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工业X.0：实现工业领域数字价值 [:1704031650]
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准备好数字化劳动力至关重要
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在产业物联网环境下，员工工作的灵活性将会大幅提升。联网机器、装置和可穿戴设备有助员工与机器进行交互，以全新的方式通力合作。
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例如，埃森哲为其员工开发了一个用例，用增强现实技术解决实际问题。不同地点的产品工程师可以借助穿戴式设备看到虚拟产品，如此一来就可以同时工作。每位工程师都能看到其他人在产品的3D数字模型上进行了哪些活动，并予以响应或配合。
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在产业物联网环境下，自动化的发展将大幅提速，制造业的员工面貌以及成功的必备技能也将彻底改变。届时，员工还需掌握一些更为复杂的技能，如设备的开发、保养和维修。
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调查显示，预期到2020年，以人机合作为主的环境将在工厂中得到普及。制造企业管理人员意识到此举能带来诸多好处。(11)
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建立一支由人和智能机器组成的混合劳动力队伍，并实现二者的动态协作，可以获得1+1>2的效果，工作效率也将得到极大提高。
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从某种程度上看，新技术能帮助制造商斩获全球企业都需要的技能和求职者。但在数字时代中，员工的再培训和技能的提高将成为决定企业对新技术消化速度的关键因素。随着新技术逐渐普及，要想获得全方位成功，企业将需要专门的变革管理人员，帮助员工适应全新的工作形式和合作方式，这对员工而言是个不小的挑战。
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工业X.0：实现工业领域数字价值 [:1704031651]
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产业物联网在企业中的应用出奇缓慢
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有一点值得注意：虽然蕴含巨大潜能，但产业物联网在大多企业战略思考者眼中仍然是个未知数。许多企业还是相信并依靠传统的技术架构和流程安排。这些往往已沿用数十年，仍能为企业带来盈利。
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有一个矛盾十分有趣。世界经济论坛开展的研究表明，84%的商业领袖预期产业物联网将在未来五年颠覆企业的运营模式。然而这其中，只有7%已经制定了全面到位的产业物联网发展战略，而高达73%的商业领袖坦言还没有任何战略。看来，虽然管理人员从理论上已充分了解产业物联网的巨大潜能，但大多数发现真正实施起来还是困难重重。(12)
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表1.1 工业X.0的新技术应用(13)
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从许多方面来看，这个矛盾的出现也算意料之中。显然，智能工厂会变得极为复杂，并与当前的工厂大相径庭，已实现智能化的行业就更是如此了。最终，智能工厂将会演化成分布式、自组织、软件智能、高度自动化的、基于平台的、由需求驱动的生产流程生态系统（见表1.1）。
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我认为，要达到这种复杂程度还需要数年时间，即使是高度工业化的经济体也尚欠火候。另外，正如前文所述，产业物联网的应用也会催生全新的商业模式和业务流程，使局势变得更加复杂。
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因此，管理人员谨慎行事、缓慢出手也不无道理，但这绝不等同于袖手旁观。多留意已制定全面的产业物联网发展规划的那7%的企业。变革正在进行，制造商越早启动运营技术和信息技术的整合，就越有可能充分发挥技术整合的优势。
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公司所处行业不同，其发展速度和胆量自然也各不相同。家用电器和家用技术制造商即将发现在生产和产品中大规模植入软件带来的巨大好处。相反，航空航天和工业工程行业由于早期的安全监管要求，在传感器植入和数据分析方面十分领先。飞机制造商空中客车（Airbus）新推出了一款机型，机翼里安装了约20000个传感器(14)；通用电气公司（GE）新研制的喷气式引擎每秒能采集5000个数据点。(15)
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即使是过去已从新技术中尝到甜头的企业，在计划并继续采用创新时也同样持谨慎态度。在汽车生产领域，采用先进的生产方式提升效率的经典做法源自福特公司（Ford）著名的T型车（Model T）。福特公司于1908年推出这款车型，也是世界上第一台流水装配线生产的汽车。(16)早在20世纪70年代，汽车生产商就在机械化运动的推动下实现了高度自动化生产，因此，其在产业物联网的应用方面仍继续保持领先地位。然而，企业生产率仍有巨大的提高空间，等待进一步挖掘。第三章会对此进行详细阐述。
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顺带提一下有关当前领军企业和落后企业的调查（见图1.5），结果显示，这两类企业在地域分布上有明显的规律：美国和某些亚洲企业自认为有实力扮演数字化领导者的角色，已为后续投资积累了坚实基础。另一方面，欧洲企业则认为自身后劲不足，渐落下风。在我看来，这仅仅是一种感性认识。总的来说，要使国内企业释放价值，各国都还有很长的路要走。
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总而言之，产业物联网能大幅提升企业效率，面对“利诱”，其他行业必将奋起直追，迎头赶上。若设备未联网，仅在故障时进行维修，且维修频率不是根据负荷或使用情况来定，而是按照固定的时间间隔，则其间的种种不可预测性不仅会消耗巨额成本，还会使企业的口碑蒙受损失。
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除上述领军行业以外，其他行业的很多工厂车间也已出现第一批独立的物联网模块，贯穿企业的各项运营和职能部门，甚至是在一系列消费品生产当中。这些联网设备大多呈零散式分布，仍有待产业物联网得到全面应用后，对其进行持续有效的统筹。然而即使在这一方面，相关措施也已经启动。在某些行业中，生产技术早已被连入IT系统当中——这是企业构建产业物联网的最关键一步。
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图1.5 产业数字化的地域评估(17)
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同时，无论何种行业，工业工程的大部分新机械目前都由嵌入式传感器和数字操控进行控制。工厂也已具备一些初级的智能生产要素，一定程度上为生产提供了及时、持续的可视性。
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