IBM：工业制造4.0研究报告-化数据为决策（2022）（34页）.pdf

1、IBM 商业价值研究院|研究洞察制造 4.0化数据为决策2无论是原始设备制造商(OEM)、部件或装配件供应商、合同制造商还是制造服务供应商，都需要利用经济高效的数字制造解决方案来确保工厂和供应链平稳运行，并生产出高质量的产品。IBM 可以与您携手构筑定制化解决方案，助您充分利用现有运营技术(OT)投资、改进关键指标、采用数字工具以及合理运用人才。我们将依托于久经考验的工业 4.0 参考架构和行业标准来帮助您制定方向，在开放平台上始终如一地部署先进车间技术以实现规模化运营，并合理选择制造流程用例以缓解燃眉之急，充分释放价值。如需了解更多信息，请访问 如何提供助力1闲置的制造数据工业 4.0 的核

2、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。数据驱动文化与卓越运营密切相关在最近的调研中，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。数据成熟型组织利用工业 4.0 技术建立竞争优势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

3、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。数字成熟型制造商正在利用工业 4.0 技术来实现新洞察和改善业务成效。摘要23利用工业 4.0 推动业务价值制造 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

4、，人类开始用以水和蒸汽为动力的机械设备来生产产品。第二次工业革命始于大约 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。1 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。2 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(PLC)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

5、统(MES)和企业资源规划(ERP)系统的 IT 数据实现了进一步集成。3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。4根据 The MPI Group 最近开展的一项调研，在提高生产力和盈利能力方面，制造商从工业 4.0 中受益明显：66%的制造商表示其过去一年的生产力增长率超过 5%，78%的制造商预计其未来 5 年的复合年均生产力增长率将超过 5%。63%的制造商表示其过去一年的盈利能力增加率超过 5%，74%的制造商预计其未来 5 年的复合年均盈利能力增长率将超过 5%。

6、4 对先进传感器、软件和机器人生成的数据进行分析有助于改进决策。而结合组织内部以及生态系统合作伙伴的生产数据与运营数据，则有助于增强可见性和洞察力。此外，据估计，数据共享在制造流程优化中的潜在价值超过 1000 亿美元。5为了掌握制造企业在工业 4.0 战略和执行方面的进展，IBM 商业价值研究院(IBV)联合牛津经济研究院针对 32 个国家/地区的 2,360 位受访者开展了调研。其中包括 1,630 位全面负责定义或执行其组织制造战略与计划的高管，以及 730 位对其组织的制造指标、政策、实践和运营有深入理解的对标分析受访者（详见“研究和分析方法”）。5现状：数据丰富、信息匮乏制造业受访者