历经数十年的发展，数字化工具已经愈加融入到人们的日常生活和商业活动中，无处不在。数据显示，现今世界有近三分之二的职场人（64%）在进行远程办公；全球有 300 多万台工业机器人在工厂自动完成重复性、高风险的操作；随着通信方式日益数字化，人们每天发送的 电子邮件多达3473 亿封……
在这一数字化爆炸式发展的时代，我们的采购、生产、交付和服务等各个环节越来越依赖于信息技术。无论是在生产运营，还是在与客户、市场乃至周边环境协作层面，工业企业都亟需提升员工队伍的数字素养、掌握***的数字化技术能力。
施耐德电气认为，为实现业务模式的数字化转型升级，同时应对供应链短缺、可持续发展等更广泛的挑战，企业可以采取以下四个关键步骤：
***步：拥抱数据
自信息化时代以来，“数据洞察”或已成为***有价值的资源——情境化数据能够为专业决策者提供极强可操作性的洞察，从而推进工作方式的切实优化。据IDC预测，到 2026 年，全球 2000 强企业收入中的30%将源于与合作伙伴、工业实体和商业网络共享的数据、应用和经营计划。数字化信息已成为企业的新型资产。
在发挥这一“数字劳动力”之前，制造商需要首先考虑好“人”与“技术”之间的关系。越来越多的员工成为数字原住民，他们可以担任“数据工程师”，驾驭、识别甚至创造能够提高工业效率和发掘新商机的流程，从而摆脱重复性工作。与此同时，企业必须做好清晰明确的综合数据管理，以开展高价值、可靠且针对特定职位的分析和洞察，确保分析和洞察成果惠及所有员工，帮助员工发挥更高水平，更轻松、更有价值地实现业务目标。
第二步：利用先进技术实现智能化
人工智能（AI）技术作为挖掘数字价值的重要技术，不仅可以帮助工业企业优化其流程和产品，还可以提升其竞争地位。眼下，人工智能技术等前沿技术正为产业发展注入全新动能。
例如，通过“预测性维护”，可以预测某个流程状态在未来是否可能出错，并启动避免故障发生所需的措施。作为业内的前沿技术，预测性维护解决方案很大程度上得益于人工智能和机器学习（ML）的加持。借助预测性维护解决方案，制造商可以减少设备停机时间，提高生产效率，极大限度降低间接成本。
另一技术是“数字孪生”。据预测，到 2025 年，工业生态系统中80%的参与者，将通过数字孪生技术，与其他参与者共享自身产品、资产和流程的数据与洞察。在数据和人工智能技术的加持下，数字孪生能够对物理资产、工厂或流程进行数字仿真。操作人员可以对孪生系统进行规划、仿真测试和验证，进而判断对生产带来的可能影响。借助这一技术，企业可切实地开展**且有效的优化措施。
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