制造商生产工厂的数字化转型本身是一个复杂的过程，确保其实现业务目标可能更具挑战性。这也是采用和使用新技术与成功的数字化转型之间的区别。
作为制造业的IT领导者，将处理数字化转型的所有方面，从工业物联网(IIoT)到数据安全。最重要的是，在计划任何更改时，必须牢记生产场所的问题。
除非生产工厂转变成一个高效的系统，和谐地利用所引进的技术，否则数字化转型是不成功的。在最糟糕的情况下，在投资数字技术后，最终会拥有效率低下的生产工厂。
制造商必须有一种更好的方式来有效地实现业务目标，而生产设施的传统结构使得几乎不可能优化生产和维护活动。
一个内部元素之间没有有效沟通模式的生产设施几乎没有分析的空间。与其相反，唯一可行的选择是停止生产而进行维护。
IT领导者是解决这一传统困境的最佳人选。对于初学者来说，数字系统本身可以显著改善调度过程，从而最大限度地延长生产设备的工作时间。处于维护最前沿的团队需要考虑到计划外的优先事项可能会影响维护工作，从而减少了维护时间。
此外，生产工单执行之间的停机时间(例如获取和准备零件)为维护人员更好地利用等待时间提供了机会。量化非生产性任务的来源可以提供将其最小化的方法，或者至少提供更高效的多任务处理的选项。
除了工作时间表实现数字化，更成熟的数字化操作使生产设施能够更好地进行维护。预防性维护活动通常需要灵活的频率和例行程序标准。
制造商需要启用允许设备之间通信的技术框架，并促进设备之间的信息传输，允许为服务需求制定更有针对性的策略。
引入操作技术可以弥补传统方法和流程的不足。IT领导者需要考虑其中的信息，从设计阶段开始到整个执行过程，这些信息将拓宽维护和生产实践的一致性。
宝洁公司(P&G)决定利用人工智能、机器学习和边缘计算来改造他们的数字制造平台，并改进婴儿护理和纸制品的生产流程：
·纸尿裤制造：为了保证高质量的纸尿裤，生产过程包括高速和高精度地组装多层纸尿裤。现在，机器遥测和分析技术将持续监控生产线，防止物料流动中的潜在问题，减少停机时间，降低维护成本。
·预测纸巾长度：来自生产线上传感器的数据、先进算法、机器学习和预测分析将有助于提高生产效率，交付更高质量的产品。
通过采用新的解决方案，宝洁公司将能够数字化和整合其生产现场的数据，并实现实时可视性，而员工将分析生产数据并利用人工智能来改进生产流程。这种洞察力将有助于实现良好的信息流，将生产过程中的变化通知员工，并确保生产和维护部门的任务与最小的中断保持一致。
由于有许多可用的改进技术，企业经常面临着优先考虑最有价值的计划的挑战，而不仅仅是资金不足的问题，一项调查报告称， 38%以上的受访者认为缺乏明确的路径是成功实施的最大障碍。在工作场所，这种担忧可以表现为工作团队在维持数字化转型方面缺乏士气或动力。
人们很容易迷失在创新的承诺和即将到来的技术带来的好处中。例如，机器学习和人工智能重新定义了如何识别和执行维护活动。
在生产设施内的机器上安装传感器可以获得有关资产状况的信息。这些数据点输入到集中的软件中，支持高级分析和预测分析。使决策能力的自动化成为现实，这将摆脱生产设备的主观选择。
在获取新工具的同时，采用全面的方法来开展具有开创性的项目还考虑了跨职能的影响。技术和运营团队的目标需要在范围、目标和技能差距评估方面保持一致。
随着工作需求的变化，潜在的技能提升机会和员工参与度可以显著提高企业各部门的认可度。
大量的改进想法可以从允许适应性和迭代反馈循环的敏捷规划中受益。例如，在预算有限和提案清单冗长的情况下，提出一个最小可行性产品(MVP)可以作为确定优先级的概念证明。在最终解决方案出现之前，继续实现既定目标的最小可行性产品(MVP)可以获得额外的资金。
数字化转型的直接影响来自两个主要分支——数字化工作管理流程和预测分析。
数字化工作管理流程使企业的团队能够利用互联系统的特性。例如，更新工作订单的进度依赖于负责的技术小组的某种形式的人工输入。随着数字系统的兴起，现代维护软件的功能允许移动功能，就像使用智能手机或平板电脑一样熟悉。在后台，软件功能支持根据团队可用性进行精简的调度和高效的工作分配。
在维护需求方面，高级分析支持一种识别维护需求的优化方法。与依赖固定的、基于时间表的例行程序不同，预测性维护策略为确定服务需求提供了更深思熟虑的标准。用于资产维护的资源可以集中在增值工作上，以确保可靠性，同时最大限度地减少浪费。
通过优化业务的维护方面，工厂可以计划更长时间的不间断生产。虽然大多数操作都需要停机，但更有效的计划和调度可以最大限度地发挥其优势。从整体角度衡量生产和维护的成本和效益，使企业能够实现整体效率。
制造业的IT领导者弥合了工厂需求和数字化转型要求之间的差距。借助新兴技术提供的所有功能，迈向数字化的旅程是一项旨在提高整体性能的业务计划。成功实现的最终标准取决于减少停机时间、提高产量以及利益相关者之间的互动。
