自从蒸汽机推动了第一次工业革命以来，制造业一直以技术采用较晚而闻名。即使在今天，虽然消费者市场已经看到Uber、NeXT和Spotify等公司利用大数据、机器学习和情感分析等最新技术为产品提供尖端技术，但制造业却落后了几步。即使是在技术采用曲线上领先的制造商中，他们中的很大一部分人在将试点项目扩展为整个组织中财务上成功的项目时遇到了困难。
LNS Research采访的一家制造执行系统(MES)提供商对此表示支持——他们在销售试点项目118金博宝app方面没有问题，但在其他方面却存在很大差距。为什么这些公司在扩大此类项目时遇到了麻烦?答案是识别业务案例。确定下一代数字技术的商业案例是制造商在其产业转型之旅中面临的最大挑战之一．
在过去的几年里，一些工业物联网(IIoT)软件供应商向LNS介绍了他们的情况，虽然他们每个人都有自己的工业转型故事，但他们之间的共同点是，每个IIoT解决方案都使公司能够访问数据，并将数据转化为有意义的见解并推动决策。LNS建议公司确定他们需要做出的决策来实现他们的战略目标，然后提出用例来帮助他们实现目标。从这个角度来看，下面是一些将数据转换为决策的用例。
用例#1:通过智能资产实现主动的基于状态的维护
廉价的传感器，几乎无限的计算能力，以及云和边缘计算，使今天的线路建设者、系统集成商和OEM供应商能够为他们的工业客户提供智能资产。这些设备可以传输实时状态数据，工业物联网技术可以监测这些数据，以实现主动的基于状态的维护方法。
公司也可以利用这一点数据用于分析随时间变化的趋势，并识别资产的模式，从而通过预测和规范分析解决运营挑战．例如，一家制造商开始分析装瓶车间电机和泵的数据。分析使他们能够看到故障趋势，最终预测资产何时会发生故障，并采取必要的步骤来防止故障和操作中断。这种方法帮助制造商减少了10%的计划外停机时间。
用例#2:去中心化架构可以为MOM应用铺平道路
迄今为止，制造公司一直遵循结构化、集中式的企业架构。ISA 95模型已经成为企业架构师的固定模板，传感器和生产级设备位于堆栈的底部，生产和控制系统(如MES)位于中间，公司业务计划系统位于顶部
虽然集中式架构对于当前的企业系统已经足够了，但我们现在有来自各种来源的空前数量的数据。越来越多的制造商试图利用天气、交通、社交媒体等新来源的数据，在许多情况下，将这些类型的数据集成到供应链和制造业务中需要实时分析。
鉴于此，始终遵循集中式体系结构方法可能不是最好的主意。数据丰富的场景需要一个分散的、敏捷的体系结构，它比集中式体系结构更具适应性和响应性。LNS研究分析师安德鲁·休斯(Andrew Hughes)在他对MOM的七条生118金博宝app命的研究中提到过这一点未来的制造运营管理(MOM)/MES系统可能只是分布在工业物联网平台上的MOM应用程序．这些应用程序可以在任何地方运行，能够从各种来源提供实时见解，回答我们甚至可能不知道要问的问题。
用例#3:将数字双胞胎扩展到您的供应商
的一些最常见的用例数字孪生可以在离散制造业中以制造产品的数字孪生的形式被发现，也有建立一个流程或工厂的数字双胞胎的巨大好处．流程数字双胞胎可用于监控流程流，模拟未来的工作流程，以识别可能的故障并制定可能的对策。
制造商也可以向前迈出这一步，将数字双胞胎扩展到他们的供应链。在这样做的过程中，数字双胞胎通过访问供应商的数据变得更加有效。从一两层之外的供应商那里获取信息的几次电话和电子邮件可以简化为几次点击，为公司节省了宝贵的时间。然而，扩展数字双胞胎模型和与供应商共享数据也应该伴随着极端的网络安全措施。
建议
我们最近的调查显示，45%的制造商已经开始实施他们的产业转型计划。LNS建议制造商在投资新技术之前，应该确定与他们的战略目标相一致的业务案例。
然而，仅仅实现新技术是不够的。将新技术应用于现有流程的好处有限，也不是真正的工业转型的一部分。为了充分受益于产业转型，企业应该推出新的举措，并发展现有流程，如变革管理，以补充数字化工具。LNS最近的一项研118金博宝app究表明将持续改进(CI)计划数字化的公司，其制造周期的改进速度快了三倍．对于试图获得这些好处的制造商来说，首先要研究如何将现有流程数字化，然后实施数字技术。
