徹底理解工業4.0的定義、九大科技、以及八大應用領域 | 全台寺廟百科
![徹底理解工業4.0的定義、九大科技、以及八大應用領域](https://i.imgur.com/I09cPf7.jpg)
2022年5月6日—波士頓顧問團隊提出,主要有九種科技驅動著製造業轉型工業4.0,而這分別為大數據、雲端科技、自動化、系統整合、物聯網、網路安全、積層製造、擴增實境、 ...
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對於許多製造業者來說,所謂升級工業4.0,或是趕上數位轉型的趨勢,這些詞彙都是非常抽象的概念,並沒有真正的幫助業者理解。而在這個數位時代,不僅新技術不斷地浮出水面,許多科技也不斷的進步、成熟,這對於欲轉型的業者來說更是增加了資源分配以及決策的複雜度。
其實,如同其他產業的數位轉型,升級工業4.0從來都不該從科技的角度去切入,而是應該從價值層面做分析,並思考現有的商業問題為何? 我們該如何解決這項問題? 並建立於這個問題之上,在結合數位科技定義出解決方案。 為了更好的做到這一件事情,我們可以參考麥肯錫所設計的轉型指南針,以更好的針對自己所遇到的痛點(或是想優化的層面)來尋找最相關的技術。
就好比業者可能發現產品上市後,即便測試的在完善,依然會出現許多種不同層面的問題而導致顧客無法流暢的使用產品甚至無法使用(產品缺陷、產品失能)。這時,業者就可以思考兩種層面,品質以及售後服務,並評估最有效益的改善方法為何。
是導入預測性維護、遠程維護、還是虛擬指導的自助服務? 還是在產品製作的時候加入數位管理、先進製程控制、或是統計製程控制?
供需匹配 Supply / Demand Match製造業者所遇到的最大的挑戰之一即是供需匹配了,要生產什麼產品?要生產多少數量?什麼時候開始生產?若製造商所得到的答案遠遠的偏差於實際需求時,業者將必須承擔多種嚴重的負面後果。
原材料的不足、臨時增量所導致的成本上升、存貨暴增的運營成本、甚至是存貨不足的商機損失等等,都是製造商所承擔的巨大風險,所以業者在預測需求時都必須極為警慎。竭盡所能地降低高存貨、無存貨、死水金流、達不到既有KPI等等後果的風險。
然而,擁抱轉型的製造商透過兩種數位能力以優化供需匹配,其分別為數據驅動的需求預測以及數據驅動的價值設計。而這代表什麼意思?
傳統製造商通常是依靠多種統計預測模式以降低需求的不確定性,雖然有許多種統計模型,但概括來講,這些模型即是通過歷史...
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