制造业是一个复杂的行业，它在一个只会变得越来越复杂的世界中运作。在当今快节奏的全球商业环境中，依赖于过去行之有效的传统运营模式可能非常有诱惑力。然而，过去几年的许多大环境的干扰和挑战已经清楚地表明，企业不能一成不变地“走老路”。制造业的生态系统必须能够适应环境的变化才能生存和繁荣。如果想要跻身下一个制造业时代，企业就应当把业务连续性和弹性放在首位。
伟创力全球运营和供应链总裁陈光辉（Hooi Tan）表示：“虽然我们不可能预测未来的每一件事，但可以通过构建强大的工具库来降低风险，使我们在面临新的挑战时能快速有效地响应、调整和恢复。企业应着手把弹性放在首位，通过采用先进的技术、优化流程和工作流程，并重视员工基础的培养，更好地抵御风险并保持竞争力。”
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采用先进技术对工厂进行改造
在日益数字化的世界中，制造商必须积极主动地推行工业4.0技术和解决方案，如自动化、仿真技术和机器智能（Machine Intelligence，MI）。麻省理工学院的制造和运营机器智能（MIT MIMO）项目和麦肯锡公司最近对100家表现出色的企业进行的调查发现，从数字技术中获得最大收益的企业通常拥有强大的治理和部署能力、合作伙伴关系，其员工受过 MI培训，以及有大量可用的数据。这些企业在机器学习方面的投入比其竞争对手多60%，而这些投入可以转化为优化的生产线、更少的浪费和更高的产品生命周期可见度。为了从这些工业4.0的部署中获得最大的优势，企业必然需要进行技术投资和员工发展培训。虽然每个企业的前进道路各异，但均可利用技术来提高生产率、增加竞争力并获得弹性。
工业4.0技术能为制造商提供竞争优势，厂商可基于自身业务确定最有效的解决方案。例如，汽车和医疗设备等生产复杂、成本高且生命周期长的产品制造商，可能会选择投资高度专业化的自动化解决方案来优化生产线；消费类产品比例较高的制造商可能会从“普通的自动化”或用于执行常见步骤（例如紧固螺钉、应用标签和包装产品）的自动化流程中获益。
此外，制造商可以通过投资 IT基础设施，实现整个产品生命周期的数据收集和共享，从而获得更好地洞察生产线和供应链规划的优势。从规划、生产到仓储、交付和售后市场，产品生命周期的每一部分都通过数据架构连接，可以让工厂更好地应对未来可能的破坏性事件，拥有灵活性和信心采取行动从挫折中恢复。这一举措还将有助于企业发现增长机会和新方法，提升竞争力和对消费者的“粘性”。
《哈佛商业评论》近期的一篇文章也支持这一观点：“分析可以帮助供应链中的成员识别跨产品线的共同部件，并设计出最佳缓冲区。数字孪生，也就是供应链的数字模型，可以更快地向下游工厂发出上游中断的警报，让他们更快地利用缓冲区。”
