當(dāng)下制造業(yè)企業(yè)在朝著智能制造之路不斷邁進(jìn)的過程中常遇的情形是，制作流程中的任務(wù)繁瑣，規(guī)則龐雜，人工處理起來費時，費力，重復(fù)性極高;而在涉及到龐雜流程中數(shù)據(jù)分析和預(yù)測的部分經(jīng)常因為數(shù)據(jù)量過大，涉及系統(tǒng)過多，導(dǎo)致人工完成數(shù)據(jù)收集，分析，預(yù)測等工作吃力，費時，出錯率高。

諸多因素帶來的最終結(jié)果就是會讓本就龐雜，靈活性低的現(xiàn)有流程變得效率低下，產(chǎn)出率達(dá)不到預(yù)期，最終影響到終端客戶服務(wù)體驗等等。

制造業(yè)和運輸業(yè)具有多樣化的特性，盡管他們中的某些元素可以保持不變，但新技術(shù)和外部的一些重大事件迫使它們不得不發(fā)生演變和轉(zhuǎn)型。而制造商們普遍面臨三大挑戰(zhàn)包括：供應(yīng)鏈挑戰(zhàn)、人才短缺和昂貴、經(jīng)濟壓力，這些問題都受到政治、戰(zhàn)爭、疾病和自然災(zāi)害的影響。

在面臨當(dāng)前這些行業(yè)類挑戰(zhàn)的情況下，制造業(yè)企業(yè)都在嘗試內(nèi)部的各種數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路，而智能制造一直是領(lǐng)先企業(yè)在關(guān)注的重點方向。

什么是智能制造?

智能制造是一種將技術(shù)、數(shù)據(jù)、流程和人類互動結(jié)合起來，顛覆和轉(zhuǎn)變數(shù)字業(yè)務(wù)的生產(chǎn)角色的概念。智能制造已經(jīng)成為離散制造業(yè)的一項戰(zhàn)略任務(wù)，而離散制造企業(yè)在實現(xiàn)智能制造的路上卻又面臨著或這或那的挑戰(zhàn)。

2023年制造商們必須直面幾大挑戰(zhàn)就包括：

制造商和運輸公司應(yīng)當(dāng)考慮如何創(chuàng)新來創(chuàng)造競爭優(yōu)勢，通過可持續(xù)發(fā)展努力降低風(fēng)險，應(yīng)對資源受限的世界挑戰(zhàn)。

如何找到未來工廠所需的技術(shù)、流程和領(lǐng)導(dǎo)力，以可持續(xù)方式最大化產(chǎn)出、降低成本、提高品質(zhì)和安全性，并實現(xiàn)靈活性。

制造商應(yīng)當(dāng)更多思考如何設(shè)計和開發(fā)新產(chǎn)品，其中許多產(chǎn)品都是連接的，能夠提供服務(wù)的機會，增加了更好的與客戶相關(guān)的流程和工具的需求。

采用貼近公司實際發(fā)展需求的技術(shù)來創(chuàng)新產(chǎn)品，引入變革性的業(yè)務(wù)流程并與客戶建立更強的關(guān)系。

考慮如何將IT與運營融合作為實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的手段。因為只有通過緊密合作才能實現(xiàn)制造商的關(guān)鍵能力，故而IT與運營的密切融合或會成為趨勢。

2023制造商該如何聚焦?

而要幫助制造商實現(xiàn)以上幾大2023必須直面的目標(biāo)，選擇貼合制造商最新發(fā)展實際的超自動化解決方案，來分階段，步驟，穩(wěn)步實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部的數(shù)字化轉(zhuǎn)型就顯得尤為重要。

在幫助制造商邁向智能制造的路上，對于超自動化工具的選擇和應(yīng)用顯得尤為重要，根據(jù)Gartner最新報告，目前普遍在制造業(yè)和物流廣泛運用到的超自動化技術(shù)前十排列如下：

Artificial Intelligence-人工智能

Big Data Analytics-大數(shù)據(jù)分析

Machine Learning-機器學(xué)習(xí)

Robotic Process Automation (RPA)-數(shù)字機器人

Advanced Robotics- 高級機器人

Internet of Things (IoT)-物聯(lián)網(wǎng)

Digital Twin of the Supply Chain-物流的數(shù)字孿生技術(shù)

Autonomous Vehicles-自動駕駛的交通工具

Smart/Connected Packaging-智能/互聯(lián)包裝

Augmented/Virtual Reality-增強/虛擬現(xiàn)實

能夠解決制造商目前面臨的核心挑戰(zhàn)，超自動化解決方案需要針對制造商現(xiàn)有的流程、系統(tǒng)，落地解決系統(tǒng)連接、效率低下、數(shù)據(jù)打通等實際業(yè)務(wù)側(cè)問題。

如何選擇能實際落地的服務(wù)商?

Gartner 在之前發(fā)布的報告中明確指出，制造商們?nèi)绻朐诋?dāng)前企業(yè)邁向智能制造業(yè)的路上用好超自動化工具，就需要尋找能夠為其提供具備幾大實際能力的技術(shù)廠商：

制造業(yè)技能：對于業(yè)務(wù)需求、挑戰(zhàn)、應(yīng)用案例、價值生成流程，例如PLM、SCM、CRM和AM(資產(chǎn)管理)以及制造業(yè)(子)行業(yè)特定的法規(guī)，有關(guān)制造業(yè)或特定子行業(yè)的深刻理解。

業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型技能：提供入職培訓(xùn)能力以及早期與最終用戶提供“外觀和感覺”，幫助他們建立對新技術(shù)價值的信任。

技術(shù)技能：有關(guān)關(guān)鍵超級自動化技術(shù)(例如IoT平臺或AI / ML和其他新興技術(shù))的潛力和集成的經(jīng)驗已得到證明。

方法論技能：IoT聯(lián)盟和行業(yè)協(xié)會發(fā)布的參考架構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)和實施指南構(gòu)成了行業(yè)技能、變革管理和技術(shù)技能之間的“粘合劑”。因而技術(shù)廠商必須幫助制造商應(yīng)用可組合業(yè)務(wù)的原則來創(chuàng)建模塊化組合，允許在與制造客戶的短期運營挑戰(zhàn)和績效指標(biāo)以及長期戰(zhàn)略保持一致的情況下，采用敏捷和自上而下的分階段銷售和實施方法。

智能制造 領(lǐng)先實踐

弘璣成功為沃爾沃，興澄特鋼和行芝達(dá)等數(shù)百家客戶引入了超自動化解決方案，幫助客戶在庫存管理，訂單采購提速，物流運輸管理等等方面提供了滿足實際業(yè)務(wù)規(guī)則和要求的提速，降本增效等標(biāo)桿級可復(fù)用的客戶案例。

在制造行業(yè)，如果不能把新技術(shù)很好地融合到實際工作當(dāng)中，對于企業(yè)來說可能是價值缺失。

相比上一代信息系統(tǒng)，超自動化工具的迭代在于，可以靈活根據(jù)制造商企業(yè)內(nèi)部的各類系統(tǒng)組合來適配和協(xié)調(diào)業(yè)務(wù)，幫助企業(yè)疏通內(nèi)部系統(tǒng)，并將耗時巨大，出錯率高，且整合管理困難的業(yè)務(wù)流程自動化升級。

弘璣，也能夠在理解企業(yè)業(yè)務(wù)流程，業(yè)務(wù)痛點的前提下提供最貼合實際業(yè)務(wù)需求的解決方案，在非侵入式的前提下幫助企業(yè)打通多系統(tǒng)間的壁壘。嚴(yán)格按照企業(yè)定制好的規(guī)則靈活執(zhí)行高重復(fù)性，邏輯層級深且復(fù)雜的指令。

技術(shù)實力的背后，是一支專業(yè)、專注、積極響應(yīng)業(yè)務(wù)變化的顧問團隊。從受訪的客戶調(diào)研反饋，客戶對弘璣幫助制造商客戶培養(yǎng)自己內(nèi)部的實施人員滿意度高達(dá)93%。

三分軟件七分實施，成功項目落地需要企業(yè)內(nèi)部建立獨立支撐新技術(shù)、新系統(tǒng)上線的實施人員，順應(yīng)智能制造優(yōu)化內(nèi)部組織和人才能力模型，這是制造商企業(yè)實現(xiàn)可持續(xù)性智能制造化目標(biāo)的有力支撐。

隨著AI應(yīng)用的推廣落地，衡量企業(yè)數(shù)字化的標(biāo)準(zhǔn)也不再是用了多少系統(tǒng)，而是業(yè)務(wù)流程的自動化、智能化程度。從弘璣的超自動工具組合的實踐案例來看，“全流程提效”不僅僅體現(xiàn)在制造業(yè)，還延展到了能源、醫(yī)療等行業(yè)。

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