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Array,Array|走出工业物联网六大误区，捕获数字化转型价值( 二 )


误区二：工业物联网将取代人工
人们担心自动化会抢占就业机会 。但其实 ， 数字化转型中应用的新技术也将催生新的就业机会 。这些新工作能够解放大量劳动力 ， 使员工摆脱重复性和不健康的工作 ， 并赋予他们新能力 。对应用工业物联网的企业而言 ， 首要任务便是为员工提供再培训 ， 以充分发挥新技术的无限潜力 。
企业需要有人来管理机器、运行控制塔和数字孪生 。他们希望员工能够进行数字化绩效管理 ， 解读从车间成千上万个传感器中提取的数据、找到提高产量的方法 ， 并得出可落地的洞见 。企业需要更多的IT人员来开发可访问海量数据的应用程序 。除去数据科学家、数据工程师和技术领导人员外 ， 企业还需要招募各个领域的专家、数字和分析翻译人员 ， 以及产品负责人 。产品负责人会与业务和职能领导层 ， 以及数据和技术专家组成的团队进行商讨 ， 识别问题并开发最合适的数字解决方案（见下图） 。价值链的其他环节也必须展开再培训：比如 ， 企业可能需要在采购部门招揽更多的成本工程师 ， 使用成本建模工具来评估设备和采购成本 。
Array,Array|走出工业物联网六大误区，捕获数字化转型价值
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员工若想精准识别改进机遇 ， 就必须接受培训 。企业需要教会员工全新的思考方式和行为方法 ， 让他们更多参与问题的解决 ， 并制定能够通过技术平台在全企业范围内推广的本地解决方案 ， 以达到最大效果 。考虑到员工需要一系列新技能（不仅需要学习使用特定新技术 ， 也要学习新的工作方式） ， 一些企业正与高等教育机构携手开发培训课程 。
富士康工业互联网以灯塔工厂获选为契机成立灯塔学院 ， 致力培养工业大数据人才 ， 通过教育培训和训练实习 ， 推动生态人才转化与提升 ， 成为国内首个企业自建的工业互联网人才培训基地 。转型团队提供再培训和资源 ， 帮助员工提升能力、获取指导及相关技能 ， 以适应不断变化的工作的需求 。
印度尼西亚矿业公司Petrosea的领导层对主管和数千名一线员工展开了新数字工具方面的培训 。在数字训练营中 ， 该公司为选定的团队成员提供了敏捷方法、大数据、IT安全和分析方面的教育 。Petrosea还开发了一款移动培训应用程序 ， 以游戏化的方式来实现持续学习 ， 增添趣味性 。比如 ， 这款应用程序会以可视的方式来诠释标准操作程序 。它的另外一个好处是 ， 能让领导者随时查看员工对新程序的理解程度 。
误区三：工业物联网需要新建设施
一些企业领导者认为 ， 老旧的设施会阻碍数字化转型 ， 因此必须更换 。新设备固然必不可少 ， 但构建工业物联网不等同于新建一个“全自动化的‘熄灯’设施” 。工业物联网的大部分价值源于改善原有设施：比如连接和优化现有基础设施 ， 定期增加新机器 。通过在现有设备上安装传感器、应用程序和网络连接 ， 企业可以收集数据并转化为商业洞见 ， 供员工轻松使用 。从生产车间到整个价值链 ， 工业物联网和新技术都可以帮助员工有效管理数据 。
一级方程式赛车就是一个绝佳案例 ， 极大地彰显出工业物联网能够产生的直接价值 。这些赛车一直都是高性能车 ， 但直到传感器出现之前 ， 引擎盖下的实时状态对赛车手和工作人员而言都是未解之谜 。如今 ， 遍布发动机控制单元中的数十个传感器可以从发动机、变速器、悬架和其他地方收集数据 ， 并不断传送给赛道两边的工作团队 。这样 ， 团队便可先行预判故障 ， 并在故障出现时瞬时修复 。在方程式这样竞争激烈的环境中 ， 工业物联网能在几乎不出错的情况下优化赛车性能 。
对推广第四次工业革命技术的工厂而言 ， 有两种新设备至关重要 。一是整个生产车间中嵌入的大量传感器 ， 它们会实时收集生产率、设备利用率、机器故障、维护保养等方面的数据 。二是使流程或任务标准化和自动化的新装置 。以生产线装置为例 ， 它可以自动记录每分钟通过的产品数量 ， 或监测设备的振动水平以精准预判维护需求 。


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