工业4.0时代

所谓工业4.0（Industry4.0）,是基于工业发展的不同阶段作出的划分。按照共识，工业1.0是蒸汽机时代，工业2.0是电气化时代，工业3.0是信息化时代，工业4.0则是利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代。

工业4.0这个概念最早与2013年出现在德国，德国的工业4.0是指，利用物联信息系统（Cyber—Physical System简称CPS）将生产中的供应，制造，销售信息数据化、智慧化，最后达到快速，有效，个人化的产品供应。

工业4.0时代下的物联网很有可能会彻底改变目前的供应链管理。迄今为止，互联的工业传感器已经在悄悄地演变着供应链管理。

前进的道路：数字供应网络

将供应链重新想象为集成的数字网络对于创造更高的市场价值至关重要。

7月的一个星期五下午晚些时候，生物技术公司的全球供应链安全主管接到了电话警报。当天早些时候，一批价值数千万元的冷冻高浓缩生物物质被装进开出生产工厂的冷藏卡车。它正朝700公理外的一个仓库走去。来自生物技术公司最近安装的GPS跟踪系统的警报说，卡车已经20分钟没有动了。进一步的调查表明，它停在学校附近的停车场，距离出发地点只有几个小时的路程。

这不是计划中的休息站。公司的安全和后勤团队意识到卡车坏了。他们给卡车公司打了电话，公司告诉他们更换车辆需要14个小时。这意味着货物要到星期六早上才能到达仓库，那时仓库将关闭。装在货物中的干冰可以保持72小时的凉爽，但任何比这更长的时间都会危及货物的质量。

生物技术公司能够进行实时干预，将卡车中的货物送回工厂，在那里货物可以在周末保持寒冷。但如果生物技术公司没有参与进来，卡车周六就会到达仓库，那时没有人在那里接受货物。

这个故事不是虚构的，是过去发生在美国的真实故事。它只是物联网改变供应链管理的一个小例子。4.0时代的大愿景要比这个案例大得多，包括将传感器信息与相关客户、供应商和供应商数据连接，然后让计算机自动优化公司的供应链。

不同行业的很多公司正在朝这个方向采取措施，并且已经在寻找其真正的价值。传感器和电池技术、无线网络和分析软件的飞速进步正在帮助公司获得实时信息，了解他们的商品在哪里，何时到达，以及他们处于什么状态。 由于这些技术的成本直线下降，现在在经济上要实现是可信的。物联网最终将连接你能想到的任何东西。

从延迟到实时

传感器和跟踪系统对供应链管理并不陌生。但传统上，他们只在供应链的某些点测量数据。例如，一旦扫描了射频识别 （RFID） 标签或条形码，就可以告诉制造商其仓库中的零件在哪里或货物已到达港口。

这些工具是有帮助的，但许多公司更希望资产和库存的实时跟踪。它们往往是那些处理高价值或时间敏感商品的公司。比如生命科学相关公司，发动机部件等先进设备的制造厂，半导体等资本设备制造商等等。

跟踪从制造端开始。通用电气运输公司正在将传感器嵌入其资产和产品中，并使用软件收集有助于提高性能和生产率的数据。其"辉煌工厂"计划将通用电气所称的"数字线程"运营起来，以便能实时查看性能和输出。通用电气运输公司全球供应链总经理表示，通过数字连接了一切：从概念到工程和设计，从制造、采购、装配到维修。

该公司位于宾夕法尼亚州格罗夫市的工厂生产机车发动机，是七个展示设施之一。整个工厂的屏幕上都可以看到支持传感器的设备，因此机器操作员和管理人员可以实时查看机器的性能，并在导致重大停机之前解决问题。装配线上的光学识别系统可以检测组件组装速度过慢或顺序错误。例如，智能工具通过感应适当的扭矩值来消除装配错误。

所有这些改进都导致计划外停机时间减少了 10% 到 20%，工厂某些部分的生产率提高了15%。

通用电气运输公司还自动收集和存储有关工厂制造的每一个部分的信息。公司正在创建工厂中每个组件的'数字孪生体'-记录有关该部件的设计、制造、操作和维修的家谱和历史。它是从创建到运营方式等所有内容的复制品。随着时间的推移，此信息会解锁关键问题，帮助工程师设计和修复零件。

过境能见度

物流经理们正在转向物联网解决方案，以提高货物在途的可见度，并消除港口、铁路站和机场的盲点，无论货物在运输工具或承运商之间转移，都要能够清晰可见。目前用于供应链通信的电子数据交换 （EDI） 系统仅在某些物流圈提供有关商品的信息。它还是以批量模式处理消息，这意味着系统中存在大量延迟。它只收到两个状态更新，从其EDI系统：一次，当它的产品离开港口，另一次当他们到达目的地港口。它依赖于承运人在出发时给出的估计到达时间，也依赖于现场工人的扫描操作，有时直到货物在港口坐等了两天才通知货物实际上已经到达。

全球供应链经理需要更好的能见度来更有效地规划下游运营，优化预提时间，并衡量运营商的性能。真正想知道的是，船何时会在这里，何时是最早的时间点，我可以得到有关到达时间的估计时间相当准确的信息。

很多公司使用某些物联网解决方案，可提前 9 到 10 天获得准确的 ETA。方案使用大数据方法，从提货单中获取信息，然后使用卫星和雷达数据跟踪货船。它还考虑了收集的天气、波浪高度、计划外港口停靠点和通关时间的数据。系统每天在世界各地收集超过一万亿次的大数据事件。

所有这些信息都使用先进的机器学习算法进行处理，以便为出货量提供精确的到达时间估计值。算法会随着装运过程而重新计算，因此公司可以检测到货物运输中出现的中断。例如，船舶可能会在航程中开始改变航向，指示计划外停航。在这种情况下，系统重新计算了ETA到最终目的地，并考虑了船只完成计划外停靠所所要花的预计时间。

在实施这些解决方案后的三个月内，美国某大公司通过将来自中国的货运中转交货次减少 14%，将越南发货的交货时间缩短 7%，实现了投资回报。

货物的安全性和完整性

除了让货物更快、更可预测地运到目的地之外，一些物联网用户还非常关注确保货物安全到达目的地。有一些公司寻求物联网解决方案的主要动机是阻止机场和世界各地的公路上库存被盗。盗窃每年使托运人和物流供应商损失数十亿元，这不仅包括被盗货物的成本，还包括库存延迟的连锁效应。

前面故事里的生物制药公司，7月抛锚的卡车装载了最终用于临床试验的药物的原料。如果运输被推迟，它可能会减缓监管审批，并最终导致该药物延迟上市，造成重大损失。

通过跟踪其货物并接收警报，公司安全人员可以走出指定的地理"疆界"，与政府执法官员合作，尝试找回任何被盗物品。在不安全的地方实时看到如此有价值的货物对公司很有好处，尤其是在世界上高风险的货物盗窃地区。

与许多生命科学公司一样，温度监测对生物基因也非常重要。有些公司开始使用传感器接收实时温度信息。例如，如果收到温度峰值的警报，公司可以通知承运商，并尝试在对货物造成无法弥补的损坏之前想办法解决问题。

在启动物联网计划之前，公司首先决定自己的业务问题是什么，然后弄清楚物联网解决方案是否能够以及如何提供帮助。在涉入这项技术之前，先考虑一下与您试图实现的目标相关的案例是有好处的。

完全颠覆还没那么快

在实现自动优化供应链的愿景之前，仍面临许多挑战。采用供应链创新的主要障碍是缺乏能够证明投资合理性的商业案例。正如一位潜在客户所说的，只要（发货数据）在一两天内准确就可以了。我不知道我们用更准确的数据会怎么做，有什么用。

常见的变革障碍是文化对风险的厌恶。即使是简单的解决方案也需要更改工作流程。另一个显著的挑战是隐私和数据安全。有这么多设备相互交谈，侵犯隐私或安全漏洞的可能性是巨大的。关于一家公司的航运量，甚至确切的航运量的信息对局外人来说是有价值的。

如果有什么能抑制这一点，那就是安全。因为"客户非常担心"，因此随着行业的发展，这个问题必须得到解决。

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