由点及面：扩展智能工厂形成智能网络.pdf

nullnull及null 扩展智能工厂，形成智能网络 nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull 供应链与网络运营（数字化供应网络） 美国供应链与网络运营实践主要从事转型解决方案相关的建议、实施及运营工作，这些解决方案涵盖世 界一流的供应网络能力、专业运营知识、数字化技术及高级分析方法，助力客户实现前所未有的价值。 欲了解更多信息，请访问 D。 nullnull 2 nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull 4 nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull 5 nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull 11 nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull 13 nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull 14 nullnull 15 nullnull 2 新 冠疫情已为全球经济带来前所未有的压 力，这意味着保持供应链敏捷性和生产 操作高效性变得非常重要null智能制造系 统null包括工业物联网null将在未来数月乃至数年发 挥巨大作用，帮助企业利用数字足迹管理劳动/旷 工风险null生产调度复杂性和上下游供应链风险null 在向其他运营地点推广智能工厂解决方案的过程 中，制造商可以根据工厂之间不断变化的供需驱 动因素调整生产流程和产品结构null智能工厂网络 可以提高生产效率和营业收入，从而增加企业竞 争力，这种竞争力在未来严峻的经济环境中至关 重要null nullnull nullnull，分nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull，nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull分nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull资nullnullnullnullnullnullGPSnullnullnullnullnullnullnullRFID nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull，nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull，nullnullnullnullnull，nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnull100 nullnullnullnull 1 nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull，nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull，nullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull，nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull500 nullnull700 nullnullnullnull 2 若适时投资于适当的云服务null互联互通null数字化能力和数字化技术，企业可以在这个充满挑战的时代游 刃有余并且因此加快数字化之旅null 3 nullnullnullnull 3 在数字化供应网络中实施智能工厂解决方案可能 收效显著，企业通常从小处着手进行价值验证， 并在解决方案初见成效后将其迅速推广至整个工 厂网络null小处着手是久经考验的成功之道，但是 许多企业会因过于关注细微之处而面临风险，从 而导致将初步解决方案推广到其他工厂变得极具 困难，毕竟每家工厂的操作流程null文化null技术以 及衡量价值创造和成功的关键绩效指标nullKPInull各 不相同null大多数情况下，企业最终会在内部实施 多个智能工厂解决方案null我们称之为null随机数字 行为nullnull，而这将导致解决方案的价值创造受到 限制null 4 企业如何从单一智能工厂解决方案转变为兼顾工 厂本地特征的企业整体解决方案null我们称之为null智 能网络nullnullnull换而言之，企业如何在最大程度减少 干扰和降低总体拥有成本的情况下，实现全球推广null 本地执行null我们将在本文讨论： 推广解决方案需要面临的挑战 推广解决方案和应对相关挑战的流程和技术 推广解决方案需要考量的因素 智能工null网络可nullnullnullnullnullnullnullnullnull业nullnull，nullnull nullnullnull业nullnullnullnull 智能工nullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull，nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull，nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull，nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull 5 nullnullnullnull，nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull： nullnullnullnullnullnull料nullnullnull nullnullnullnull，nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull，nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull，nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull，nullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull，nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull料nullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull，nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull 6 nullnullnullnullnullnull，nullnullnullnullnullnull 4 在 整个网络中推广智能工厂解决方案null包 括物联网技术null通常面临诸多挑战，主 要包括： 7 业务模nullnullnullnullnull战null工厂的本地流程或因生 产操作和产品结构而异，因此业务团队在整个 网络中推广解决方案可能难度较大null此外，不 同部门或运营地点对于业务价值的衡量方式各 不相同null例如不同工厂和运营地点对于设备综 合效率的计算方法各不相同null，或将导致全球 推广并不适合本地执行null最为重要的是，流程null 文化和价值衡量标准各异可能会为建立统一架 构带来挑战null该架构涉及诸多利益相关方null包 括企业和工厂领导层null持续改进团队null工厂IT团 队null工厂操作团队和质量控制团队等null，并应 获得企业和工厂的联合支持null 8 技术null战null不同工厂和运营地点的现有技术基 础设施null包括生产设备nullIT网络nullOT基础设施null 安全协议null数据模型和架构等null各不相同并且 可能已经超出使用寿命null若从单点解决方案入 手，技术团队通常无法预测该解决方案在更大 范围内进行推广时的普适性，由此可能会带来 无谓的构建和拆解工作null nullnullnullnullnullnullnull战null人才挑战不仅涉及网络内 的业务和技术差异，而且包括推广解决方案时 需要考量的工作职责null技能要求与企业文化null 此外，虽然解决方案通常会在获得领导层大力 支持的工厂进行试点，但是由于领导层可能无 法适应全新工作方式并对可能影响日常运营和 提高工厂可见性的因素持有怀疑态度，因此推 广工作仍需与领导层进行商议null nullnull管理null战null管理和使用一家智能工厂的海 量数据通常较为棘手，管理多家工厂的数据更 是难上加难null由于美国制造设备的平均使用寿 命超过20年，因此目前最大的挑战在于遗留设 备数据可用性不足null 9 许多工程师通常会将30% 到70%的时间用于从遗留系统中收集信息并手 动复制到电子表格中null 10 此外，优化数据收集null 存储null管理null保护和治理流程以及利用数据改 进工厂操作null提高生产率和净利润方面同样存 在挑战null nullnull解决方案nullnullnull战 nullnullnullnull 5 智 能工厂解决方案推广应以企业愿景为导 向：设立共同目标，重点关注价值null 我们将在本节讨论智能工厂解决方案推广流程/阶 段null图1null：构思和调整null架构设计null规划和模 板化null大规模实施null部署以及部署后支持null流程 间的关联要素包括项目治理以及人才和数据管理， 其在推广过程中也将发挥关键作用null 11 nullnullnullnullnull 构思和调整阶段应当保持对于价值的关注，以此 确保解决方案推广取得成功null价值验证完成之后， 基于对运营地点的整体了解扩展构想才是明智之 举，从而在推广过程中实现数字化制造和运营协 同效应null价值nullnull为推进调整工作，尤其是在企 业规模较大并且制造多种产品的情况下，领导层 可以根据制造类型null资产共性null速度和数量以及 管理组织等因素将智能网络拆分为多个工厂原型null 领导层应在企业范围内统一KPI定义，并且确立符 合价值创造的共同目标null 12 由于企业领导层对于 价值高度关注，因此设定企业KPI基线可以确保价 值衡量的一致性，实现针对工厂业绩的标准化对 比，以及帮助识别工厂内部和外部区域，以便着 手实施解决方案并且定期审查KPI，从而确定在工 厂和企业层面创造的价值null nullnull解决方案nullnull工null 资料来源：德勤分析 Deloitte Insights | 图null 智能工null解决方案nullnull流程 nullnullnull调整nullnullnullnull规nullnull模nullnull大规模实施nullnullnullnullnullnull持 项目治理 人才管理 数据管理 nullnullnullnullnullnull，nullnullnullnullnullnull 6 许多技术和执行挑战可能不会在价值验证阶段显 现。然而，在进行解决方案推广规划时应当制定 详细的路线图，其中需要考虑文化差异、数据摄 取量、应用程序性能特征和解决方案可配置性等 可能出现的新问题。 架构设计 稳固的架构对于解决方案推广决策的制定和执行 不可或缺。鉴于企业层面（运营、供应链、战略 职能）和工厂层面（工厂负责人、工程师、操作 人员、技术人员）均存在诸多利益相关方，因此 与利益相关方进行定期接触至关重要。 企业应当建立数字化制造团队（DMG），以便通 过集中管理流程和操作推动企业范围内的一致性， 同时关注工厂间的细微差别，向领导层汇报进展 情况并随时间推移审查价值实现情况。例如，某 大型食品包装制造商采用联合模式建立数字化制 造团队（DMG）：集中管理部门设于总部，各工 厂人员（特别是持续改进团队成员）在集中管理 部门中代表其所在工厂的利益。 13 这种联合模式 可以确保宏观层面的一致性，同时赋予工厂操作 团队决策权利。领导层欣然接受了这种模式，并 且很快便开始利用这种模式为所有操作团队提供 强大支持。 最后，架构设计中的全网络沟通机制可以帮助利 益相关方明确了解迭代期望和里程碑目标、衡量 解决方案推广效果所带来的闭环反馈以及各运营 地点的解决方案实施状态，以此在漫长的解决方 案推广过程中为利益相关方提供激励。 规划和模板化 除目标状态定义和差距分析外，根据迭代模型确 定的软件开发流程和标准亦可推动在分散的生态 系统中逐步开发解决方案。跨工厂OT和IT流程模 板可使解决方案的诸多组件保持同步。复制团队 应为涉及大多数工厂的解决方案推广制定时间表， 并为领先实践共享规划重叠时间线。时间表中应 当纳入与解决方案模板化相关的依赖因素和前提 条件。在这些工作中，安全性考量因素应在设计 和构建阶段得以确定。 14 解决方案推广亦需根据以下特征针对工厂进行分组： 用例识别：规划的第一步是了解工厂的基础设施 成熟度现状，并对达到目标状态所需的条件进行 差距分析。建议根据准备情况标出已识别的用例， 并将战略上相互关联的推广用例归为一组，从而 实现有效推广。以价值为导向的客观标准以及企 业动态和文化等主观标准均可促进用例识别。用 例识别后应当确定需要纳入解决方案的资产。虽 然重点关注同类资产可能具有成本效益，但是囊 括各类资产的解决方案将会更加完整和稳健。 15 由点及面 7 DevOps环境管理。DevOps策略旨在 弥合开发团队（构建代码的开发人员 和测试人员）与操作团队（将代码部 署到生产环境中）之间的差距，从而 改进技术实施。 16 建议根据解决方案成 熟度（由低到高）以及工厂实际情况 部署环境基础设施，而非采取统一的 DevOps环境策略。此外，应当遵循源 代码控制和管理实践，确保在解决方 案中部署的代码库属于同一版本。在 将代码复制到多个运营地点的过程中， 请务必尽量降低特定运营地点的增强功能，并在 必要时分离自定义代码与通用代码库。 测试和发布策略。工作包括制定全面的测试策略 （涵盖功能测试、自动化回归测试和性能测试）以 及确保整个工厂网络具备发布管理能力。测试成 本可通过谨慎执行测试环境策略的方式控制，即 每次工厂推出新产品均无需创建新的特定测试环 境。建议与负责确定产品性能和推出节奏的产品 团队共同制定并实施测试策略。明智之举是与产 品团队针对测试策略和测试环境决策有何影响及 其对于车间的最终用户体验有何意义设定期望。 此外，在确保实施速度和规模的同时进行测试和 发布管理则需要妥善权衡成本、用户体验和质量 这几方面。 变革管理和采用。集中化变革管理团队可在各运 营地点提供文化意识和劳动力培训，以此来为解 决方案推广提供支持。解决方案通常最易在最终 用户本身需求迫切时被采用。变革管理团队可以 充当最终用户与产品团队之间的桥梁，在产品路 线图中汇总最终用户的反馈和请求，从而提高产 品性能的相关性并且推动解决方案采用。此外， 变革管理团队应当全面了解解决方案，并在车间 持续提供培训和支持，以解决员工在解决方案实 施之前、期间和之后可能遇到的问题。综上，无 缝衔接的用户体验和近乎实时的支持对于维持最 终用户的热衷度和推动解决方案采用至关重要。 基础设施管理。所有IT和OT系统的资产管理以及 各项资产的补丁信息对于确保解决方案组件出现 问题时系统能够恢复正常运行至关重要。此外， 在工厂和企业层面制定灾难恢复计划可以在发生 自然或网络灾难事件（可能需要将员工召回工厂 或重新设置数据系统）的情况下促使解决方案恢 复至正常工作状态。在整个网络中使用相同基础 设施还可带来规模经济效益、企业经验分享和操 作效率提升等好处。 变革管理团队应当全面了解解 决方案，并在车间持续提供培 训和支持，以解决员工在解决 方案实施之前、期间和之后可 能遇到的各类问题。 扩展智能工厂，形成智能网络 8 大规模实施 实施是以可扩展架构为基础，该架构适用于多种 工厂原型并且涵盖产品结构、操作特征、基础设 施、应用程序和数据管理的相关要素以及各项要 素的安全性考量因素。可扩展架构能够使用应用 程序接口和适配器适应松散耦合系统，并且推动 在合规性、安全性和可用性的基础上建立统一数 据模型。工业物联网的真正价值将在传感器数据 与情境信息相结合时体现出来，例如将制造执行 系统信息添加至位置坐标和时间序列中便可获知 特定离散制造订单的生产节拍时间。虽然架构基 线可在价值验证阶段设计，但是实际架构并非一 成不变，其将随着业务解决方案和需求的增长而 改变。 17 实施能否成功取决于工厂之间的各种工作流程能 否顺利协调。例如，职能团队应就需要构建的功 能达成一致意见：IT/OT团队应当力求以最低的复 杂程度和最少的开发人员释放价值，质量保证团 队应当提出明确的实施要求。工厂和企业层面的 解决方案管理事宜应与工厂IT团队和供应商密切 配合，确保配备适当人员来构建解决方案。 除技术实施外，在实施阶段建立企业信任文化通 常也很重要。建立新流程后，必须基于新的可用 数据源推动实现数据驱动自动化。领导者可以遵 循数字化成熟度的三个阶段，根据工厂成熟度实 现从简单到复杂应用的渐进式变化，从而在企业 范围内建立对于数字化转型历程和智能制造/智能 工厂物联网解决方案的信任： 利用技术为技术人员提高可见性（跨工厂统一 实施） 安装智能报警系统，提醒采取人工纠正措施（利 用智能系统在一定程度上实现跨工厂统一实施） 部署算法驱动的纠正措施（根据工厂成熟度采 取不同措施） 综上所述，大规模实施阶段涉及诸多要素，此等 要素相互制衡并使网络保持平衡状态（图2）。明 确相关工作可以产生的业务价值并且调整业务战 略有助于确保规模化工厂及时建立和运行。详细 说明业务流程并且满足相关的技术复杂程度和员 工技能要求可以推动解决方案的有效实施。丰富 的用户体验可以确保变革管理技术在车间发挥作 用，亦可确保工厂网络已做好准备应对突发事件 的潜在影响。 18 工业物联网的真正价值将在传感器数据与 情境信息相结合时体现。 由点及面 9 部署 智能网络部署包括多个步骤，首先接通传感器数 据流，其次配置应用程序接收数据，最后调整仪 表盘以显示重要且准确的信息。领导者应当仔细 审查部署计划，消除将代码和算法从某工厂环境 部署到另一工厂环境过程中可能发生的潜在错误。 此外，应对所有部署步骤进行检查，确保解决方 案各层级（包括OT）的部署组件均已正确配置并 且可按预期正常运行。若不严格管理或将导致灾 难性后果，包括损坏现有数据以及可能长时间无 法访问应用程序。 减少人工部署过程中潜在错误的方法之一是使用 自动化部署工具。但是，创建自动化部署脚本通 常需要全面测试部署步骤，检查中间步骤的输出 资料来源：德勤分析 Deloitte Insights | 图2 大规模实施阶段涉及诸多要素，此等要素可使智能网络保持平衡状态 业务价值 业务战略调整 业务流程 员工技能要求 用户体验 交付时间 变革管理 技术复杂程度解决方案实施 突发事件 扩展智能工厂，形成智能网络 10 结果，并且纳入回撤步骤，以防需要在某家或多 家工厂终止部署。如此将导致自动化部署变得更 加复杂，并且需要具备一定成熟度的解决方案和 自动化技能。 部署后支持 在此阶段，管理最终用户体验至关重要，因为任 何未决问题都可能引起用户群体的排斥。引起排 斥的原因众多，包括不同工厂的应用程序/屏幕、 生产流程、文化以及技术开放程度/准备程度各不 相同，这些因素通常被认为将在部署后阶段发挥 重要作用。此外，应用程序部署完成之后，应当 对其进行持续监控以识别生产环境中可能出现的 性能问题。 部署后支持应当分为多个层次，并且招募拥有丰 富专业知识的人才来为本地IT团队提供培训和支 持。与此同时，亦应改变防护措施，增加工厂IT 人才来为工厂用户提供一线支持，及时排除故障， 力求实现按时交付并且确保顺利推广解决方案。 企业和工厂的利益相关方应当对照计划定期评估 工厂的解决方案采用情况，检查漏洞，确保采用 进程并未放缓并且用户仍按计划使用系统。 管理最终用户体验至关重要，因为任何未决问题都 可能引起用户群体的排斥。 由点及面 11 如 图1所示，项目治理以及人才和数据管 理将在从构思到部署后支持的智能工厂 解决方案推广流程中发挥关键作用null nullnullnull理null复杂的多年期项目需要由企业领导层 治理，相关工作包括制定企业战略和提供有效的 部署支持，以此确保顺利推广解决方案null 19 除设 定项目整体基调外，自上而下的参与也可确保实 施速度和及时决策，最重要的是确保维持项目运 行所需的人才和资金null 在前文的制造商案例中，有效的项目治理促使智能 工厂解决方案从一条生产线推广到美国和全球的多 家工厂null通过准确识别工厂原型以及统一治理模型 中的绩效衡量指标，领导者解决了操作可见性 的问题null通过全网布局相关功能，企业上下树 立了null必胜null的信念，基层动员得到增强null董事 会批准后续计划后，该多年期推广项目得以继 续推进，并且取得切实成效null 20 nullnull管理null人才管理涉及两个重要方面：与全新 解决方案相关的用户界面/体验以及员工技能要 求null首先，用户界面/体验应为车间员工降低工 作难度，并且助其根据统一KPI交付可量化的成 果null 21 其次，智能工厂解决方案推广可能会对员 工提出新的技能要求null针对设计null交付和交付后 阶段null，并且需要扩展现有职位或新增其他职位null 虽然某些工厂可能会为项目启动开展某些相同的 培训计划，但是其他工厂也可以根据可用技能和 操作流程成熟度定制培训计划，以此满足各运营 地点的不同需求null培训团队应当培养员工的成长 型思维 22 ，并将智能工厂纳入企业运营网络，以 此更新标准工作null程序和政策，从而为全新智能 工厂流程提供支持null nullnull管理null在推广智能工厂解决方案的过程中， 收集并整合来自各工厂平台的遗留数据可能极具 挑战null 23 在架构设计阶段前期，开发统一数据模 nullnull流程间nullnullnull要素 nullnullnullnullnullnullnullnull员工nullnull nullnullnullnull，nullnull智能工nullnull nullnull业nullnull网络null nullnullnullnullnullnull，nullnullnullnullnullnull 12 型可以最大程度减少因广泛部署解决方案而带来 的集成问题null就此而言，设立数据治理部门负责 发布企业准则和程序并且及时审批数据生成null存 储null本地或云端null和使用事宜至关重要null 24 此外， 半数制造商都曾遭遇过网络攻击，因此在推广企 业整体解决方案的过程中制定全面的网络安全策 略也很重要null 25 实施nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull68%nullnullnullnullnullnullnullnullnull，nullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull，nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull 26 ，nullnullnullnullnullnullnullnullnull资nullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullITnullOTnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull资nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullDMGnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull，nullnullnull分nullnullnullnullnullnullnull，nullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull资nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull，nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull：nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull，nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull9%，nullnullnullnullnullnull资nullnull nullnullnullnullnull2,400 nullnullnullnull资nullnullnull，nullnullnull5,000 nullnullnullnull 27 nullnullnullnullnull理nullnullnullnull发nullnull业nullnullnull程nullnullnull及 时nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull使用事nullnullnullnull要null nullnullnullnull 13 在 将智能工厂解决方案推广至多家工厂后， 企业应当转而关注长期业务需求null随着 人才和技术日趋成熟以及企业需求不断 变化，领导者应当聚焦关键领域，确保规模化工 厂可在长期内正常运行并且取得成功： nullnullnullnullnullnull高层领导应在企业数字化制造团队 nullDMGnullnull工厂数字化制造团队和工厂管理团队等 利益相关方的支持之下，推动工厂持续采用解决 方案null 28 考虑工厂间细微差别的同时，还应自上 而下统一激励和奖励措施，确保以企业愿景为导 向实施解决方案null nullnull管理null若未能明确传达推广项目的相关信息， 车间员工可能认为这项技术旨在减少员工人数，从 而心生焦虑并抵制变革null项目开始前，数字化制造 团队nullDMGnull可向所有工厂说明价值验证的好处以 及推广项目的计划null在推广过程中，领导层应当定 期传达项目进展情况以及项目对于企业null工厂和员 工有何助益null nullnullnull持null智能工厂项目可能难以持续获得资金 支持，尤其是在扩大规模的情况下，主要原因在 于逐渐增加的收益可能分散在多个组织部门null创 新融资策略包括将项目收益和研发税收抵免，以 此重新投入于重点项目，建立重点专项项目资金 池以及利用供应商合作伙伴关系在工厂层面共同 出资null 业务nullnullnullnull为确保扩大规模的同时能够维持项 目在价值验证阶段获得的信任，企业应将某家工 厂的经验分享给其他工厂，以预防和限制车间内 可能出现的操作中断null部署团队应当进行协调， 以减少操作期间硬件安装或部署所需的计划停机 时间null数字化制造团队nullDMGnull应当积极追踪可能 导致中断的操作风险null此外，领导者应当根据新 要求更新与各工厂供应商及供应链合作伙伴之间 的服务协议，以确保业务连续性null 综上，推广项目应将数字化解决方案的采用null管 理和维护融入企业DNAnull null持解决方案nullnullnullnull nullnullnullnullnullnull，nullnullnullnullnullnull 14 智 能工厂解决方案可以推动操作改进和营 收增长，智能工厂解决方案可以推动操 作改进和营收增长，进行跨工厂推广时 或将实现效益加倍null企业应在价值验证阶段仔细 甄选用例，以此加速价值实现，原因在于该项举 措有助于建立项目可信度，并将在企业规划工作 中发挥关键作用null 企业可从小处着手，但是必须在解决方案取得初 步成效后迅速开展推广工作null在从智能工厂向智 能网络转变的过程中，企业需要尽早解决其所面 临的挑战和难题，以此控制成本并加快推广速度null 所幸目前已有某些经过时间检验的推广策略可供 参考，企业可以根据业务需求以及组织和人员准 备情况对其进行调整null 更重要的是，由于数字化转型过程持续推进以及 数字化成熟度目标不断变化，领导者应在推广过 程中利用逐步展 开且容易实现的 成功实践激励员 工null推广过程错 综复杂，通常需 要高管认可null持 续关注和基层支 持才能取得成功null推广项目应以价值为导向null以 技术为依托null以人才为中心，推动企业充分发挥 潜能并为应对外部紧急情况做好准备null 解决方案nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull价值nullnullnullnullnull技术nullnullnullnull nullnullnullnullnullnull，nullnullnull业nullnull发nullnull能null nullnullnullnull 15 1. Based on client work in our Supply Chain and Network Operations practice. 2. Ibid. 3. Angus Loten, “Pandemic to jumpstart spending on data tools at manufacturers,” CIO Journal, June 2, 2020. 4. Based on client work in our Supply Chain and Network Operations practice. 5. Rick Burke et al., The smart factory: Responsive, adaptive, connected manufacturing, Deloitte University Press, August 31, 2017. 6. Ibid. 7. Irene Petrick and Faith McCreary, “Creating lasting value in the age of AI+IoT: Futureproofing your business,” Intel Newsroom, December 2019; Paul Wellener et al., Manufacturing goes digital: Smart factories have the potential to spark labor productivity, Deloitte Insights, September 16, 2019. 8. Stephen Laaper et al., Implementing the smart factory: New perspectives for driving value, Deloitte Insights, March 30 2020. 9. Patrick Van den Bossche et al., “Is the United States ready to take manufacturing back?,” M, April 17, 2013. 10. Willem Sundblad, “The benefits of connecting data from legacy equipment,” Forbes, October 1, 2019. 11. David R. Sjdin et al., “Smart factory implementation and process innovation,” Research Technology Management 61, no. 5 (2018): pp. 2231; Deloitte analyses. 12. Ibid. 13. Based on client work in our Supply Chain and Network Operations practice. 14. Ramsey Hajj et al., Cybersecurity for smart factories: Tools for managing cyber threats to manufacturing, Deloitte, 2020. 15. Bas