工业 4.0 的核心是利用数据和数字技术的强大力量来变革产品的制造和分销方式。但只有 28% 的制造组织正在以有意义的方式从来自设备、流程和系统的数据中发掘关于持续改进流程的洞察。

在最近的调研中，我们发现了一类“数据转型者”制造组织，它们实现了比同行更高的数据成熟度，并且也因此收获了丰硕的成效。其中，69%的数据转型者能够成功实时配置其生产线以支持换型（switchout）和/或上线新产品或新变体。

84% 的数据转型者已经在其数据平台中广泛集成了人工智能 （AI/机器学习。这些数据成熟型组织利用先进技术来协同推进业务目标和改进绩效，凭借其超强的洞察力、网络弹性、企业架构、卓越制造、高能效员工团队和数字化集成建立了差异化优势。

制造4.0 旨在充分释放工业 4.0 或"智能制造"的价值，助力组织实现蓬勃发展，从容应对经济动荡。其收益体现在协同推进两个不同的目标∶一方面，制造组织可以推动持续运营改进，包括提高生产吞吐量、资产利用率和产品质量。另一方面，制造组织还可以通过革新制造能力、实现设计改进以及优化服务来创造更大的客户价值。

从工业1.0到工业 4.0的历程始于200多年前。在1780年前后的第一次工业革命中，人类开始用以水和蒸汽为动力的机械设备来生产产品。第二次工业革命始干大约1870年，其标志包括使用石油、天然气和电力，还出现了分工的概念、移动装配线和大规模生产。20世纪中叶，随着先进的计算机、电信和数据分析进一步提升生产自动化，人类迎来了第三次工业革命。如今，我们正在经历第四次工业革命，也称为工业 4.0。面向整个价值链的网络物理模型和数字集成助力产业大幅提升效率和大规模定制能力。信息技术（IT）和运营技术（OT）系统相融合，促进自动化制造设备与更广泛的计算机系统实现互连。来自传感器、可编程逻辑控制器（PIC）和数据采集与监控系统（SCADA）系统的OT数据与来自制造执行系统（MES）和企业资源规划（ERP）系统的IT数据实现了进一步集成。

随着数字技术日益融入到生产设施和运营中，制造商正在各种领域开辟全新的可能性，包括提升资源/流程效率、资产利用率、劳动生产率和质量，加快上市速度以及打造增值服务。

来源：IBM商业价值研究院

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