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自動化正迅速改變我們所從事的工作、我們工作的場所，甚至我們對工作的定義。Forrester 預測，僅2020年就有1000000個知識型工作職位將被聊天機器人、軟體機器人、RPA和虛擬代理人所取代。這聽起來或許像是不祥的預警，但該報告同時估計，僅美國勞動力就將增加331500個工作職位，這些職位需要同理心、直覺，以及心理和身體的敏捷性。
隨著自動化採用的增加，這將提升連接性和可靠性，並協助企業讓數據、系統和流程更易於存取和可用。然而，許多製造業公司發現，他們邁向自動化和數位轉型策略的道路，正因生產力水平及同時存在的停機風險而放緩。
透過預測分析和維護等工具來解決這一問題是可行的，這些工具可作為團隊的虛擬延伸。然而，成功導入這些技術需要額外的外部專業知識。為進一步探討此議題，以下列出我們觀察到企業在推動數位轉型時常見的五大陷阱，以及相應的解決建議。
陷阱 #1：網路安全風險
安全漏洞持續成為重大新聞頭條，因為它們可能對企業造成嚴重影響。漏洞不僅會造成敏感資訊遺失的風險，還會導致中斷、停機和效能問題，以及嚴重的聲譽損害。這突顯了企業改善其資料管理流程並投資其IT基礎設施的重要性。
預測性維護支援可以透過自動監控異常模式並立即識別資料竊取或網路入侵的潛在跡象，幫助製造商避免此類問題。他們還需要一個全面的安全方法，包括政策和程序，並在人員、流程和技術風險周圍提供多層防護。
陷阱 #2：資料過多
企業正在產生大量資料，如果正確利用，這些資料可以成為極其寶貴的資產。然而，許多製造組織不知道如何充分利用其資料，因此無法以能夠收集最佳洞察和結果的方式優化其工作流程或生產流程。
能夠理解大量資料是解決組織面臨的最大挑戰的關鍵。但是，執行此操作所需的技能和能力很少是企業核心競爭力的一部分。因此，與值得信賴的資料專家合作非常重要，他們可以收集正確的資訊、儲存資訊並以能夠讓企業做出最有效商業決策的方式呈現資訊。
陷阱 #3：資料管理不善
企業正在累積比以往更多的資料，但僅僅擁有大量資料是不夠的。他們需要工具來幫助他們更好地利用其資料並理解他們所擁有的資訊。
自動化的真正價值在於企業在其客戶、流程和產品設計方面所持有的智慧財產權。利用AI和機器學習使他們能夠分析大量資訊、假設並創建重要的資料模式，並訓練學習模型來發現未知事物。此外，資料團隊將能夠在大幅縮短的時間內嘗試更多使用案例，這將幫助他們在理解其資料方面取得巨大進步。
這些AI進步的潛力由麥肯錫的分析所突顯，該分析發現最先進的深度學習技術每年可創造高達USD5800000000000的價值。在其測試的400個使用案例中，有三分之二的案例中，AI的效能改善超越了其他分析技術所能實現的效果。如果沒有這種從多個平台收集大量資料並有效執行的能力，製造商將繼續難以對其工廠內的變化和生產力得出有效結論。
陷阱 #4：跟不上技術發展的步伐
圍繞數位轉型的大量流行詞彙往往會讓那些只是希望技術能夠正常運作的企業感到不知所措，甚至感到煩躁。許多供應商也要求預先進行大量投資，這可能是一個令人生畏的前景，當項目無法成功時，可能會讓企業望而卻步。此外，被鎖定在一個供應商或部署中可能會導致公司被競爭對手甩在後面。
因此，與那些在任何代表巨大技術轉變的部署之前提供試點或原型的供應商合作是很重要的。這將提供流程如何運作的逐步願景，提供里程碑，並幫助企業了解其運作方式以及預期的投資報酬率。值得信賴的技術合作夥伴需要成為團隊的延伸，才能協助企業實現其目標和KPI。
陷阱 #5：缺乏專業知識
即使有了正確的自動化技術，企業往往仍然需要來自具有適當經驗和專業知識的人員的外部支援。現在可以透過使用擴增實境來提供遠端應用支援，並為工程師提供疊加資訊來實現這一點。
與任何技術部署一樣，必須符合企業文化及其特定需求的最佳實踐。然而，在這些新興技術上行動緩慢的企業確實面臨被甩在後面的風險。
擁抱自動化的未來
透過正確的技術實踐和合適的技術合作夥伴，實現提升生產力和減少停機時間的關鍵挑戰是可行的。藉由了解上述常見陷阱，製造企業能更好地導航通往自動化未來的道路。然而，數位化並非他們能夠單獨完成的。
已發佈 2020年4月22日
