。但要在工業(yè)4.0中不落其后，這些問題都要一個一個慢慢補足。就像水桶，是其中一塊木片變短，決定了整個桶的容量。

從痛點出發(fā)，而不是從技術(shù)出發(fā)

看完了上面的講的內(nèi)容，覺著挺好的，然后自己該怎么樣還是怎么樣，沒有很深的觸動，這是很多臺灣廠商的現(xiàn)狀。究其原因，是工業(yè)4.0之路沒有從公司的痛點出發(fā)。只停留在技術(shù)層面上，看到大家都在布局工業(yè)4.0，自己企業(yè)也要導(dǎo)入一套資料可視化工廠設(shè)備，而不是先分析企業(yè)存在什么問題需要解決，結(jié)果往往是投入了很多卻不見明顯的降本增效的效果。

在進行工業(yè)4.0之前，應(yīng)該問自己這樣幾個問題：

• 企業(yè)目前有什么痛點?
• 可以用哪種工業(yè)4.0技術(shù)來改善?
• 準備投入到少成本，以及如何衡量導(dǎo)入后的效果?
• 改善之后的效果會比運用其他方法更好嗎?

如果你的答案是肯定的，再開始工業(yè)4.0之路不遲。

工業(yè)4.0是個過程，沒有完成了的狀態(tài)

我們談企業(yè)E化談了很多年，從開始導(dǎo)入CRM系統(tǒng)，到后面陸續(xù)導(dǎo)入MES、MIS、ERP、財務(wù)、物流、想笑系統(tǒng)，系統(tǒng)多了，數(shù)據(jù)雜了，再導(dǎo)入一個數(shù)據(jù)整合的工具：報表軟件或者BI商業(yè)智能工具。

這些都是企業(yè)E化的過程，它沒有完成狀態(tài)，是一直在進行的，沒有企業(yè)說自己的E化完成了，以后高枕無憂無需再做任何E化了。

工業(yè)4.0也是這樣的，硬件里的感測裝置、網(wǎng)絡(luò)裝置、機器人、穿戴式裝置、3D打印、智能手機，軟件中的云端平臺、大數(shù)據(jù)、人工智能AI、虛擬現(xiàn)實VR/增強現(xiàn)實AR術(shù)都是一個個階段，隨著發(fā)展可能還會蹦出新的技術(shù)。要做好沒有一勞永逸的準備，不斷根據(jù)企業(yè)的狀況、技術(shù)的發(fā)展來隨時優(yōu)化，才能在激烈的競爭之中始終立于不敗之地。