加速智能制造
——生態系統方法的價值(九)

挑戰和風險使生態系統的發展復雜化

2.數據保護和網絡安全最為重要

(接上)

各工廠技術能力不盡相同。高管訪談中出現的另一個主題是，制造商們的發展足跡各不相同。全球850多名受訪者代表了遍布全球11個國家的約1萬家工廠。一些地區比其他地區更能充分地接受數字化技術，接受程度的不同或將嚴重阻礙智能制造全面戰略的推行。一位受訪高管遺憾地表示，要達到更高水平的數據成熟度，以便對工廠生產資產進行預測性和說明性的洞察，是一項挑戰。有些地方只是從1級成熟度開始，即從不同的系統收集數據。這位高管所在企業采取的方法是，采用不同成熟度級別的行業標準定義，然后在預計時間內努力使所有工廠達到最低2級(數據可視化)，同時在生態系統合作伙伴的協助下完成工作。

推薦方法：

為智能制造舉措制定企業級戰略(其中包括關鍵能力的標準化方法) ，并確定哪些生態系統合作伙伴是跨區域的、“經過審查的”并且可以做到隨時以相匹配的速度為所有工廠提供幫助。