返回数字化仍然是制造业的优先事项

电子元件的长期短缺加速了多年来被视为“值得拥有”的供应链创新，其中许多创新势在必行。在最近的一项调查中，87% 的受访者认为数字化(本质上是在整个制造网络中自动执行手动任务)对于实现业务目标很重要。然而，一些扰乱全球供应链的相同因素阻碍了进展：Covid-19、人员短缺和需求激增。

“很明显，这种流行病仍在给制造商带来问题，”制造软件公司Tacton的调查显示。“这些挑战使得创建一个专注于平稳和防中断操作的快速、完美的操作几乎是不可能的。”

调查发现，数字化转型的逐年进展一直保持平稳，40% 的受访者认为他们已顺利实施，但仍在继续努力。

虽然许多受访者对他们目前的进展感到满意，但 17% 的受访者表示他们还没有开始数字化工作。端到端的供应链数字化是一个崇高的目标，但这个过程的很大一部分只是简单地阻止和解决。例如，Tacton 使制造 CPQ(配置、定价、报价)流程自动化。

电子行业的大量数字化工作都用于改进预测分析、最大化生产和优化新产能。数据分析和其他技术可以在产品量产之前发现缺陷。即使是像集装箱这样平凡的东西也从数字化中受益——人工智能被用来预测集装箱需要去哪里，而不是它们在哪里。

据 Tacton 报道，许多公司正试图优化和自动化从销售到供应链的流程。许多人还认为，通过特定举措提高产品质量和推动销售有助于促进当前的增长，同时为未来的大流行后成功奠定基础。

西门子指出，数字化转型很难定义，因为没有一家公司与其他公司不同，因此数字化转型的需求是不同的，该公司去年发布了用于制造业的数字化双胞胎解决方案。

数字双胞胎可以消除孤岛并允许多个工程领域协同工作、模拟产品并通过安全网络实时进行更新和更改。该公司表示，协作不仅可以缩短产品开发时间，还有助于在流程早期发现问题，此时问题更容易解决且更具成本效益。

简单地确保足够的组件来维持生产水平对于电子公司来说仍然是一项艰巨的任务。半导体短缺的部分原因是不可预见的需求。数字化可以改进预测信息、跟踪在制品 (WIP) 并提供对材料和组件供应的可见性。与此同时，企业正在研究技术如何支持长期的可持续发展目标。

Tacton 表示，由于资源稀缺和回流等因素变得越来越普遍，供应链优化在过去一年对制造商来说变得更加重要。

Omdia最近指出，人工智能和分析支持产品生命周期中的可持续性努力。用例包括：

优化能源使用。人工智能、物联网和能源管理系统的融合允许从单个机器和资产到地理上不同的设施进行远程控制和监控。这可以跟踪能源消耗并支持不同燃料来源的平衡，包括可再生能源。

质量管理。在整个制造过程中访问更多数据可以更早地识别产品中的故障或缺陷。例如，在电子行业中，这可能是在添加其他组件和使用能源之前，在早期阶段识别出部件的不合格焊接。有缺陷的产品会导致额外组件报废和能源浪费。

预测性维护。目前制造业中最常见的基于人工智能的应用是基于识别机器退化。可以分析一系列不同参数的测量值，包括振动、温度、油分析和电压，以提供资产磨损的早期预警。性能损害可能导致设备故障和随后的停机时间。

一位 EMS 供应商指出，数字化对管理人员短缺等问题大有帮助。KATEK集团首席执行官 Ranier Koppitz 表示：“我们必须推动更大的数字化转型和自动化，协同工作并提高员工的技能。” “我们需要保持敏捷，为下一次颠覆做好准备，无论是什么。”

根据Mordor Intelligence的数据，2020 年制造业市场的数字化转型价值为 2639.3 亿美元，预计到 2026 年将达到 7678.2 亿美元，复合年增长率为 19.48% 。随着制造业工业 4.0 的出现，各种工厂正在培育数字技术，以增强、自动化和现代化整个过程。