尤其是制造業，這是壹個正在經歷巨大變化的行業。許多制造商正在接受數字化轉型。他們正在制造更智能的產品，並利用數據和分析的力量轉向服務模式，創造新的收入來源，並找到增長的途徑。同樣重要的是，他們正在利用人工智能、物聯網和雲計算等新技術趨勢來簡化業務流程，降低成本，提高競爭力。
這是我最近與甲骨文公司負責制造、汽車和行業戰略的副總裁埃裏克·普雷沃斯特交談的主題。Prevost在包括IBM和凱捷在內的公司擁有超過20年的監督數字化轉型的經驗，他完全有能力談論企業在這壹領域面臨的機遇和挑戰。
我們首先介紹了三個促進轉型的主要機會。首先，企業可以加快創新，更快地將新產品和服務推向市場，因為數字連接的價值鏈提供了產品性能和客戶滿意度的即時反饋，創造了市場性能的閉環，壹直到工程流程。
第二個機會讓企業更加數據化。這意味著使用數據為決策提供信息並變得更加準確——它還允許更好的預測和切換到新模型，如預測性維護和自動化流程，如物流、庫存和生產計劃。
通過利用壹些新興的技術趨勢，可以對所有這些機會采取行動。雲計算和高性能計算使企業能夠為其產品、服務和運營建立更精確和高分辨率的模型。這些服務基於雲計算，按需付費，這意味著即使是中小企業也能負擔得起，為他們提供最佳實踐和先進的分析模型，如數字雙胞胎，這些不再只有資源豐富的大型全球組織才能獲得。
與這壹趨勢密切相關的是使我們能夠更好地理解數據的新技術。在這裏，我們談到了物聯網，它使連接大量聯網設備和享受數據成為可能，以及人工智能和數據科學。
“我將這些分開，因為它們都可以以不同的方式使用:數據科學可以包括人工智能，但新壹代數據科學平臺可以對數據進行更深入的數學和統計分析，即使它不是人工智能，”普雷沃斯特告訴我。
制造業另壹個巨大而重要的趨勢是產品本身的數字化。今天，大多數智能產品都有壹個與產品的物理或機械方面不直接相關的元素。該軟件層可以被改變和更新，而無需昂貴的物理重新設計和重新設計過程。通常情況下，它是產品收集和傳輸數據的能力的關鍵，以幫助制造商更好地了解它們是如何使用的，以及它們為客戶提供了什麽價值。
普雷沃斯特說:“妳可以有壹個更個性化的產品，壹個可升級的產品，妳有更長的生命周期，同時妳可以在不改變物理和機械方面的情況下，給妳的客戶帶來壹些創新。妳可以對妳的顧客更有創意”。
制造業已經迅速在其工作流程中采用工業4.0思維。化妝品品牌歐萊雅(L 'Oré al)將其制造工藝帶給消費者，並創建了壹個迷妳“智能工廠”，可以作為彈出式商店部署在購物中心。在這裏，顧客可以在等待的時候為他們制作個性化的化妝產品，這些產品甚至有個性化的包裝。體育用品制造商阿迪達斯發布了壹系列鞋子。這些鞋子的鞋底都是3D打印定制的，可以完全貼合每壹位顧客的腳。
Prevost也給我介紹了壹個B2B的電力設備廠商，是甲骨文的客戶。通過實施物聯網流程和其他工業4.0技術，他們已經能夠將其制造正常運行時間增加60%，並將手動流程數量減少55%，這產生了巨大的業務影響。它還可以將其運行所需的占地面積減少80%。
雖然壹開始，這可能會引起對人力冗余的擔憂，但事實未必如此，prevost的理由是。“當我們轉向自動化工廠時，管理起來更加復雜。它需要更多的人來設計和維護它，並創造新的業務。”
除了利用現有數據做新的事情，最具創新性的制造商正在超越他們壹直使用的傳統結構化數據集，轉向他們從未使用過的新數據集。使用非結構化數據的壹個很好的例子來自壹家風力渦輪機制造商，該制造商除了監控所有關於運營效率的傳統數據之外，還監控社交媒體聊天，以了解考慮開發的地區的當地態度和意見。“在壹些地方贏得交易對他們來說非常重要，”普雷沃斯特告訴我。“這對我來說非常有趣，因為這是壹種他們過去沒有得到的新數據。”