工业敏捷性是指您的组织在不中断运营的情况下应对变化的能力。这意味着在核心系统持续运行的同时，采用人工智能、实现决策自动化并提供移动体验。

挑战不在于缺乏雄心或技术能力，而在于你的核心系统决定了你的敏捷性。当这些系统缺乏灵活性时，你的整个运营就会变得僵化。

想想你的产品生命周期管理（PLM）、企业资源规划（ERP）或制造执行系统（MES）。它们很复杂，需要不断维护，而且定制化既困难又耗时。

正如 Panorama Consulting 指出的那样，系统集成问题会造成长期后果：

• 无法扩大运营规模
• 丧失竞争优势
• 监管合规失败
• 创新停滞不前

缺乏敏捷性，就无法应对影响生产、制造和供应链的各种突发事件。真正的工业敏捷性能够让你实现规模化发展、超越竞争对手、确保合规运营，并为员工和客户带来创新。

所有工业企业在推进数字化转型时都会面临类似的障碍：

IT/OT 之间持续存在的差距： 运营技术团队和信息团队使用不同的语言、不同的工具，并且优先级相互冲突。这种隔阂会拖慢每一项举措的进展。

运营和定制方面的复杂性： 您的流程独一无二。现成的解决方案很少能满足需求，通常需要昂贵的定制开发，而且耗时数月才能交付。

僵化的制度和刻板的流程： 传统系统并非为快速变更而设计。对其进行修改会中断运营，或者需要依赖其他供应商，从而降低效率。

“我们一直都是这么做的。” 变革思维很难在公司范围内推广。人们可能不愿意改变流程或系统，或者他们已经准备好变革，但技术尚未成熟。

主流观点强调彻底推倒重来。而更有效的方法是认识到系统中已有的价值。

真正的价值在于弥合数据孤岛与数据需求者之间的鸿沟。这意味着要让数据对一线员工、工程师和决策者而言都易于访问、切实可行且具有相关性。

根据 Snowflake发布的《2024年数据趋势：制造业》报告 仅仅收集数据是不够的。“制造商首先需要打破内部数据孤岛。”

双管齐下的方法：

充分利用组织中已有的数据和领域知识。

使用能够与您的记录系统集成而无需替换它们的现代开发平台。

这并非是要固守过时的技术，而是要战略性地利用你已有的数据、人才和专业知识来支持你的数字化目标。

人工智能驱动的低代码平台，例如 Mendix 通过以下方式帮助您克服四大挑战：

快速开发和部署： 在几周内而非几个月内构建并发布应用程序。交付速度直接影响您的运营灵活性。

人工智能自动化： 将机器学习应用于预测性维护、质量预测和智能决策，而无需深厚的 AI 专业知识。

IT/OT协作： 提供一个共同的开发环境，使 IT 和 OT 团队能够基于对业务流程的共同理解进行协作。

微服务架构： 构建模块化、可扩展的应用程序，使其能够随着需求的变化而调整。这种可组合性能够带来灵活性和弹性。

除了我们新的 快速发展能力我们可以通过创新来 Mendix 因为我们无需担心平台固有的安全问题。我们计划 集成更多 AWS 服务 并利用人工智能创建更多智能应用程序 无障碍数据工作流程设立的区域办事处外，我们在美国也开设了办事处，以便我们为当地客户提供更多的支持。“

Aristoteles Terceiro Neto，Vivix Vidros Planos 工业转型经理

根据 AWS 研究云部署应用程序可将获得可操作洞察的时间缩短 60%，加快产品上市速度，并将敏捷实践的采用率提高 50%。

车间可见性： 利用基于角色的移动体验，实现传统MES界面的现代化。为操作员提供实时生产数据、质量指标以及即时报告问题的功能。

资产管理和预测性维护： 将物联网传感器连接到现有系统。利用人工智能预测设备故障，防患于未然，从而减少停机时间和维护成本。

供应链优化： 通过实时跟踪、供应商协作门户和需求预测扩展供应链管理系统。优化库存水平并降低供应链风险。

“如今，图纸文件是一份 一站式信息平台 为供应链提供如何设计或制造该部件的建议。”

玛姆特

互联员工计划： 为现场技术人员配备可穿戴设备，这些设备能够显示实时数据、提供视觉指导并支持语音控制​​功能。人工智能使系统能够持续学习并适应不断变化的环境。

变革永无止境。彻底替换旧系统行不通，而将新技术叠加在已损坏的流程上只会更快地带来同样的糟糕结果。

通过充分利用现有数据、人才和领域知识，您可以为可持续的数字化转型奠定坚实的基础。挑战固然巨大，但借助人工智能平台调整和扩展您的系统，可以帮助您以当今世界所需的速度和精准度应对持续不断的变革。

完整版电子书中包含详细的实施策略、真实的制造商案例研究，以及在运营中构建工业敏捷性的实用路线图。