在当今工业革命与数字革命交汇的时代，智能制造已成为制造业转型升级的核心驱动力。随着物联网、人工智能、大数据和云计算等技术的深度融合，传统生产模式正经历一场深刻的重构。然而，这条转型之路并非一帆风顺，许多企业在推进智能制造的过程中，既收获了效率的提升、成本的优化和模式的创新，也遭遇了战略模糊、技术适配难、人才短缺等多重挑战。

IoT Analytics旗下Knud Lasse Lueth智能制造研究团队在不久前通过审查和分析智能制造实施案例，总结并发布了六个数字化转型中的经验教训。笔者觉得很有启发意义，在此进行编译、分享和解读。

这六个启发分别是：1. 决策：技术跟随战略决策，而不是引领战略决策；2. 数据就绪：数据基础设施是数字战略的核心；3. 数据架构：创建统一的数据基础正在成为当务之急；4. 员工支持：员工支持度是转型成功的关键因素；5. 安全性：网络安全和治理需被纳入设计之中；6. 避免锁定：平台开放成为战略设计原则。

启发1：技术跟随战略决策，而不是引领战略决策

在选择特定的工业4.0技术之前，明确识别业务运营上的需求与挑战至关重要。在智能制造研究团队的调研中，众多工业公司的领袖高管都表示将新技术应用置于业务需求之前是错误的。这些高管表示，过去他们过于仓促地采用新技术（如物联网、增强现实/虚拟现实甚至区块链），而未能充分考虑其商业案例表现，也未能让业务运营团队参与其中，导致了转型走向误区。

在报告示例中，Georgia-Pacific()首先明确了公司员工在故障排除和设备维护方面缺乏书面专业知识的需求，再开始转向人工智能驱动的解决方案来协助知识管理。通过建立DocGen知识库，生成格式正确的文档，然后利用文档培训 Georgia-Pacific 的生成式AI工具 ChatGP并对员工进行独立培训。DocGen 和 ChatGP帮助员工之间顺利地交接关键知识，有效推动了业务模式改进。

Georgia-Pacific ChatGP

越来越多领先的制造商认识到，成功的数字化转型项目始于对业务运营需求和痛点的深入了解，而非仅仅采用新技术本身。虽然先进的工具和解决方案可以带来可观的益处，但只有当它们解决了通过直接与生产一线员工接触而确定的特定运营问题时，其真正价值才会显现出来。

在选择新技术之前，企业应对一线员工进行全面的业务需求评估，定义明确、实用的目标有助于确保技术投资带来切实的、可衡量的成果。

启发2：数据基础设施是数字战略的核心

人工智能浪潮中，工业4.0数字战略的核心是数据就绪。在2023年版的工业物联网和工业 4.0案例研究报告中，IoT Analytics曾指出，一些制造商强调ERP升级和云迁移是数字化转型的基础。但在今年的案例研究中，众多案例表明，数据架构和基础设施才是支撑企业数字战略的核心。

这不仅包括云数据平台，还包括越来越多基于边缘的架构。随人工智能技术的不断成熟，企业意识到真正的挑战不仅仅是拥有正确的工具，而是拥有正确的数据、干净、互联和可访问的数据。

拥有从传感器/现场仪器级别扩展到云端的强大、可扩展的数据基础设施是在人工智能时代开发增值应用程序的先决条件。“数据就绪”意味着数据的基础设施与采集能力就绪，它要求企业能抓取海量、多维度的实时数据；同时“数据就绪”意味着数据的治理与质量就绪，确保数据的准确性、一致性、完整性和可信度。

启发3：创建统一的数据底座正在成为当务之急

搭建起完善的数据基础设施之后，统一的数据架构对于可扩展的工业 4.0 解决方案变得至关重要。越来越多制造商越来越意识到，不同的孤立数据系统无法有效支持日益复杂的现代工业运营。

释放工业 4.0 计划全部潜力的关键是统一的数据基础，该基础可以跨所有系统构建数据并置于业务链中。这可以实现未来应用程序的无缝集成、实时决策和可扩展性，特别是在利用人工智能和物联网等先进技术时。

在报告案例中，Gousto()搭建的数据基础为所有运营数据创建了统一的来源，从而实现了实时决策、更高的可见性和改进的生产管理，现场设备机械可用性持续提高到98%，并且与停机相关的财务损失显著减少。

Gousto FactoryOS

传统企业普遍存在“数据孤岛”问题，设计、生产、仓储、销售、售后等各环节的数据彼此割裂。真正的智能制造要求实现OT与IT的深度融合，创建统一的数据架构（例如基于 UNS 原则的数据架构）有助于确保数据的结构一致且可访问，这对于可扩展性至关重要，并且可以实现更高级的用例，使得AI能够基于全局视角进行优化和预测，而非仅仅局限于某个单一环节。

启发4：员工支持度是转型成功的关键因素

数字化转型的有效性取决于员工的积极参与和支持。虽然技术革新是工业4.0的关键推动因素，但其成功实施和持续价值创造在很大程度上取决于员工对新技术的参与度和认可度。

报告中强调，工业制造商必须认识到，员工的参与是实现数字化转型全部潜力的核心要素。通过精心设计优化管理策略将员工需求和目标与正确新技术应用相结合，对于长期、切实的业务成果非常重要。

这意味着企业必须将“以人为本”的理念置于转型战略的核心，而非将技术应用本身作为终点。

在报告案例中，米其林通过根据员工个人角色的需求定制软件应用程序来推动节能，员工在企业转型过程中，被赋能并被纳入整个过程。员工不仅是使用技术，更成为企业数字化转型可持续的推动力量。可见，成功的转型并非简单地将新技术“施加”于员工，而是要将其“赋能”于员工，使其成为提升工作效率、解决实际问题和创造更大价值的工具。

启发5：网络安全和治理需被纳入设计之中

在数字化转型过程中，网络安全和数据治理绝不能是事后才考虑的附加组件，而必须作为核心设计原则，嵌入到数字化转型的每一个层面。

网络安全和治理机制的设计质量直接决定着企业数字化系统的安全与可持续性，将安全考量前置到项目规划和设计的初始阶段，而非在系统上线后才进行漏洞修补，才能避免后期高昂的改造成本和难以弥补的系统性风险。

报告案例中Siemens Energy()的实践清晰地表明，智能制造中的网络安全与数据治理是深度融合于其跨工厂平台设计与运营的核心战略，并成功地将网络安全从一种“成本支出”转化为业务赋能的关键要素，确保了在互联互通的智能生态中，数据既能安全流动，又能创造价值。

针对工业数字系统的攻击已不仅仅会带来数据泄露的风险，更可能导致生产中断、设备物理损坏、环境灾难甚至人员安全事故。随着全球数据安全法规的日益严格，在互联的工业环境中，复杂多源的数据通过内置的治理与安全设计是使其满足合规性要求的唯一高效路径。

启发6：平台开放成为战略设计原则

技术平台的开放性，将避免供应商锁定Vendor Lock-in()带来代价高昂的供应中断损失。一旦供应商无法满足新的业务需求或停止对某项技术的支持，企业数字化转型将面临代价高昂的系统性中断与迁移风险。

报告案例中，Sonaca集团的制造运营管理（MOM）转型坚持以平台开放性()作为核心原则，避免被单一供应商绑定，确保系统能够与现有和未来的第三方应用集成，得以在快速变化的市场中持续保持竞争优势。

将平台开放性提升至战略设计原则的高度，是构建具备韧性的数字化架构的明智之举。开放性平台并非一项单纯的技术决策，而是一项关乎企业长期数字战略和商业灵活性的关键业务决策。这一设计原则为企业数字化转型保留了未来的选择权，是确保数字化转型成果可持续、可演进、真正掌握在自己手中的战略基石。

写在最后

智能制造的数字化转型绝非单一技术或工具的简单应用，而是一项涉及战略、数据、人、安全与架构的系统性工程。这六个关键启发与宝贵的案例实践智慧能为更多走在转型路上的制造企业提供参考和启示。

以明确的业务战略为罗盘，以坚实的数据基础设施与统一的架构为基石，以员工的深度认同与支持为引擎，以内嵌的安全设计与开放的平台策略为护航，企业才能超越短期的自动化增益，真正迈向可持续、可进化、兼具效率与韧性的智能制造阶段。