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看到外網和的一篇資訊，講工業4.0的，不過是機翻的，大家將就看看——
制造商們正在全力采用被稱為“工業4.0”的新技術和系統，希望提高工作效率并開創新的盈利渠道。工業4.0依賴傳感器、先進數據分析、AI以及機器學習，旨在深入數據收集和分析。這可以有效地縮減生產停滯時間、提升產品品質，并進行前瞻性的維護。
然而，一些因素，如過時的業務模式和一線員工在操作模式改進中的低參與度，常常成為這一轉型的阻礙。工業4.0的熱度正在上升。Statista的數據預測，其市場規模將從2021年的2630億美元激增至2028年的1.1萬億美元。
這種增長部分是因為傳感器網絡對于識別和改進生產中的隱性缺陷變得至關重要，這些隱性缺陷會增加成本和拖慢生產。
但是，許多組織在部署工業4.0時，數據的收集速度超過了他們的處理能力。MIT的專家John Carrier提到，真正的障礙在于舊有的操作方式和思維定勢，這阻止員工嘗試新技術和創新。
面對的主要挑戰有： 1. 標準化不足。舊的工作模式過于多樣化，難以發現可以減少風險、提高效率的流程。 2. 過度依賴舊技術。當員工面對新技術挑戰時，他們可能會回到舊有模式。只有當舊方法被淘汰，新技術的價值才能被充分發揮。 3. 培訓不足。許多企業購買了先進的設備和軟件，卻低估了員工培訓的重要性。
Carrier基于他的經驗為轉型提供了一套藍圖，強調需要結合系統思維和文化考量，這樣可以確保技術的采購和應用更加高效。關鍵步驟包括選擇對于初始階段至關重要的問題，并確保技術的使用不會導致問題的增加。
Carrier指出，逐步轉型、關注關鍵問題比大規模、盲目的技術采用更為明智。否則，企業可能在真正提升性能之前，已經浪費了大量時間在數據處理和維護上。
Carrier 建議在工業4.0轉型中，不應急于部署一個裝備大量傳感器的全面系統。相反，他推薦一種更為審慎的方法：首先明確識別一個具體的問題，然后運用 "工業4.0" 技術來針對性地解決它。鼓勵員工揭示工作中的關鍵難點并優化流程以發現更多的改進和增值機會，這是實現廣泛轉型的關鍵。
如 Carrier 所說：“系統本身已經在告訴你哪里需要加強了。我們需要學會傾聽這些信號，來確定哪里應該布置傳感器，利用技術去發現并解決這些問題。”
我們首先需要找出并建立反饋循環。確知如何和在哪里建立有效的反饋循環，對于 "工業 4.0" 的商業價值是關鍵。為此，尋找那些被忽視的效率漏洞是一個很好的方法。更為關鍵的是，要確保數據采集和行動之間的時間縮短。簡單地堆積數據而不加以利用是不夠的。
在引入新的技術解決方案時，也需要逐漸淘汰那些已經不再適用的舊系統。像傳感器、云計算和先進的算法這樣的新技術，能為員工帶來前所未有的洞察力。但一旦面臨困難或復雜性，員工很可能回到傳統的工作方式中。
因此，企業應采用分階段和有針對性的 "工業 4.0" 方案，這樣可以幫助員工更快地適應新技術。同時，為防止員工回到老的操作模式，有必要淘汰那些舊系統。這需要領導層的支持，為員工提供必要的時間和空間來適應新技術，從而改進他們的工作方法。
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發表于 2023-10-26 10:38:35
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