软件是一个价值数十亿美元的产业，它创造了新的就业机会，并推动了我们未曾预料到的需求技能的发展。现在我们已经找到了消费这些软件应用的新方法，通常被称为“软件即服务”。
这种软件技术交付方式的革命使企业能够快速部署。这还使它们能够以我们曾经只能梦想的速度和风险组合进行创新，即使是在五年前。如今，这一系统已成为主流，就像通过应用程序将食物送到你家门口一样。企业从未有过如此强烈的理由和要求变革的要求。
在迎接工业4.0和智能制造的机遇时，有许多方法可以部署先进技术。
以客户为中心是你们工业4.0战略的一部分
今天，以客户为中心比以往任何时候都更重要——这就是工业4.0。它是围绕这个以客户为中心的目标来优化你的运作，以实现它。开始的最好方法之一就是数字化。
数字化不是要取代人，而是要通过提高工人的技能和将他们连接到数字价值链中来提高生产力和竞争力。
工业4.0计划并没有要求制造工厂的工人把他们的大脑留在门口，而是让他们的大脑更充分地承担更大的分析和批判性思维责任。
为了保持竞争力，你的公司需要一种通过创新不断改进的文化，需要有愿意挑战常规的员工。你的事业是设定指南针，开始通往数字目的地的旅程——一个你永远不会停止追寻的旅程。你投入到这个转变中的精力和你将用来实现你的愿景的技术同样重要。
首先，你需要通过控制你的商业数据来为你的数字化未来奠定基础。这种基础工作为应用智能解决方案创造了机会，如人工智能(AI)和机器学习。
人工智能和机器学习的机会
Gartner认为，在未来两年内，50%的中型企业将通过在其核心业务运营中采用人工智能来提高生产率和增长。
采用人工智能可以在以下方面产生积极影响:
- 产品质量;
- 维护和机械生命周期;
- 速度的设计;
- 减少废物;而且
- 客户服务
对于跨多个生产站点或不同班次的公司来说，比较操作条件并从比较中得出见解的能力是非常有价值的。您需要准备好业务智能解决方案来获得这种洞察力，因为它们捕获AI技术用于识别模式的性能数据。这些解决方案捕捉了更广阔的商业图景——不仅允许洞察设备，还允许洞察生产线的效率。您可以获得对产品质量度量的全面洞察，并开始结合其他数据来源，如客户反馈和供应链效率。
我们已经通过智能模型的应用在食品和饮料项目中使用了这种方法。与Nukon的一个客户在这个行业部门，我们使用这种方法来改进他们的质量过程。我们实现了TilliT，这是一种数字工具，在生成数字质量记录的同时，协调从生成工作订单到分配任务的整个质量过程。
在实施TilliT后，我们的客户发现他们的劳动投入减少了，效率提高了。客户取得的一些成果包括:
- 极大地改进了过程遵循性，因为重要的任务以及时的方式声明并确认完成了。
- 确定了特定线路上的跳跃率上升的地方，表明需要额外的培训。
- 将需要完成的启动前和过程中的质量检查数量减少了25%以上，从而减少了平均完成时间。
客户还获得了有关劳动力投入的有价值的数据，使他们能够为未来的改进领域建立一个案例。
机器学习、模式识别和大数据分析工具的进步使数字化变得更容易获得、更便宜、更容易配置、更强大。
这种能力跨越了许多行业，现在在制造企业中已成为普遍现象，用于根本原因分析、异常检测、资产性能、预测性维护和其他领域。通过图像识别工具检测质量问题的能力可以显著降低声誉损害(和昂贵)召回的风险。
持续改进和优化操作的能力是调查您的组织试验这些技术是否有意义的充分理由。
亚历克Konynenburg是Nukon,一个圣人集团品牌．SAGE是一个认证成员控制系统集成商协会(相)。有关SAGE的更多信息，请访问其简介工业自动化交换．
