制造業是數字技術的主要受益者。數字化，也稱為工業 4.0，對購買、銷售、設計、制造或使用電子元件和設備的制造商和專業人士具有巨大的影響。

天氣、氣候和地緣政治事件往往會暴露制造管道中的弱點，包括電子制造。2020 年和 2021 年的芯片短缺是二十年形成的結果。幸運的是，數字化正在趕上全球對電子元件爆炸式增長的需求。以下是它影響制造業的幾種方式。

1、數字技術有助于帶來穩定性

智能協作數字技術為影響企業成功的一些最重要指標帶來了可衡量的改進：勞動力短缺、生產力和收入。

國際數據公司 (IDC) 的分析推斷，現在從事數字化的公司到 2024 年將實現以下收益：

員工流失率降低 30%

工作流程生產力提高 30%

每個工人賺取的收入增加 30%

在家工作的趨勢，即使對于工程和制造中一些不太可能的職業，也得益于強大的數字骨干。

2、3D打印縮短開發時間

消費類和商業電子產品的功能和外形尺寸一直在變化，這就是 3D 打印在 PCB 設計人員等電子制造商中如此受歡迎的原因。智能手機、手表、電器甚至紡織品等產品需要印刷電路板、分布式組件和其他定制功能，以適應獨特的形狀和功能。

數字設計和 3D 打印為電子制造商創造了極快構思和制作新產品原型的機會。任何快速發展的行業，如消費技術，都需要一個同樣靈活的電子制造部門。

3、機器學習促進質量控制

電子產品的 QC 問題對從醫療到食品服務的眾多行業都有影響。依賴先進電子設備的人員和組織需要極高的容差和低故障率。一家采用機器學習的飲料和食品制造商將人工質量檢查減少了 25%。

其他示例包括在整個質量保證過程中使用機器學習平臺的專業制造商。這些模型可以幫助制造商自動生成工單、組織任務和人員以及創建數字 QC 記錄。這導致響應更快、更完整和更透明的 QC 流程和更快的周轉。與現有模型相比，數字檢測設備的優勢很明顯：更高的靈活性和準確性、更多可用于后續運行的可操作數據，以及最終降低成本。

4、具有自我意識的機器使維護具有預測性

機器學習還為維護物理制造和裝配設備帶來了新的主動性。物聯網 (IoT) 為關鍵設備提供自主狀態監控以及整個設施的機器對機器通信。今天，這包括執行操作的機器人、可配置的材料處理設備和自動化檢測站。

無論是哪個行業，預測分析和嵌入式邏輯都可以節省大量浪費的停機時間和沒收的利潤。在石油和天然氣行業的機械中建立預測能力在第一年就為一家大公司節省了 800 萬美元。

5、數字化構建循環經濟

世界經濟論壇表示，到2050 年實現氣候中和的唯一方法是創建全球循環經濟。它節約資源、有利可圖、支持增長并創造更公平的機會和資源分配。

數字化是這種經濟模式的支柱。它促進數據交換，提供有關如何微調產品的可行見解，并幫助二級市場重復使用和重新分配現有產品和材料。在制造業中，數字化通過以下方式推動循環經濟：

促進利益相關者之間更實時的協作以及整個業務生態系統中更快的數據交換。

共享數字工具箱和開源產品設計，以幫助消除孤島制造、消除冗余和開放公司以進行更大規模的協作。

使用嵌入式傳感器和邏輯控制器在售后和整個生命周期內返回有用的產品數據。這有助于實現更快的迭代并提高壽命和性能。

簡而言之，數字循環經濟為產品和創新創造了“多對多”協作和比今天主要是線性的更循環的管道。

6、數字技術代表網絡風險

工業 4.0 技術伴隨著一些風險，需要解決這些風險才能自信地進行數字化部署。美國國家標準與技術研究院 (NIST) 已將隱私問題和數據治理確定為制造業數字化猶豫的七個主要原因之一。

在制造環境中捕獲和保存的數據可能包括相機鏡頭、身份驗證代碼和生物特征、專有產品信息、客戶信息和財務記錄。用于企業資源規劃的互聯工業設備和更大的云足跡意味著更廣泛的威脅面。如果物聯網設備受到威脅，它可能會打開一個進入制造商其他網絡的后門。

隨著時間的推移，創建更平滑的部署和無故障操作需要謹慎。NIST 和其他監管機構擁有大量可用資源，包括那些剛剛起步的機構或關注現代環境中合規性要求的機構。

成功數字化轉型最重要的先決條件是一套明確的目標和痛點。根據它們對公司利益中最重要的指標的可能影響來優先考慮這些問題。擁有最佳數字化結果的企業通過抓住早期勝利同時為未來投資制定路線圖，以謹慎的方式采用技術。