製造商進行物聯網數字化轉型之前需採取哪幾個步驟？

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在過去的十年中，隨著零售商提供無限、快速和免費送貨的壓力越來越大，致使供應鏈的複雜性大幅增加。頻繁的中斷，如貨物損壞或運送延遲，是這種趨勢的最常見現象。製造業是一個資產密集型行業，即使是小規模的中斷，其成本也會迅速增加。

一些製造商已經在利用物聯網( IoT )、大數據和高級分析等數字技術來減少代價高昂的錯誤發生，並簡化運營。嵌入到供應鏈關鍵領域的低成本感測器和連網設備正在傳送資產位置、質量和狀態的關鍵實時數據，例如，智能感測器可以在運輸過程中檢測到貨物的異常溫度變化，從而可以立即採取糾正措施，防止潛在災難性貨物損失。麥肯錫的一項研究發現，供應鏈已將大數據分析等技術納入43％的流程中，他們稱之為「數字化」。隨著總體成本、靈活性、效率和客戶滿意度的提高得到認可，這一數字有望繼續上升。在進行這種數字化轉型之前，製造商

必須首先採取以下五個重要步驟：

1、建立業務標準

在製造商開始獲得供應鏈數字化帶來的好處之前，他們必須建立以下指標和基準： ▲貨物的室內和室外實時位置▲貨物的處理(如處理、溫度、濕度)▲目的地距離與行程時間這些數據有助於確定與業務目標一致的改進領域和關鍵績效指標。例如，一家塑料供應商實施物聯網解決方案，以縮短從倉庫到貨運碼頭的周轉時間。員工將首先走遍整個倉庫，然後使用條形碼掃描收集到的包裹以便裝運，現場和運輸過程中包裹位置和狀況的實時可見性對於優化解決方案效率至關重要。

2、確定重要的數據來源

接下來，必須識別重要的數據來源，並配備智能標籤，標籤具有GPS、溫度、加速度計、濕度和壓力感測器。提前確定標籤很重要，因為太多的標籤可能會產生過多數據，還要浪費時間進行篩選，而太少標籤可能提供的數據太少而無法使用。例如，一家中型海鮮經銷商，關注從倉庫到單個零售商之間各種魚類的新鮮度，可能只需要在每種魚類中放置一個智能標籤。

3、積累數據、匯總數據並評估正確的處理級別

隨著關鍵數據源的識別和智能標籤的標註，所有實時數據都需要匯總到物聯網網關中。根據業務目標，這些網關可以位於倉庫中、車輛上或兩者兼有，它們分析感測器的實時數據，並提取和存儲所需的數據點，如速度、溫度和壓力。具有額外業務目標的更複雜供應鏈將需要更多的數據處理，如果感測器向分布在多個倉庫和車隊中的物聯網網關發送數據，它們將需要被推到一個安全的雲中，並在那裡被處理，然後轉化為可操作的洞察力。

4、開發可視化和可操作分析的應用程序

計算和處理的數據只有在能夠轉化為清晰的業務洞察力時才有價值。實現這一點的最佳方法是開發具有可視化和報告工具的應用程序，如移動和web控制面板。

5、以自動化為先發制人

一旦物聯網資產管理解決方案啟動並運行，報告和分析開始實現，供應鏈中可能出現的許多問題都可以自動得到解決。這就是物聯網在供應鏈中力量最明顯的地方，自動化顯著降低了人力需求和人為錯誤的風險，尤其是在複雜的24/7—365操作中。如果智能標籤感測器報告其中一個海鮮經銷商卡車在運輸途中的溫度超過平均水平，則會向駕駛員的移動設備發送警報。最後，重要的是要記住，數字化更多是穩定運行，而不是倉促激進。最好是適度地開始，然後在確定哪些解決方案和流程最有效之後再進一步發展。

物聯網解決方案，如智能資產管理，已經對供應鏈的成功產生了迅速而顯著的積極影響。普華永道的一項研究顯示，「擁有高度數字化供應鏈和運營的公司每年可以獲得4.1％的效率提升，同時每年將收入提高2.9％。」實時洞察和自動化問題解決為資產密集型企業帶來了更高效、更靈活的運營，使他們能夠更好地解決甚至預測客戶不斷變化的需求。如果數字化繼續以目前的速度發展，那麼，全球工業中最重要的部分之一將會有一個前瞻性、預測性、自動化和個性化的未來。

來源：製造商進行物聯網數字化轉型之前需採取五個步驟-電子發燒友網