歷經數十年的發展，數字化工具已經愈加融入到人們的日常生活和商業活動中，無處不在。數據顯示，現今世界有近三分之二的職場人（64%）在進行遠程辦公；全球有 300 多萬臺工業機器人在工廠自動完成重復性、高風險的操作；隨著通信方式日益數字化，人們每天發送的 電子郵件多達3473 億封……

在這一數字化爆炸式發展的時代，我們的采購、生產、交付和服務等各個環節越來越依賴于信息技術。無論是在生產運營，還是在與客戶、市場乃至周邊環境協作層面，工業企業都亟需提升員工隊伍的數字素養、掌握領先的數字化技術能力。

施耐德電氣認為，為實現業務模式的數字化轉型升級，同時應對供應鏈短缺、可持續發展等更廣泛的挑戰，企業可以采取以下四個關鍵步驟：

第一步：擁抱數據

自信息化時代以來，“數據洞察”或已成為最有價值的資源——情境化數據能夠為專業決策者提供極強可操作性的洞察，從而推進工作方式的切實優化。據IDC預測，到 2026 年，全球 2000 強企業收入中的30%將源于與合作伙伴、工業實體和商業網絡共享的數據、應用和經營計劃。數字化信息已成為企業的新型資產。

在發揮這一“數字勞動力”之前，制造商需要首先考慮好“人”與“技術”之間的關系。越來越多的員工成為數字原住民，他們可以擔任“數據工程師”，駕馭、識別甚至創造能夠提高工業效率和發掘新商機的流程，從而擺脫重復性工作。與此同時，企業必須做好清晰明確的綜合數據管理，以開展高價值、可靠且針對特定職位的分析和洞察，確保分析和洞察成果惠及所有員工，幫助員工發揮更高水平，更輕松、更有價值地實現業務目標。

第二步：利用先進技術實現智能化

人工智能（AI）技術作為挖掘數字價值的重要技術，不僅可以幫助工業企業優化其流程和產品，還可以提升其競爭地位。眼下，人工智能技術等前沿技術正為產業發展注入全新動能。

例如，通過“預測性維護”，可以預測某個流程狀態在未來是否可能出錯，并啟動避免故障發生所需的措施。作為業內的前沿技術，預測性維護解決方案很大程度上得益于人工智能和機器學習（ML）的加持。借助預測性維護解決方案，制造商可以減少設備停機時間，提高生產效率，極大限度降低間接成本。

另一技術是“數字孿生”。據預測，到 2025 年，工業生態系統中80%的參與者，將通過數字孿生技術，與其他參與者共享自身產品、資產和流程的數據與洞察。在數據和人工智能技術的加持下，數字孿生能夠對物理資產、工廠或流程進行數字仿真。操作人員可以對孿生系統進行規劃、仿真測試和驗證，進而判斷對生產帶來的可能影響。借助這一技術，企業可切實地開展高效且有效的優化措施。

第三步：擁抱開放自動化

當下正是釋放工業領域互操作性潛力的時候。以往，工業領域很大程度上都沿用專有的架構和應用程序。但隨著軟件的重要性不斷提升，實現各組件間的互通操作已不再遙不可及。

實現開放自動化主要依托基于 IEC 61499 標準 的“即插即用”型組件，進而確保多廠商的互操作性，實現整個供應鏈的無縫銜接。那么，從供應商到OEM廠商，再到終端用戶，均可在各自技術生態中共享一個開放的自動化軟件層，從而實現前所未有的績效提升。任何人都可以通過加入開放自動化組織UAO （UniversalAutomation.org），創建可互操作的解決方案，共同推動行業發生可持續且持久的積極改變。

第四步：堅定綠色可持續發展

當下極具挑戰性的難題，或許是制造業和流程工業正面臨的可持續發展議題。數據顯示，工業能源消耗幾乎仍占全球能源消耗總量的40%，來自工業領域的碳排放占全球碳排放的近三分之一（32%）。這意味著我們亟需采取創新技術來降低能源消耗，減少溫室氣體排放。

施耐德電氣認為，能源、自動化和軟件是工業實現可持續發展的重要因素，許多工業企業已然證明，可持續運營在很大程度上能夠有效推動企業取得商業上的成功。在推動綠色可持續發展方面，借助數字化和仿真軟件，可以對電力、用水、材料和設備使用進行可視化管理，從而優化生產制造流程，有效提升能源使用效率。

面對風起云涌的數字化浪潮，以及日益嚴峻的氣候變化與能源挑戰，企業需要確保以系統的、數字化的、數據驅動的和可互操作的方式推進工業轉型。作為全球能源管理與自動化領域的數字化轉型專家，施耐德電氣將充分發揮行業專長與可持續方面的豐富經驗優勢，不斷推進完善開放的、以軟件為中心的工業自動化，助力更多合作伙伴在運營與創新的各個環節實現新的跨越，攜手邁向可持續、開放、高效&韌性、以人為本的未來工業。

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