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就像任何數(shù)字轉(zhuǎn)換過程一樣，工廠智慧化的問題就在細(xì)節(jié)上，還有許多潛在的陷阱可能會使項(xiàng)目脫軌。這些問題包括：

沒有以業(yè)務(wù)問題為基礎(chǔ)的概念證明(POCS)，以及缺乏可定義和可衡量的業(yè)務(wù)利益，阻礙了POC階段的進(jìn)展。
分散技術(shù)的部署建立在講述一個好的投資者故事的基礎(chǔ)上，而不是考慮它們對企業(yè)的累積影響。這可能導(dǎo)致在錯誤的時間采用錯誤的技術(shù)，而不會對運(yùn)營或盈利產(chǎn)生任何積極的實(shí)質(zhì)性影響。
由于缺乏有效管理、實(shí)施和控制部署成本的組織技術(shù)熟悉程度和技能，可能導(dǎo)致時限不斷延長和投資回報(bào)率低下。
不熟悉的供應(yīng)商環(huán)境和復(fù)雜的技術(shù)供應(yīng)商生態(tài)系統(tǒng)可能導(dǎo)致災(zāi)難性的合作伙伴選擇。

對于任何希望實(shí)現(xiàn)技術(shù)驅(qū)動的轉(zhuǎn)換過程的人來說，最深刻的挑戰(zhàn)可能是清楚地了解您目前在解決方案成熟度方面的位置，以及最終的愿景應(yīng)該是什么。

ABI Research公司的工業(yè)4.0成熟度模型旨在為公司提供其成熟度水平的快速快照，以及它們可以現(xiàn)實(shí)地尋找晉升目標(biāo)的地方。

ABI Research已經(jīng)確定了18個可能在工業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型中發(fā)揮重要作用的關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域，并與成熟模型交織在一起：5G；區(qū)塊鏈；生成設(shè)計(jì)；AM(添加劑制造)；藍(lán)牙和Wi-Fi；IIoT(工業(yè)物聯(lián)網(wǎng))；AI(人工智能)；協(xié)作機(jī)器人；LPWA(低功耗廣域網(wǎng))；增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)；數(shù)據(jù)管理；機(jī)器視覺；自動材料處理、位置和定位；未來的還原性和鑄造；下一代計(jì)量；智能制造平臺；虛擬化、可視化和仿真。

在接近工業(yè)數(shù)字改造項(xiàng)目時，需要采取幾項(xiàng)重要行動，這些行動將大大增加成功實(shí)施的可能性：

1、摘低掛的水果

尋找將要快速勝利的技術(shù)實(shí)現(xiàn)。尋找技術(shù)解決方案可以快速實(shí)現(xiàn)的操作領(lǐng)域，并在短時間內(nèi)顯示實(shí)質(zhì)性的業(yè)務(wù)效益。這將有助于為今后的項(xiàng)目建立機(jī)構(gòu)協(xié)調(diào)一致，并將提供巨大的學(xué)習(xí)機(jī)會。

2、把合適的人叫上公共汽車

項(xiàng)目應(yīng)包括來自運(yùn)營和IT角色的關(guān)鍵影響者。數(shù)字高管的早期參與將使項(xiàng)目更完整、更無摩擦。

3、避免孤立地查看技術(shù)項(xiàng)目

一個技術(shù)項(xiàng)目將對其他項(xiàng)目產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響——好的和壞的，這取決于它是如何管理的。從需要積極管理和監(jiān)督的連續(xù)宏觀過程的角度來看待項(xiàng)目。如果做得正確，一加一就等于三。

4、對技術(shù)項(xiàng)目進(jìn)行有效排序

糟糕的轉(zhuǎn)型規(guī)劃、不切實(shí)際的時間表和不平衡的計(jì)劃將導(dǎo)致摩擦，最終導(dǎo)致項(xiàng)目失敗。

5、仔細(xì)挑選搭檔

技術(shù)改造項(xiàng)目對合作伙伴的需求正在增加，每個項(xiàng)目的合作伙伴數(shù)量也在增加。不要因?yàn)楹献骰锇榈淖h程而被拖入技術(shù)死胡同。

6、將所有技術(shù)決策建立在業(yè)務(wù)現(xiàn)實(shí)中

如果沒有一個可以衡量的明確的商業(yè)利益，就不可能為未來的項(xiàng)目展示具體的價值和一致推動。

來源：Stuart Carlaw，ABI Research首席研究官

編譯：南山

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