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從現在到2025年，專注于物聯網技術——以及大數據/分析、網絡安全和協作——預計將對制造企業產生重大影響。為了加速智能制造，工業企業可以相互學習。 據羿戓制造所了解，新的、集成的傳感器數據，以及連接性、安全性、互操作性和分析方面的先進技術，將創造出巨大的潛力。工業企業可以相互學習，以形成一種整合人員、流程、資產和技術的統一視圖，方法是使用以下領先實踐來實施由工業物聯網支持的智能制造： 里程碑：eCD標準型達到4位數。 eCD基礎型：5172 eCD標準型：1052 注： eCD共4個等級，基礎型、標準型、系統型、生態型。 定義業務問題。開發可行的用例，以指導方法并定義期望的結果，其中可能包括降低成本，流程、產品或效率的改進；新的商業模式；貨幣化戰略；和/或與戰略相一致的服務模式。 定義組織的目標。運營技術（OT）、信息技術（IT）和其他受影響的利益相關方應共同評估組織的需求和經濟狀況，并定義衡量結果的基準。 選擇合適的合作伙伴。包括技術提供商、業務和系統集成商，他們擁有適當的行業背景和數字能力。 圍繞業務、IT和制造運營專家構建多學科團隊。這些專家能夠協調利益相關方的需求，確保內部的認同，做出決策以及提供治理和變革管理。 培養人才。工業物聯網需要新的技術、流程和商業模式。組織必須利用人才來提供建議、測試、集成、設計、分析和管理項目。人力資源應該包括戰略師、數字技術人員、數據科學家、用戶體驗設計師、技術架構師、安全專家以及硬件和軟件開發人員和工程師等。這些資源可以來自內部或合作伙伴。 設計正確的端到端架構。從包括傳感器和硬件的數字技術到云和分析，同時確保滿足運營技術和網絡安全需求。 開展試點項目，以加快創新。為了驗證用例，組織可以在較短時間內試點項目，如果成功，就可以大規模實施。制造商在試點用例并將數據轉換為離散項目和操作領域的洞察力時，會獲得更多的支持，從而為潛在最終用戶提供新流程和物聯網技術的實踐經驗。 
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