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发表于:2017年2月22日  作者: yu, lynn  查看分类:赛捷视点
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【译文】Digital Infrastructure -- #10 of 10 Drivers of the Future of Manufacturing

 

 

传感器的普及、低成本计算机技术以及数字基础设施对现今的制造业企业是一种冲击,然而,这也为类似的新旧企业创造了额外的机遇。数字基础设施的深化使得知识能更容易地分享,有效缩短了制造商及其客户间的距离。

 

 

数字基础设施与云技术之间的关系

 

 

数字基础设施的优势往往是企业开发云ERP解决方案、内存数据模型、在线知识储备能力及相连传感器的产物。世界经济论坛指出,在数字基础设施上投资以保持竞争力对于国家及企业而言都是至关重要的。

 

 

云技术是一个基础设施选项,让用户能够借助服务供应商使得数据中心的系统能够提供场外服务,从而消除用户购买及维护内部服务器的需求,然而,云技术也着实为制造商带来一些实际挑战。另一方面,ERP软件的“多用户”版本在多数情况下并不是制造商们的首选。

 

 

多用户情况下,几家企业能通过某一数据中心的某一个服务器分享同一个软件实例。这个选项为服务供应商提供了一个节省成本的方法,但它同时也因为消除了某些方面的自由对制造商造成一定程度的限制。使用多用户解决方案的制造商在客户定制方面受限,同时可能无法控制何时、以何种方式升级解决方案。

 

 

如何决定是转向云技术还是保持内部部署

 

 

在决定解决方案是保持内部部署还是采用云技术抑或是两者相结合的这一过程中,制造商需要经历很多个步骤。尽管云供应商会鼓吹他们的快速运行时间,比如,网络连接同样是关键因素。云解决方案对于那些办公地点在偏远地区且网络服务断断续续、状况不良的企业而言并非最佳选择。企业评估其最佳基础设施选项是至关重要的,而不是被软件供应商强行推销。

 

 

对于制造商而言存在一些数字基础设施方面的关键发展,而数字基础设施又是提升企业生产力、效率以及帮助供应链、分销及服务等领域的所有员工共同合作的关键。

 

 

移动性

 

 

对于制造商而言,移动性能让客户在数据产生时获取实时数据,使其能够快速做出明智的商业决定。车间工人能第一时间记录下时间和材料,从而更及时地描绘出生产及计划需求的蓝图。商业智能仪表盘能让执行层更快速地浏览各个办公点的关键绩效指标。

 

 

合作

 

 

数字解决方案让用户能够通过供应链与客户取得联系。客户及供应商门户网站为双方提供了获取订单信息、库存等级及设计的渠道。

 

 

比如,恩柏科软件公司的贸易伙伴网是为经销商及其制造商/供应商专设的贸易互联网,它通过放宽经销商对库存数据的获取权限及向经销商无条件提供电子数据交换装备车等方式来精简企业供应链。

 

 

服务

 

 

目前,物联网连接着50亿台装置。这个数字预计在2025年前将达到250亿。物联网装置包含从检测生产条线机器的传感器到客户那里的最终产品,甚至还包含可监测健康状况的可戴式传感器。当这些装置收集了相关信息,这些数据仍离不开基础设施,让用户能够储存数据并快速处理数据。而云选项能提供必要的资源。

 

 

设计

 

 

数字基础设施的一大好处在于能够在制造业设计流程中体现出更强的协作性。它能通过支持虚拟设计团队、虚拟设计、客户产品配置以及直接将设计下载到机器等功能,提供更灵活的开发方法。

 

 

 

例如,欧特克公司,拥有行业设计软件,且具备设计能力以及利用3D设计及工具软件构想并模仿工业设备产品的能力。这能用来精简工作流并增强团队间的沟通。

 

 

 

销售与市场

 

 

一支移动销售队伍需要系统来印证移动性是如何增加客户服务量。云技术客户管理(CRM)解决方案如今能在诸如智能手机等多种设备上操作,随时随地为销售人员提供实时信息。销售及ERP解决方案之间的互动为企业制定制造业决策提供了所需的最新信息。

 

 

科技给予我们快速收集海量信息以及方便使用信息的能力。各种规模的制造企业必须利用这种数字基础设施帮助企业转型并保存竞争实力。此外,企业同样需要对其企业流程作一次评估,确定它将如何从云解决方案中获益。

 

 

有关制造业前景十大驱动因素的系列文章

 

 

在世界经济论坛发表的题为《制造我们的未来:制造业前景案例》的白皮书中,全球议程理事会就制造业前景达成共识:制造业已经变得极其复杂,为了确保制造业的稳步发展,私营企业、国有企业及民间组织可能时常交织在一起。

 

 

理事会明确了围绕影响制造业前景的十大不同驱动因素企业应当做些什么,而十大驱动因素中包括针对企业能力及政策趋势的特有驱动因素。

 

 

数字基础设施是有关十大驱动力系列文章的第十篇也是最后一篇文章,我们第一篇文章是有关高级数据分析的介绍概览。

 

 

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