制造数字化正在迅速连接工厂内外的设备。数字化运营令机器相互通信和协作，同时提供实时数据来改进工厂工艺及其创造的产品。

这是好消息。

而坏消息是，在车间内部和外部传输的数据量呈指数式增长，给制造商带来了以下方面的巨大挑战：

• 管理数据：数据是否流向所需环节以保持运营平稳 (机器与机器之间传输)，然后流向管理仪表板以改进决策能力？

• 捕获和分析数据：高层管理人员和职能管理人员 (供应链管理、研发、客户支持) 是否能将数十亿字节的数据分类并找出有意义的深入见解？

• 充分利用数据：信息是否能实现过程改进 (安全性、质量、速度、生产率) 和产品改进 (耐用性、吸引力、增值服务)？

尽管很多企业正在迈向数字化，但其中大部分道路曲折。鲜有企业能制定详实的物联网 (IoT) 技术优化策略。我们想到的是一些零碎办法，可能是出于方便目的 (最简单地应用智能设备)，也可能是由于某个问题或呼声最高的管理人员所促成。

在数字化过程中，管理者必须将企业力量集中在核心业务目标上 — 令客户满意、遏制风险和提高盈利。从审查整条扩展供应链上的物料和信息流动入手，力图寻找阻碍改进的瓶颈和浪费：

• 由于缺乏实时数据或信息传递不充分，交付在哪里出现了延迟？

• 哪些工艺和功能会给雇员或设备带来最大的潜在风险？

• 数据在哪些地方容易受到非授权访问？

• 哪些供应链合作伙伴限制了货物和信息的高效流动？

• 实时数据可以在哪些方面改进绩效 (生产率、成本、客户满意度)？

在“价值流程图”成为精益热词之前，就已经作为物料和信息流程图被人们熟知。数字化需要物料和实时信息流，它们周转于企业内部并向外流入供应链。

是什么在阻碍您公司成功实现数字化？