智能制造
雖然智能制造的概念總是在變化，但是就其最簡單的含義而言，它可以被定義為尖端人工智能與先進制造技術和工藝的大規模整合。最終，智能制造有助于公司優化組織系統，提高產品質量和資源的有效配置，并且給客戶服務帶來積極的影響。
數字技術的進步推動了智能制造的興起。如今，集成系統可以實現設備與人之間的通信和協作，從而能夠以大批量生產的效率完成定制產品。通過這樣做，制造商可以提高客戶的參與度，并積極影響與設備最終用戶的關系。
在促進人與設備實時通信的互聯生態系統的發展過程中，制造商有望更好地滿足所在行業的需求，同時降低成本和提高效率。
數據利用
光是簡單地管理制造過程產生的大量數據是不夠的，設備制造商需要超越有效地存儲信息的能力，考慮如何最佳地利用信息深入了解其業務，為未來做出可行、明智的決策。
在最傳統的意義上，數據管理包括收集公司的數據，構建支持它的生態系統，然后獲取商業智能硬件，幫助公司做組織評估和分析。問題是需要管理的數據常常太多了，以至于公司無法始終如一地進行觀察或從中找到有用的信息。簡而言之，他們沒能好好利用這些數據，也談不上真正的管理。
組織數據可能難以管理。不過，如今的領先公司正在建立流程并購買工具，以幫助提高利潤和生產力。隨著技術的不斷發展，與數據利用相關的機會將隨著時間的推移而變得越來越普遍。
物聯網
連接成網絡的傳感器、智能設備與制造工廠中的連接設備結合，已經成為業界在相當長一段時間內所見的最具影響力和變革性的趨勢之一。不斷發展的物聯網不僅將傳統的供應鏈轉變為互聯、動態的系統，它還有以下幾方面的作用：
（1）從根本上改變產品的生產方式；
（2）提高組織效率；
（3）改善組織安全；
（4）降低組織成本和復雜性。
企業的業務模式也會發生重大的變化。更具體地說，物聯網可以使更多的高價值設備被租賃，而不是直接出售。未來的機器可能配備內置傳感器，同時作為產品和服務進行銷售。這樣，設備所有者就能夠遠程監控它，并自動提供保養、維修和必要的升級。這將使最終用戶能夠專注于手頭的工作，無需擔心設備的狀況，從而提高生產率。
勞動力培訓
2019年制造業技術工人短缺的嚴重性并沒有被夸大。制造業雇用了大約9％的美國勞動力，卻越來越無法找到合格人員填補必要的職位。目前，開放的技術工人崗位的數量是已被填補崗位的三倍。技能缺口是一個重大問題。
通過投資培訓和教育，制造業內外的主要利益相關者可以開始與明天的勞動力聯系，激勵他們認真考慮以技術工人為職業，并將他們培養成合格的員工。
人工智能
人工智能無處不在，因此它開始越來越多地融入制造業也就不足為奇。在不久的將來，制造設施將逐漸發展成為人與機器連接的網絡，包括供應鏈資產、設計團隊、生產和質量控制，所有這些都集成到一個高度智能的引擎中，后者監控一切，并提供可執行的數據和洞察力。
人工智能可以有多種形式，業界會越來越多地在制造設施中發現它們的存在：虛擬現實（VR）、自動化、物聯網基礎設施、機器人科學。
雖然人們擔心人工智能終將取代各行各業的人工，但是它可以提高效率和生產力，卻是毋庸置疑的。通過吸納人工智能技術來幫助管理運營資產，公司可以將時間、精力和資源集中在產品創新和其他關鍵戰略等優先事項上。（文章來源： 寶馬格）
雖然智能制造的概念總是在變化，但是就其最簡單的含義而言，它可以被定義為尖端人工智能與先進制造技術和工藝的大規模整合。最終，智能制造有助于公司優化組織系統，提高產品質量和資源的有效配置，并且給客戶服務帶來積極的影響。
數字技術的進步推動了智能制造的興起。如今，集成系統可以實現設備與人之間的通信和協作，從而能夠以大批量生產的效率完成定制產品。通過這樣做，制造商可以提高客戶的參與度，并積極影響與設備最終用戶的關系。
在促進人與設備實時通信的互聯生態系統的發展過程中，制造商有望更好地滿足所在行業的需求，同時降低成本和提高效率。
數據利用
光是簡單地管理制造過程產生的大量數據是不夠的，設備制造商需要超越有效地存儲信息的能力，考慮如何最佳地利用信息深入了解其業務，為未來做出可行、明智的決策。
在最傳統的意義上，數據管理包括收集公司的數據，構建支持它的生態系統，然后獲取商業智能硬件，幫助公司做組織評估和分析。問題是需要管理的數據常常太多了，以至于公司無法始終如一地進行觀察或從中找到有用的信息。簡而言之，他們沒能好好利用這些數據，也談不上真正的管理。
組織數據可能難以管理。不過，如今的領先公司正在建立流程并購買工具，以幫助提高利潤和生產力。隨著技術的不斷發展，與數據利用相關的機會將隨著時間的推移而變得越來越普遍。
物聯網
連接成網絡的傳感器、智能設備與制造工廠中的連接設備結合，已經成為業界在相當長一段時間內所見的最具影響力和變革性的趨勢之一。不斷發展的物聯網不僅將傳統的供應鏈轉變為互聯、動態的系統，它還有以下幾方面的作用：
（1）從根本上改變產品的生產方式；
（2）提高組織效率；
（3）改善組織安全；
（4）降低組織成本和復雜性。
企業的業務模式也會發生重大的變化。更具體地說，物聯網可以使更多的高價值設備被租賃，而不是直接出售。未來的機器可能配備內置傳感器，同時作為產品和服務進行銷售。這樣，設備所有者就能夠遠程監控它，并自動提供保養、維修和必要的升級。這將使最終用戶能夠專注于手頭的工作，無需擔心設備的狀況，從而提高生產率。
勞動力培訓
2019年制造業技術工人短缺的嚴重性并沒有被夸大。制造業雇用了大約9％的美國勞動力，卻越來越無法找到合格人員填補必要的職位。目前，開放的技術工人崗位的數量是已被填補崗位的三倍。技能缺口是一個重大問題。
通過投資培訓和教育，制造業內外的主要利益相關者可以開始與明天的勞動力聯系，激勵他們認真考慮以技術工人為職業，并將他們培養成合格的員工。
人工智能
人工智能無處不在，因此它開始越來越多地融入制造業也就不足為奇。在不久的將來，制造設施將逐漸發展成為人與機器連接的網絡，包括供應鏈資產、設計團隊、生產和質量控制，所有這些都集成到一個高度智能的引擎中，后者監控一切，并提供可執行的數據和洞察力。
人工智能可以有多種形式，業界會越來越多地在制造設施中發現它們的存在：虛擬現實（VR）、自動化、物聯網基礎設施、機器人科學。
雖然人們擔心人工智能終將取代各行各業的人工，但是它可以提高效率和生產力，卻是毋庸置疑的。通過吸納人工智能技術來幫助管理運營資產，公司可以將時間、精力和資源集中在產品創新和其他關鍵戰略等優先事項上。（文章來源： 寶馬格）
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