如今，制造企业高管同时面临诸多紧迫的挑战。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。这就像在海上使用不熟悉的工具维修饱受风暴摧残的轮船，而前方是未知的海域。本系列文章汇集了 SAP 和制造业界领域专家的真知灼见，能够助你找到前进方向。
以下是一些重要经验：
- 提升现有员工技能对于实现先进制造目标至关重要
- 若实施得当，可持续发展战略可以实现减废增效与盈利增长
- 生成式 AI (GenAI) 不仅可以自动执行行政工作、简化合同管理，还能加速产品创新
- 现代化转型不是非此即彼的选择；改造升级老旧设备同样可以实现增产减废
- 信息技术 (IT) 团队与运营技术 (OT) 团队如何协同？试试联合办公、共享信息和换位思考
- 随着数字化运营的深化，为保障安全性，需提升各种协议和系统的可视性
下文深度剖析了数十种实用策略，助力企业构建可盈利、可持续且由数据驱动的制造运营体系
革新工厂运营
工厂通常规模庞大、投入成本高且事务繁杂；往往一轮升级改造刚落地，新的技术浪潮便接踵而至。革新工厂运营的核心要义，是在盘活现有投资的同时，把握未来机遇。
弥合 IT 与 IO 之间的鸿沟
随着现代化新型设备涌入车间，IT/OT 融合已成为数字化制造的核心支柱。这两个部门不能继续各自为营。加强网络安全无疑是深化双方协作的最佳切入点。此外，双边还可以开展交叉培训、跨部门轮岗和领导力培养联合计划，并及早参与对方的项目。而且，通过诙谐幽默、换位思考和角色扮演的方式，直面并化解这种传统隔阂，往往能取得显著成效。
吸引优秀制造业人才
如今，在先进制造业领域挖掘（并成功吸纳）人才并非易事，但凭借职位描述、职责设置和职业规划方面的创新，企业可以有效提升招聘成效。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增益，纳入企业投资测算模型。
培养团队的先进制造技能
德勤咨询公司 (Deloitte Consulting) 的负责人兼首席业务架构师 Michael Gretczko 表示：“我们正处于生产方式重大变革的转折点。未来工厂的劳动力将呈现出与工业革命开启以来截然不同的面貌。”届时，这些劳动力需要具备全新的技能组合，包括持续学习能力、主动解决问题的能力、深刻理解运营目标的能力、创新驱动力以及专业技能。
解决 12 个安全问题，推动工厂转型
关于勒索软件等数字威胁，麻省理工斯隆管理学院 (MIT Sloan School of Management) 网络安全项目创始主任 Stuart Madnick 表示：“最糟糕的情况还未到来。”随着工厂逐步应用物联网 (IoT) 和 AI 技术，一些常见的安全风险随之显现，包括 OT 环境可视性低（不利于检测和响应风险）、边缘计算资源防护不足，以及暖通设备 (HVAC)、照明和门禁控制等楼宇自动化系统存在安全漏洞。
勾勒未来工厂蓝图
对于很多企业而言，建设符合当下需求的工厂都举步维艰，更遑论布局面向未来的工厂。工厂建设对于资本投入、劳动力和数据能力都有着严苛的要求，尤其是建设大型现代化工厂，门槛更高。而且，未来的制造运营在许多方面可能与当今格局截然不同。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、可持续发展等各个方面。
从可持续发展实践中获益
现代工厂必须考虑并开展可持续运营。否则，不仅客户可能会拒绝购买其产品（甚至抵制整个品牌），而且最终，企业很可能会为了努力满足监管要求而投入更多成本。
将工厂打造成可持续发展的典范
建设以生态保护为中心的小型工厂，综合采用可再生能源、水循环系统乃至生物基建筑模块，是未来制造业的发展方向。其核心理念在于，未来的工厂应当滋养周边环境，而非一味索取资源。具体要如何实现？本文概述了构建可再生体系的路径方案，包括捕集转化排放物等。
运用循环经济技术，减少、再利用和回收废弃物
使用寿命较短的产品正逐渐被淘汰。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，减少碳排放量和浪费，并成为负责任的供应商。要满足这些行业基本要求，参与循环经济是关键的一环。”
探索废弃物和副产品的新用途
对于企业家 Shriti Pandey 而言，那个改变了她人生的问题是：“如果农业废料作为建筑材料使用，会怎样？”Shriti Pandey 持有土木工程专业学位，但无相关行业经验。她依然成功跨界，将农作物秸秆加工成耐用且经济实惠的建筑板材。在这个过程中，她不仅克服了文化障碍，还在疫情期间坚持创新，甚至仅用 45 天就建成了一座拥有 75 张病床的新冠定点医院。
直面可持续发展挑战
本文深度解析了推动企业可持续发展的 20 余个常见问题，并展示了部分企业如何通过削减供应链排放量、减少浪费和提高能效，赢得竞争优势。了解为何等待政府出台强制规定再行动反而会增加成本和风险；从运输车队到仓库运营，如何打造更环保的供应链；以及为何无需借助新型高科技材料，即可打造更加可持续的产品。
应用分析与 AI 技术
数据分析和 AI 技术正在搅动整个制造行业，并且是发展最快且最基础的技术。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，更深入地洞察运营状况
从 1970 年的美国阿波罗飞船，到现代化工厂，乃至整个城市的市政基础设施，数字孪生技术被用于精准定位故障、提升运营效率，以及执行假设场景规划工作等。
探索生成式 AI 的早期应用场景
生成式 AI 虽是新兴技术，但已有成熟用例。本文介绍了制造企业正如何利用该技术优化运营。早期应用包括简化设备维护、优化生产工作流以及加强员工培训。此外，生成式 AI 还能帮助加快新员工入职、提升初级员工技能以及为未来留存专家知识，从而有效缓解劳动力短缺压力。
查看 Torsten Welte 的博文“制造企业如何充分利用生成式 AI”
利用 AI 加速产品开发
头部创新企业擅长将技术转化为商业价值，而生成式 AI 正是当下最耀眼的利器。但这绝非命令 ChatGPT 生成下一个爆品方案那么简单。本文介绍了生成式 AI 如何帮助企业重新设计产品、激发新产品构思、探索应用场景，并成为下一个富有创意的合作伙伴。
消除代工生产盲区
依赖代工生产模式却不了解其生产流程，将给合规管理及产品供应带来不必要的风险。如今，市场上已经有了消除此类盲点的技术。通过利用云系统和物联网传感器，品牌所有者和代工厂可以无缝共享数据。那么，真正的症结何在？是缺乏信任！企业可以通过构建共享价值体系和制定更完善的合同，弥合这一鸿沟。