工业（或制造业）4.0始于2011年德国政府的一项倡议。它指的是第四次工业革命，其特点是智能工厂和OT使用机器人、自主运营、物联网、大数据、分析、人工智能和IT融合。目标是打造高效、敏捷、智能的制造。制造商没有可遵循的规范性工业4.0方法，因此早期采用者尝试了各种方法来确定哪种方法最有效。现在，10年后，我们已经到了一个转折点，制造业4.0最佳实践正在出现，大数据、物联网、人工智能和自动化都发挥着关键作用。“我们专注于[制造4.0]技术可以为我们的客户提供的能力，”德勤负责人兼智能工厂负责人StephenLaaper说。“从这个角度来看，在我们的研究和实施经验中，确实有四种技术能力被反复确定。”根据Laaper的说法，公司在工业4.0方面的努力集中在：工厂资产智能和绩效管理。工厂同步和动态调度。质量传感和检测。工程协作和数字孪生。所有这些举措都涉及大数据、自动化、人工智能和物联网。这些技术还必须与现有的企业系统集成。复杂的集成以及对边缘网络和设备的强大安全性的需求，可能是Laaper引用的2020年Deloitte-MAPI对1,000名制造业领导者进行的调查中80%的受访者表示他们至少雇用了其中四名的原因。一个制造业中的双因计划，但只有不到40%的人设法完全实施部署。“他们正试图扩大规模，”Laaper说。这种扩展涉及大数据捕获和分析的扩展、物联网的实时数据捕获，以及关键智能和机器自动化的实施。在部署物联网、分析、人工智能和大数据的每个业务案例中，集成和业务流程设计都是不同的。根据Laaper和德勤的说法，在工业4.0计划中大规模部署大数据、人工智能、物联网和分析最成功的公司是那些专注于解决特定业务问题的公司。这样一来，他们的视野就不会太广阔了。“然后，他们确定该技术将如何适应他们现有的技术堆栈，并从试点扩展到全面部署，”Laaper说。在人事方面也有工作要做。“必须与将受到部署影响的利益相关者接触，从工厂车间到管理办公室，”Laaper说。“通过这种方式，您可以主动与受部署影响的人员接触。“一旦技术得到实施，资源就会得到部署，以确保对新创建的业务流程的更改得以持续，并且任何新创建的数据都是准确的、有用的，并且（最重要的）已被使用。”Laaper解释了一家公司如何使用这些方法来改变他们的制造方式。“我们与我们的客户合作，他们是航空航天行业的知名制造商，拥有80年的历史，”Laaper说。多重和约束解决不足的问题。他们还使用手动工具来管理生产，并且在设计和实施重要的工厂现代化改造方面需要帮助。为了实现制造现代化，该公司实施了专有的工厂同步和动态调度解决方案，以优化人员配置和约束规划。该解决方案采用RFID（射频识别）来跟踪公司解决方案供应商的库存和集成技术。Deloitte的职责是为工厂团队提供部署和变更管理支持。项目实施后，该公司通过提高资产利用率实现了12%的吞吐量增长。通过有效的约束管理，在制品(WIP)减少15%。通过优化直接和支持劳动力效率，节省了1160万美元的劳动力成本。这种IIoT实施的效果如何？公司选择了一个非常具体的制造领域作为重点；它只实施了它需要的物联网、人工智能、分析和自动化技术；它让员工和管理利益相关者尽早参与项目；它定义了结果目标并实现了这些目标。”最成功的[工业4.0]转型，无论部署何种技术，都遵循通过引入新技术改变劳动力的能力，”Laaper说。“从战略开始，明确定义你想要创造的价值。聘请有能力和经验丰富的专家来构建一个解决方案，该解决方案包含多个技术供应商和工厂车间所需的变更管理。然后，在扩展之前进行试点和迭代以建立价值。“
