制造商们正在全力采用被称为“工业4.0”的新技术和系统，希望提高工作效率并开创新的盈利渠道。工业4.0依赖传感器、先进数据分析、AI以及机器学习，旨在深入数据收集和分析。这可以有效地缩减生产停滞时间、提升产品品质，并进行前瞻性的维护。
然而，一些因素，如过时的业务模式和一线员工在操作模式改进中的低参与度，常常成为这一转型的阻碍。
工业4.0的热度一直在上升。Statista的数据预测，其市场规模将从2021年的2630亿美元激增至2028年的1.1万亿美元。
这种增长部分是因为传感器网络对于识别和改进生产中的隐性缺陷变得至关重要，这些隐性缺陷会增加成本和拖慢生产。
图：MIRAI人工智能机器人控制系统
但是，许多组织在部署工业4.0时，数据的收集速度超过了他们的处理能力。MIT的专家John Carrier提到，真正的障碍在于旧有的操作方式和思维定势，这阻止员工尝试新技术和创新。
面对的主要挑战有：
标准化不足。旧的工作模式过于多样化，难以发现可以减少风险、提高效率的流程。
过度依赖旧技术。当员工面对新技术挑战时，他们可能会回到旧有模式。只有当旧方法被淘汰，新技术的价值才能被充分发挥。
培训不足。许多企业购买了先进的设备和软件，却低估了员工培训的重要性。
Carrier教授基于他的经验为转型提供了一套蓝图，强调需要结合系统思维和文化考量，这样可以确保技术的采购和应用更加高效。关键步骤包括选择对于初始阶段至关重要的问题，并确保技术的使用不会导致问题的增加。
Carrier教授指出，逐步转型、关注关键问题比大规模、盲目的技术采用更为明智。否则，企业可能在真正提升性能之前，已经浪费了大量时间在数据处理和维护上。
Carrier教授 建议在工业4.0转型中，不应急于部署一个装备大量传感器的全面系统。相反，他推荐一种更为审慎的方法：首先明确识别一个具体的问题，然后运用 "工业4.0" 技术来针对性地解决它。鼓励员工揭示工作中的关键难点并优化流程以发现更多的改进和增值机会，这是实现广泛转型的关键。
如 Carrier 教授所说：“系统本身已经在告诉你哪里需要加强了。我们需要学会倾听这些信号，来确定哪里应该布置传感器，利用技术去发现并解决这些问题。”
我们首先需要找出并建立反馈循环。确知如何和在哪里建立有效的反馈循环，对于 "工业 4.0" 的商业价值是关键。为此，寻找那些被忽视的效率漏洞是一个很好的方法。更为关键的是，要确保数据采集和行动之间的时间缩短。简单地堆积数据而不加以利用是不够的。
在引入新的技术解决方案时，也需要逐渐淘汰那些已经不再适用的旧系统。像传感器、云计算和先进的算法这样的新技术，能为员工带来前所未有的洞察力。但一旦面临困难或复杂性，员工很可能回到传统的工作方式中。
因此，企业应采用分阶段和有针对性的 "工业 4.0" 方案，这样可以帮助员工更快地适应新技术。同时，为防止员工回到老的操作模式，有必要淘汰那些旧系统。这需要领导层的支持，为员工提供必要的时间和空间来适应新技术，从而改进他们的工作方法。
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