离散行业特点就是,它真的很离散

离散行业特点就是，它真的很离散……

一个像飞机、汽车这样复杂的产品，需要有几十万、甚至上百万个零部件，不但整机要经过产品设计、生产规划、制造工程、生产执行和***服务这几个阶段，每一个零部件也要经历这个过程。

任何一个阶段出了问题，的产品可能都组装不起来，所以这个研发周期很长，而且一旦生产线运行起来了，想换型号是很难的。

我们说做一家工业企业远比做一家互联网企业难得多，就是因为工业的协作体系太大，产业链太长，即使企业内部有一些管理系统，也就像是这一地鸡蛋碎片，想把这个图拼好实在是不容易。

选择合适的实施路径数字化转型

选择合适的实施路径

数字化转型涉及的业务面非常广，要落实企业基于一个流的执行，很多企业都实施了几十个，上百个不同的IT系统。表面上看呢，感觉信息化做的很成功的，但仔细一分析，很多系统都是靠着兄弟们的血汗在人肉运维才可以支撑下去。一般业务在做业务架构规划时，是基于企业的价值链流程来识别业务需求，所以作为甲方数字化转型相关的规划团队，除了日常要不断积累业务经验，也不要忘记去多走出去，了解和对标行业内企业和乙方解决方案，有能力去识别、判定和积累，形成符合企业潜在需求的知识库，以便在项目真正来临的时候，不至于盲人摸象，不知所措。

物联网(IoT)是智能工厂的关键组成部分

物联网 (IoT)

物联网 (IoT) 是智能工厂的关键组成部分。 工厂车间的机器配备了传感器，这些传感器具有 IP 地址，允许机器与其他支持网络的设备连接。 这种机械化和连接性使得收集、分析和交换大量有价值的数据成为可能。

云计算

云计算是任何工业 4.0 战略的基石。 实现智能制造需要工程、供应链、生产、销售和配送、服务的互联互通。 云有助于实现这一目标。 此外，通过云可以更有效、更经济地处理通常存储和分析的大量数据。 云计算还可以降低中小型制造商的启动成本，这些制造商可以根据业务增长调整需求并进行扩展。

人工智能和机器学习可以创造洞察力

人工智能和机器学习

人工智能和机器学习使制造公司能够充分利用不仅在工厂车间，而且在其业务部门，甚至来自合作伙伴和第三方来源的信息量。 人工智能和机器学习可以创造洞察力，提供运营和业务流程的可见性、可预测性和自动化。 例如：工业机器在生产过程中容易发生故障。 使用从这些资产中收集的数据可以帮助企业基于机器学习算法执行预测性维护，从而延长正常运行时间和提率。