打好基礎
透過工業4.0實現數位化仰賴耐心，並確保基礎穩固到位。這聽起來或許不是特別吸引人的策略，對高階主管來說也可能較難推動，但其重要性不可低估。
基礎指的是圍繞待數位化功能建立流程、治理、組織與人員賦能。若在缺乏組織適當支持下數位化流程與功能，雖然可能產生一定成果，但若能全面規劃，將能釋放更多潛力。
我們曾與一家化學公司合作，該公司導入了一套生產排程解決方案，並希望啟用AI功能。他們已完成工具部署，甚至獲得研發基金資助。然而，企業未能將解決方案連接至需求信號，導致缺乏支援系統所需的例行作業、流程、溝通路徑與職責分工。最終，雖然在生產成本優化上取得部分成效，卻耗費大量時間與金錢，企業仍無法為客戶確保供應。
流程與生產是數據品質的關鍵
表面上看，數位化似乎純粹是技術議題。但實際上，它同時也是組織與流程的議題。例如，許多企業認為數據品質僅是建立系統並輸入主數據，實際上更依賴於生產與工作流程的建立。這不僅僅是擁有數據，更關乎定義數據用途、數據儲存方式，以及如何維護數據以持續保持潔淨狀態。
我們與一位奧地利工業客戶討論先進規劃解決方案時，涵蓋多項數位應用、數據分析與AI賦能。然而，最終討論總是回到數據品質這一尚未到位的問題。我們最後進入了數據清理與數據治理流程建立的前期專案階段，導致原始專案目標延後。這顯示在所有產業導入複雜系統前，流程建置的重要性。
勇於構思創新
如同所有新技術，工業4.0數位化的成功取決於企業是否有勇氣率先實施使用案例。起初，這通常涉及單一應用。
與其等待下一個現成的殺手級應用，不如勇於構思並自行開發能帶來價值的使用案例。那些積極創新、創造解決方案並將其整合至流程與技術中的企業，將能收穫成果。
我們合作的一家企業就是很好的例子，該企業利用數據分析進行工廠數據收集。最初僅是收集數據，後來開始讓操作員參與並投入專案，進而能夠發揮技術、流程與人員的整體生態系統，最終使其優化的特定產線計劃外停機時間大幅減少。
數據分析蓬勃發展，區塊鏈展現潛力
部分工業4.0使用案例在現實應用上比其他案例更為普遍。數據分析的案例眾多，因其能協助企業，特別是需求端，更深入了解客戶。
例如，能正確掌握季節性並從數據中洞察需求模式的電子商務企業，能將預測準確度提升20～30%，從而能在客戶需要時，精準提供所需商品，更好地服務客戶。
數據分析與人工智慧已帶來眾多成熟的使用案例。雖然在技術可行性上仍可能遇到瓶頸，但許多企業仍積極推進，因為他們對這些技術感到安心。
我們尚未在區塊鏈解決方案中看到同等程度的應用，但正積極探索其潛力。許多企業尋求現成的殺手級應用，但目前的區塊鏈解決方案很少能以明確方式提供這些應用。
這些使用案例通常需要更多方參與，並多聚焦於透明度、安全性與流程自動化等目標，因此較需耐心與持續投入，而非對財務底線產生快速影響。
儘管如此，我們已看到一些令人鼓舞的進展。目前我們正與一群奧地利公司合作，為運輸業建立區塊鏈聯盟。該專案旨在將運輸企業與工業公司連結，利用區塊鏈為其共享文件帶來信任與單一真實來源。
在數位化領域發揮領導力
第四次工業革命已然來臨，勇於在流程與使用案例推動上發揮領導力的企業將能收穫成果。安永與Rockwell Automation的合作夥伴關係，正協助企業在Connected Enterprise®的工業4.0前沿建立所需的技能、生產力與技術。
