现代化制造实用策略
查看有关制造企业盈利能力、可持续发展、供应链灵活性和其他关键议题的全方位概览，了解创新与传统如何相互融合，相辅相成。
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如今，制造业的高管需要同时应对多个紧迫的问题。除了常规的维护和生产力任务外，他们还需要应对供应链中断、快速的技术革新、贸易政策变化以及可持续发展压力。这就好比在未知海域中，用陌生工具维修一艘风雨飘摇的航船。本系列文章汇集了 SAP 及制造业界领域专家的真知灼见，助你找到破局之道。
以下是一些重要的实践经验：
- 提升在岗员工技能对于实现先进制造目标至关重要
- 切实推行可持续发展战略，可以实现减废增效与盈利增长双赢
- 生成式 AI 如今不仅能自动化行政事务、简化合同流程，还能加速产品创新
- 现代化不是唯新论，改造旧设备同样可以增产减废
- 实现 IT/OT 融合，包括实施联合办公、召开信息共享会议、进行换位思考训练等
- 随着数字化运营的深化，企业要想确保安全性，需提高跨协议、跨系统的可视性
阅读下文，了解现代化制造的诸多实用策略，成功实现可盈利、可持续且由数据驱动的制造运营。
革新工厂运营
工厂设施通常都非常庞大笨重且价格昂贵，当升级改造刚刚完成，新的技术浪潮又已汹涌而至。对此，制胜的要诀在于积极拥抱未来机遇，同时充分利用历史投资。
融合 IT 和 OT
当新的、现代化的设备走进生产车间，IT/OT 融合已成数字化制造的核心。这两个部门不能再各自为战。加强网络安全无疑是深化 IT/OT 协作的最佳切入点；交叉培训、业务互嵌、联合领导力培养计划以及尽早介入对方项目亦为破局良策。另外，企业还需以诙谐幽默、同理共情、岗位互换体验等正面解决传统鸿沟，这有助于实现长期成功。
吸引你需要的制造业人才
当今先进制造领域的人才争夺战愈演愈烈，但通过岗位描述革新、职责体系重构和职业发展路径创新，企业可以破解招聘困境。企业首先需开展雇主品牌评估，提高自身在人才市场的声誉；其次是强化技能培训体系；另外还需将协作机器人、虚拟现实、增强现实等前沿技术应用带来的岗位吸引力纳入投资决策考量范围。
培养团队的先进制造技能
德勤咨询公司 (Deloitte Consulting) 首席业务架构师 Michael Gretczko 表示：“我们正站在生产方式重大变革的临界点。未来工厂的劳动力结构将迥异于工业革命开启以来的任何历史阶段。”企业越来越重视员工的复合型能力，包括持续学习、主动解决问题、深入了解运营目标、创新驱动力及专业特长。
解决 12 个安全问题，推动工厂变革
关于勒索软件和其他数字威胁，麻省理工斯隆商学院网络安全研究中心创始主任 Stuart Madnick 表示：“更严峻的还在后头。”随着工厂部署物联网与 AI 技术，一些常见的安全风险日益凸显，包括：OT 环境可视性受限（阻碍威胁检测与响应）、边缘计算资源防护不足、暖通空调/照明/门禁等自动化楼宇系统缺乏安全保障。
规划未来的工厂
许多企业连构建当今的工厂都困难重重，更遑论打造未来的工厂。资本投资、劳动力要求以及数据素养要求皆难满足，尤其是现代工厂的规模要求，更是难承之重。未来的制造运营可能在许多方面与当今形势截然不同。这份完整的专题报告探讨了一系列投资和发展策略，涵盖从工厂选址到生产力、安全性、可持续性等各个方面。
在可持续发展中盈利
现代工厂必须考虑并实施可持续运营，否则不仅将面临客户抵制产品甚至整个品牌的风险，更可能因监管合规滞后而付出更高昂的代价。
将你的工厂打造成可持续制造典范
对于制造企业，未来的趋势是建造使用可再生能源、水循环系统甚至生物基建材的紧凑型生态工厂。理想情况下，未来的工厂应滋养周边环境，而非消耗索取。如何实现？本文详细介绍了构建再生型系统的路径方案，包括捕集转化排放物等。
运用循环经济技术，实现减量化、再利用和资源化
短生命周期产品正在逐步退出市场。利盟公司 (Lexmark) 首席可持续发展官 John Gagel 表示：“全球客户都在要求企业帮助他们实现碳中和目标，减少碳足迹和浪费，并成为负责任的供应商。参与循环经济已成这些新准入门槛的核心要素。”
探索废弃物和副产品的新用途
对企业家 Shriti Pandey 来说，改变命运的灵光源自一问：“若将农业废料化作建材会如何？”这位学习土木工程专业却无行业经验的创业者使用作物秸秆生产出耐用且价格实惠的建筑用板材。她冲破传统观念阻力，在新冠疫情中创新突围，甚至仅用 45 天建成了一家拥有 75 张床位的应急医院。
攻克可持续发展问题
本文深度解析了推动企业可持续发展的 20 余个常见问题，并揭示了领先企业如何通过减少供应链排放、减少废弃物和提升能效赢得竞争优势。你将了解为何坐观政府要求代价高昂且风险巨大、如何从运输车队到仓储系统全面打造绿色供应链，以及为何构建更具可持续性产品无需苦候未来科技材料。
应用数据分析和人工智能技术
数据分析和人工智能正以前所未有的速度迭代演进，成为颠覆制造行业的基础性技术。将这些技术融入生产运营面临着诸多挑战，但这也意味着先行者将赢得显著竞争优势。
借助数字孪生技术，更深入地了解业务运营
从 1970 年美国阿波罗飞船，到现代工厂乃至全域智慧城市，数字孪生技术提供了巨大的帮助，包括精准定位故障、提高运营效率、执行假设场景规划工作等。
探索生成式 AI 早期应用场景
生成式 AI 虽属新兴技术，但应用案例已在制造业涌现。本文揭示了制造企业如何利用该技术优化运营。初期的应用场景包括简化设备维护流程、优化生产流、加强员工培训等。生成式 AI 还能帮助加速员工入职、提升初级员工技能、保留专家知识供未来使用，进而有效缓解劳动力短缺压力。
查看 Torsten Welte 撰写的博文“制造商如何利用生成式 AI”
利用 AI 加速产品开发
顶尖创新者都在将技术转化为商业价值，而生成式 AI 正是实现这一转化的最新有效工具。但这绝非命令 ChatGPT 生成爆款产品般简单。本文揭示了生成式 AI 如何帮助重构产品设计、激发创新构想、开启应用场景探索之旅，并成为你下一个富有创意的协作伙伴。
解决合同制造盲点
依赖合同制造却无法了解其生产过程，将引发不必要的监管合规风险与产品供应隐患。如今，市场上已经具备消除此类盲点的技术。云系统和物联网传感器能够支持品牌方与合同制造商之间实现无缝数据共享。那么，真正的问题是什么？缺乏信任！企业可以通过构建共享价值体系并缔结智能合约解决这一问题。