在過(guò)去的幾年里，各個(gè)行業(yè)都在進(jìn)行數字化轉型，也就是我們普遍認可的“工業(yè)4.0”方面的投資。從試點(diǎn)項目來(lái)看，數字化轉型的趨勢正在加速。到目前為止，這些投資大多是為了推動(dòng)資產(chǎn)可靠性、產(chǎn)品質(zhì)量和制造效率等領(lǐng)域的業(yè)務(wù)改進(jìn)。

以下十大趨勢將在2018年的中國制造產(chǎn)業(yè)科技與管理熱圖上活躍。有些趨勢非常明顯，有些未必，但我相信這些趨勢很有可能會(huì )對制造業(yè)的管理以及它對卓越運營(yíng)的貢獻產(chǎn)生深遠的影響。

質(zhì)量是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)技術(shù)的一個(gè)應用場(chǎng)景。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的認知度每年在大幅度提升。大多數企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始或計劃開(kāi)始一項與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的計劃。市場(chǎng)的這種變化，部分是由于越來(lái)越多的成功案例，以及越來(lái)越成熟和易于部署的解決方案。

圍繞智能制造和數字孿生等方法的物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)案例在過(guò)去的一年中出現了大幅增長(cháng)。諸如零缺陷之類(lèi)的質(zhì)量舉措以這些工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)方法為基礎，以增加實(shí)質(zhì)性運營(yíng)和財務(wù)收益。零缺陷是建立在制造企業(yè)在的質(zhì)量數據的基礎上。

將質(zhì)量數據與檢測結果，制造執行系統、制造運營(yíng)管理數據，保修數據以及智能制造的傳感器數據等數據結合使用是一種必然的趨勢。持續實(shí)時(shí)的數據統計可以幫助識別通過(guò)了質(zhì)量檢查但仍導致服務(wù)中斷的產(chǎn)品，批次或流程。隨著(zhù)時(shí)間的推移與數據的快速積累，它可以允許實(shí)時(shí)識別先前無(wú)法檢測到的故障。在2018年的政府工作報告中特別強調：強化產(chǎn)品質(zhì)量監管。多方面開(kāi)展質(zhì)量提升行動(dòng)，推進(jìn)與國際先進(jìn)水平對標達標，弘揚工匠精神，來(lái)一場(chǎng)中國制造的品質(zhì)革命。

供應鏈的數字化變革與管理是企業(yè)成功關(guān)鍵的領(lǐng)域之一，也是目前制造業(yè)數字化不成熟的領(lǐng)域之一。更具行業(yè)咨詢(xún)調研來(lái)看，有近兩成的企業(yè)采用了數字技術(shù)來(lái)實(shí)現供應鏈質(zhì)量管理的自動(dòng)化。

2017年后隨著(zhù)信息化科技的驅動(dòng)，這一領(lǐng)域受到了較大的重視。  預計不少企業(yè)2018年在供應鏈與質(zhì)量管理的能力和流程上投入將會(huì )有大幅增加，而投入的資本或管理成本主要目的就是要讓制造業(yè)企業(yè)傳統的供應鏈管理轉換為自動(dòng)的數據驅動(dòng)流程。 

如今的制造企業(yè)的風(fēng)險從未如此之高。企業(yè)面臨著(zhù)諸如增加產(chǎn)品復雜性、改變全球市場(chǎng)、要求監管機構、不斷變化的勞動(dòng)力需求和復雜的價(jià)值鏈等壓力，所有這些都是在產(chǎn)品發(fā)布周期不斷在縮小的同時(shí)，對企業(yè)質(zhì)量管理過(guò)程進(jìn)行碎片化。今天的商業(yè)客戶(hù)具有的知名度和分析能力，消費者在社交媒體和互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)上分享經(jīng)驗，往往是兩個(gè)極端，要么非常積極，要么非常消極。

市場(chǎng)正在應對這些挑戰，更多的企業(yè)在實(shí)施協(xié)同協(xié)作的數字化管理建設。許多公司正從傳統的分析和標準過(guò)渡到現代的分析和度量，這些度量與邊緣數據、歷史數據和業(yè)務(wù)度量結合在一起需要設計、制造和服務(wù)上部署跨職能的流程和團隊，使分析能夠在短時(shí)間范圍內看到工廠(chǎng)內部的典型情況，并開(kāi)始在較長(cháng)時(shí)間內交付預測能力。

自資產(chǎn)性能管理問(wèn)世以來(lái)，無(wú)論是計算機化維護管理系統(CMMS)還是企業(yè)資產(chǎn)管理(EAM)，要點(diǎn)一直是提高可靠性、減少停機時(shí)間和減少計劃外的維護。有這樣一種假設，即時(shí)間短停機時(shí)間可以提高盈利能力，減少停機時(shí)間的較佳方法是在災難發(fā)生前“修復”設備。這種假設的問(wèn)題在于，維護一件設備的行為本身就會(huì )導致進(jìn)一步的失敗。

在走過(guò)的2017年，個(gè)別大型的智能制造企業(yè)在基于工業(yè)大數據分析已經(jīng)被用來(lái)預測一件設備何時(shí)失效，然后進(jìn)行預測性維護的基礎上，開(kāi)始關(guān)注“利潤”與“運營(yíng)績(jì)效”管理的產(chǎn)品。2018年較為主要的轉變將是脫離以維護為中心的思路，新的關(guān)注點(diǎn)是設備優(yōu)化盈利能力。機器自學(xué)習（ML）和工業(yè)大數據分析將使企業(yè)根據訂單積壓、可靠性問(wèn)題和工廠(chǎng)的數字孿生模型來(lái)決定工廠(chǎng)的較佳運營(yíng)情況。在2018年，以數字孿生和規范分析，特別是非標工業(yè)生產(chǎn)設備為主要的資產(chǎn)管理更多的是關(guān)于資產(chǎn)優(yōu)化，而不僅僅是可靠性和可用性。

增強現實(shí)技術(shù)(AR)和虛擬現實(shí)(VR)工具的發(fā)展是幫助技術(shù)人員更好地執行服務(wù)任務(wù)，而數字孿生恰恰是這寫(xiě)虛擬現實(shí)工具發(fā)展在制造業(yè)的基礎。在制造業(yè)資產(chǎn)密集型的企業(yè)中，圍繞數字孿生的應用與價(jià)值在過(guò)去的一年被廣泛宣傳，其主要的應用場(chǎng)景還是關(guān)注于以維護，比如在設備的虛擬x光上疊加操作條件，幫助技術(shù)人員使用數字雙胞胎來(lái)模擬設備的預期的使用壽命。

數字孿生核心是包含了物理與流程兩個(gè)方面的管理，在2018年的發(fā)展的轉變將會(huì )更多傾斜在流程方面，特別是工業(yè)過(guò)程設計和工程應用程序。 通過(guò)AR與VR的結合， 結果將提高了操作性能的可靠性所需要的改變可以揭示制造生產(chǎn)的內在影響。這擴大了數字孿生的使用，以提供替代的未來(lái)狀態(tài)，并就可能的操作運營(yíng)行動(dòng)過(guò)程提出建議，我認為這將將改變制造業(yè)管理的概念。

機器人與人工智能的熱點(diǎn)將會(huì )在2018年得到更大的深化。無(wú)論是互聯(lián)網(wǎng)汽車(chē)還是其他工業(yè)消費品，“智能互聯(lián)資產(chǎn)”的終結游戲是一種自主經(jīng)營(yíng)，但我仍然認為目標實(shí)現起來(lái)難度非常大，在短期內有點(diǎn)理想主義。在2018年，我們將看到更多的機器人和其他過(guò)程系統自動(dòng)運行。

在不遠的未來(lái)，某些行業(yè)我們已經(jīng)在嘗試許多業(yè)務(wù)在沒(méi)有人類(lèi)的情況下運營(yíng)，不僅僅是機器人的基本特性，更重要的是機器人將變得更人性化。其他行業(yè)將緊隨那些試點(diǎn)行業(yè)，2018年將在大多數制造業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行各種智能互聯(lián)資產(chǎn)的重大試驗。期望看到更多的自動(dòng)檢測工具，監控設備的性能，提供服務(wù)而不需要人工干預。

基于物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)和大數據的分析在制造業(yè)數字化的努力中將獲得更多的重視也會(huì )發(fā)揮重要作用。制造業(yè)軟件平臺管理供應商已經(jīng)將研發(fā)資金投入到可以利用大容量和各種大數據的解決方案中。

過(guò)去幾年中，我們不少企業(yè)已經(jīng)在預測風(fēng)險、先進(jìn)的指標和指令性分析等領(lǐng)域啟動(dòng)了不少試點(diǎn)項目。2018年我們很可能會(huì )看到這些早期的項目取得成果，而供應商解決方案將足夠成熟，從而能夠更主流地推出機器學(xué)習(ML)預測模型。例如，人體工學(xué)風(fēng)險緩解已經(jīng)成為一個(gè)領(lǐng)域，它利用大數據來(lái)預測風(fēng)險管理，并解決一個(gè)廣泛而昂貴的跨行業(yè)職業(yè)安全問(wèn)題。

在過(guò)去的十年中，運營(yíng)風(fēng)險管理的概念已經(jīng)成為企業(yè)風(fēng)險管理的重要組成部分，是企業(yè)安全、平穩運行的必要條件。操作風(fēng)險管理被提升到一個(gè)董事會(huì )級別的問(wèn)題，由高水平的工業(yè)災難，例如在去年的2010年7月15日，英國石油公司在美國墨西哥灣控油裝置的成功安置，全覆蓋了水下漏油點(diǎn)，至此長(cháng)達近7年多的墨西哥灣原油泄漏事件畫(huà)上了一個(gè)句號。 從生產(chǎn)運營(yíng)角度增加了利益相關(guān)者對風(fēng)險和績(jì)效透明度的要求，以及優(yōu)化的行動(dòng)計劃。

運營(yíng)風(fēng)險管理趨向一種主動(dòng)的、系統的風(fēng)險管理方法，使用包括識別、分析、控制和監視在內的制造業(yè)全流程閉環(huán)過(guò)程。特別是在企業(yè)運營(yíng)過(guò)程中，針對工人安全、過(guò)程安全、職業(yè)健康和環(huán)境，這些可能會(huì )損害人、生產(chǎn)資產(chǎn)或環(huán)境的風(fēng)險加以管理。隨著(zhù)數字化轉型中特別是工業(yè)網(wǎng)絡(luò )安全威脅所帶來(lái)的新型風(fēng)險的增加，我們看到了2018年在智能運營(yíng)中風(fēng)險管理的應用范圍在擴大。這一趨勢將包括其他企業(yè)管理風(fēng)險類(lèi)別，如質(zhì)量和供應鏈等。

標準管理系統標準已經(jīng)廣泛地應用于各個(gè)行業(yè)，作為持續改進(jìn)業(yè)務(wù)領(lǐng)域的基礎，如質(zhì)量、安全、環(huán)境和風(fēng)險管理等。從歷史上看，這些標準是獨立開(kāi)發(fā)的，沒(méi)有共同的結構或要求。隨著(zhù)2015年ISO 9001和14001的更新，以及2018年ISO 45001的更新，這些標準已經(jīng)與相同的高層結構協(xié)調一致，并在風(fēng)險評估等關(guān)鍵需求上共享通用語(yǔ)言。所有的更新和未來(lái)的標準也會(huì )改變。

這將使企業(yè)在2018年有更多的理由去尋找整合所有或部分現在獨立管理系統的聯(lián)合方法，實(shí)現制造業(yè)管理系統的新集成，趨向大而全小而美。這樣的集成可以提高效率和操作改進(jìn)，并提高跨規程的遵從性和風(fēng)險緩解努力。綜合利用共性的趨勢將適用于啟用信息管理系統和管理系統本身，并推動(dòng)采用制造業(yè)企業(yè)集成的管理軟件平臺的發(fā)展。

組織和人員問(wèn)題，解決方案向來(lái)是企業(yè)管理的核心挑戰。從注重安全文化、員工參與、執行承諾、領(lǐng)導能力、行為安全等方面來(lái)看，這是顯而易見(jiàn)的。

2018年將繼續強調人員和組織，但在更多方面的系統性的方法，在解決問(wèn)題和推動(dòng)改進(jìn)方面考慮到所有相互關(guān)聯(lián)與融合交叉的能力。系統性全局思維考慮系統的所有部分之間的相互聯(lián)系，包括人、過(guò)程、技術(shù)和文化能力。這將反映在對諸如優(yōu)化經(jīng)營(yíng)文化、能力風(fēng)險管理和組織變革管理等概念的強調上。

2018年將是智能制造等制造業(yè)信息科技管理領(lǐng)域的又一個(gè)令人興奮的一年，本次政府工作報告中特別強調：加快新舊發(fā)展動(dòng)能接續轉換。深入開(kāi)展“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)，實(shí)行包容審慎監管，推動(dòng)大數據、云計算、物聯(lián)網(wǎng)廣泛應用，新興產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，傳統產(chǎn)業(yè)深刻重塑。實(shí)施“中國制造2025”，推進(jìn)工業(yè)強基、智能制造、綠色制造等重大工程，先進(jìn)制造業(yè)加快發(fā)展。

數字化轉型正在制造業(yè)的各類(lèi)企業(yè)與個(gè)層面發(fā)生。在2018年，我們眾多的企業(yè)將面臨如何參與歷史上關(guān)鍵的商業(yè)技術(shù)趨勢的選擇，信息技術(shù)將推動(dòng)2018年的大趨勢，使信息科技為企業(yè)貢獻更多的價(jià)值，為促進(jìn)各行業(yè)融合升級做貢獻！