聪明的制造商正在拥抱数字革命——工业物联网、机器学习、人工智能、预测分析和基于云的基础设施。
迈克尔·舒登弗雷著
在当今全球高度竞争的经济中，工业公司面临着巨大的压力，必须在不影响质量的情况下降低制造成本和简化流程。预计生产经理将通过超高效的原材料使用、近乎零的生产停机时间、精简的劳动力成本和灵活的工作流程——生产具有竞争力的价格、高质量的产品，从而提高客户满意度并建立品牌资产，从而为改善业务成果做出贡献。
为了应对这些挑战，智能制造商正在超越MES、SCADA和其他it驱动的生产系统，全面拥抱数字革命及其底层基础技术——工业物联网(IIoT)、机器学习、人工智能、预测分析，当然还有基于云的基础设施。
由于大规模生产的规模，每一个“小”问题对质量和/或盈利能力的影响都变得重大——每一次原材料的低效使用，每台机器的不优化运行，每一次识别根本原因和纠正故障所需的时间，每一个必须丢弃或错误丢弃的成品或在制品，等等。
有时被称为工业4.0的技术通过从机器上收集实时数据，然后分析大量不同的数据来解决这些问题，以便识别效率低下或故障，甚至在故障发生之前进行预测。
纠正或先发制人的行动可以根据每个组织的要求和工作流程自动触发。通常孤立的企业系统(如生产、财务、ERP、CRM)现在被集成起来，以便在所有业务流程、所有制造站点以及整个上游和下游供应链中实现可操作的见解。
这些挑战和解决方案在汽车行业变得尤为重要，因为汽车的互联性和自动驾驶性越来越强，汽车行业正在经历重大的结构变化。越来越多的消费者将他们的汽车视为带轮子的智能手机，他们强烈期望汽车能接入各种在线服务，并随着基于软件的技术的发展而容易升级。
汽车制造商正在努力在不牺牲安全和质量的情况下满足这些期望，同时不提高最终用户的汽车价格
他们知道他们的制造过程必须变得更加敏捷和灵活，他们已经复杂的供应链必须扩展，以包括一类新的软件和平台供应商。
在这本电子书中，我们将探索所有工业部门(特别是汽车行业)的运营和制造高管如何应用核心大趋势，以便为他们的组织实现更好的结果。
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