像这张照片吗？
如果是这样，那就不用担心。许多人还想象着18和19世纪第一次工业革命的时代。
我们甚至不停地考虑过去十年中发生的无声革命。这场革命可以归因于技术的飞速进步。
制造业（aka工业4.0）的最新改进已经改变了制造业的整体运作方式。改进的生产和流程的完全自动化是这一新革命的成果。但是，没有挑战就没有进步。
制造业的数字化带来了重大挑战。但是只有数字转换才能保存它。因此，让我们看一下三个主要挑战，以及制造业中的数字化转型如何解决它。
数据分析：瘟疫制造的第一个挑战
在这一点上，数据确实是国王。世界各地的行业都在定期生成大量数据。尽管有这种可能性，但数据的大小和特征给行业带来了第一个主要挑战。
大数据的三个特点会给制造业带来严重的问题。这些是-
数量：数据的大小，太大，无法以传统方式进行分析和存储。
速度：数据生成的快速速度使其无法实时响应，
多样性：以各种格式记录的数据，在收集时全部聚集在一起。
这些特征使制造业很难处理大数据。
毋庸置疑，技术的进步已经带来了大数据挑战。为了制定数字化转型路线图，行业正在使用诸如IoT和AI之类的技术。这增加了大数据挑战的水平。
但值得庆幸的是，答案在于制造业自身的数字化转型。这里有一些解决方案。制造业应对他们可能面临的大数据挑战。
1.解决方案一：统一的数据管理系统
所需的第一个解决方案是智能制造模型，以处理来自各种来源的数据。
众所周知，数据来自各种来源。而且仍在使用的旧系统不足以处理如此大量的数据。开发人员没有设计这些系统来以直观的方式处理现代数据流。这就是为什么它可以交换数据的原因，但这是一个手动过程，不会产生额外的结果。
在这种情况下，行业需要破坏旧的“基于事务的”系统，并实施统一的数据共享系统。
在整个公司中拥有一个系统将有助于制造公司以统一的方式运作。它还将合并数据并将其全部管理在一个地方，而不是在多个平台上。
2.解决方案二：旧系统的数字化
事实证明，旧系统是阻碍智能制造范围的主要障碍之一。
这次的挑战与行业每天必须完成的大量需求有关。这种需求使他们承受了很大的压力，无法定期更新系统。
为了充分利用大数据，组织需要在集成新技术之前分解旧系统。新技术与旧系统的这种同化必须是有效的。这样，常规的生产任务将不会受到干扰。系统的全面翻新将使数据处理/分析更加容易。
3.解决方案三：转换数据的工具
没有适当的分析技术，收集和存储数据毫无意义。该分析可用于改进传统制造技术的可测量动作。
从众多来源收集数据的主要原因只有一个-以获得对市场的详细了解。数据中的多个节点及其分析值将确定变量。这将帮助专业人士就什么对业务有利和什么不利于做出决定。
为此，首先需要使用正确的工具和软件。我们已经讨论了统一数据管理系统的集成。
现在是时候讨论合适的软件了。有许多开放源代码工具将对制造行业组织进行分析和产生见解很有用。
4.解决方案四：修补安全漏洞
制造业中的物联网链接网络是大多数制造业数据的来源。此连接的网络及其数据存在很多安全问题。
有特定的网关将工业物联网连接到互联网。而且这些网关执行适当监视措施的能力有限。由于缺乏安全性和身份验证过程，因此使用不安全的数据非常危险。它使制造业成员容易受到各种数据安全问题的影响。
为了摆脱监视问题，必须与大数据服务提供商建立合作伙伴关系。它们可以帮助制造组织建立健壮的数据收集和安全结构。组织还可以增强其与Internet的IoT连接安全性的能力。
技能差距：员工短缺使行业贫瘠
目前，制造业存在巨大的技能差距。大部分制造业劳动力已接近退休年龄，没有人能填补鞋履。
据统计，到2028年，美国制造业将拥有约240万个制造业职位。缺乏人才也可能在2028年造成4,540亿美元的损失。
造成这种技能差距的原因很多。其中之一就是不时发生的金融危机和衰退。我们正在经历一场大流行，此后，我们都期待着另一个金融危机和衰退时代。现在是消除制造业技能差距的时候了。
制造业的数字化可以改变这种情况。它将填补当今行业中显而易见的主要技能差距。
1.解决方案一：LMS进行救援
LMS可能是制造方面最好的数字转换技术之一。这将弥合行业目前面临的技能差距。
现有员工缺乏技能，因此需要适当的培训。为此，非常需要集中式和自定义的系统。
借助定制软件，公司将能够设计定制课程，培训工人并跟踪进度。内部培训使组织有更多的能力来提升工人的水平。这也使组织可以控制员工获得的技能。工人也可以自己学习，没有任何问题。
2.解决方案二：学校的早期接触计划
对于制造业工作的“凌乱”和“卑鄙”仍然存在误解。这个概念导致巨大的就业僵局。
这就是制造公司需要通过与教育机构合作来吸引学生的原因。这样，行业领导者可以管理有关行业在过去几年中如何变化的信息。他们可以讨论工业中使用的各种数字转换技术，从而改善制造工作的质量。
3.解决方案三：融合学习的重要性
仅将LMS包含到系统中并不能帮助解决此问题。为了真正缓解问题，组织应该管理一个混合的学习环境。
这将对员工进行有关所有变化的培训，例如供应链数字化转型，数字化转型战略等。
这种混合学习方法，包括LMS学习和课堂教学，可以为公司创造一个更好的学习环境。它将鼓励员工和有抱负的学生升级并加入制造业。
客户满意度：所有人的主要挑战
我认为我们都可以同意，旧式的“呼叫代表”客户服务模型绝对是一场噩梦。现在，我们应该感谢今天从各个组织获得的自助服务选项。
但可悲的是，制造业仍在使用旧版本的消费者服务选项。而这恰恰是制造业目前面临的第三大挑战。
制造业中的数字化转型将如何解决？让我们找出答案。
1.解决方案一：开发一个“有用的”网站
这是既定的，但还是请听我说。
一个好的网站在改善与消费者的联系方面非常重要。它是任何客户将要联系组织的直接交互的第一个界面。但是拥有站点并不是我们要谈论的制造业数字化转型的类型。这是我们将要讨论的有用网站的开发。
很多时候，人们在设计和开发站点之前并不关注站点的可用性。缺乏可用性促使消费者接听电话并致电客户服务部门。客户服务惨败的数字解决方案是一个可用站点的存在。这就是为什么该行业在开发网站时需要花费更多的时间和思想的原因。
2.解决方案二：具有自助服务的客户门户是关键
在消费者服务方面，行业需要重视自助服务的普及。这是一个非常简单的选项，它使消费者无需召集专家即可解决问题。消费者门户网站是该行业完美的技术转换服务。
消费者门户网站将是一个开放的消费者讨论论坛。他们可以讨论特定组织生产的各种产品，常见问题解答和经验。使客户能够解决此类问题，将确保制造商与用户群之间的友好关系。此外，这种智能制造经验将帮助客户更快地找到解决方案。
3.解决方案三：集成的聊天机器人必胜
人工智能聊天机器人的融合将成为消费者服务自助服务方法的一部分。如果无法从论坛中找到解决方案，则客户端可以连接到聊天机器人。这将是与消费者服务部门联系的一种简化方式。
这些聊天机器人的有趣之处在于它会收集数据以提高其性能。制造公司可以通过分析数据并确定客户通常面临的主要问题来使用这些数据。这将轻松提升行业绩效。
制造业的数字化转型：解决行业问题的关键
确实，这些问题源于新机制在业界的迅速吸收。这些技术的盲目适应引起了这些问题。但值得庆幸的是，考虑周全的数字解决方案应用可以摆脱这些问题。
这里的关键是考虑该行业的参与者。制造业公司在盲目接受数字化转型之前需要考虑其员工，用户和合作伙伴。