第四次工业革命与资产管理的变革
第四次工业革命已经到来，人们都在谈论物联网（IoT）——智能技术、颠覆性创新和机器学习。这一切对物流和制造业的影响将是巨大的。连接技术的进步是这一切的核心，为企业运营方式带来巨大的潜在益处。在物流和制造业方面，最令人兴奋的可能性之一与资产管理有关。具体来说，就是如何创造效率并为整个生产链提供洞察。
利用技术进行资产追踪并非新鲜事物，因为这种需求——尤其是在基础层面（即单个资产的位置）——一直存在。话虽如此，仅使用 RFID 和条形码的较旧被动系统功能有限。而其中一些新增功能，例如 GPS，本身也存在局限（即仅在室外工作）。
新的实时定位系统（RTLS），如 Pathfindr Locate，代表了从被动技术向主动技术的转变，利用了蓝牙等新能力。将这项新技术与现有科技（如 GPS）相结合，即可实现整个供应链的全面可视性。
该技术的当前应用及其价值所在
RTLS 意味着您可以立即定位任何资产，无论其位置如何。这意味着寻找零部件、夹具和模具所需的时间更少，从而提高制造效率。它还意味着由于处理和存储时间减少，商品可以更快地交付。
资产智能提供下一代洞察。例如，在跟踪和监控硬件中嵌入一系列传感器，使您能够收集任何环境指标的数据——从温度到湿度，从空气质量到酸度。
对这些洞察的应用因您在供应链中的位置不同而异。优化和均衡资产利用率，确保任何重复资产和工具的数量准确且使用频率一致，是其中一种应用场景。提供预测性维护警报，使设备在发生故障和效率损失之前得到正确维护，是另一种场景。
预测性资产供应现已成为可能。高级资产智能可以利用即将执行的制造执行系统（MES）计划，提前将所有资产和资源组装到特定任务所需的相应位置。这对于处理分散在多个单元中并存储在外部场地的物品至关重要。
健康与安全也可从有效的资产智能中受益。用于定位和环境数据的同一追踪器可附着于化学品容器上，并编程以确保潜在的不稳定材料之间保持最小安全距离。追踪器还可监控个人防护装备的使用情况，确保其正确使用，从而最大限度地减少工作场所事故。
下一步是什么，以及需要考虑的事项
仅仅收集数据是不够的。您需要能够利用这些数据来支持实时决策。这是“大数据”面临的经典批评：数据要产生价值，必须以有意义且及时的方式加以使用。设备、系统和人员之间的有效集成、警报和通信至关重要。利用资产智能实现流程的完全自动化实时优化是终极目标，而这一目标已近在咫尺。
在考虑实施新系统时，务必停下来思考：您需要哪些洞察来支持决策并提升效率？需要以何种频率进行监控？每种场景下应触发哪些警报和采取哪些行动？需要将哪些系统集成到公司内部及外部？请记住，对于与人类位置和移动相关的追踪数据，必须确保满足所有相关隐私要求，并向员工充分沟通。
其他需要考虑的事项：
基础设施。为支持资产智能而建设的新网络可能成本高昂、造成干扰并使系统不可行。请选择对基础设施需求最小甚至无需额外基础设施的系统。这类系统最容易进行 retrofit（改造/加装）。
安全性。确保供应商已通过渗透测试，并遵守您内部的数据安全政策。
面向未来。选择一个可扩展的系统，能够监控广泛的环境、位置和用途信息。确保该系统具有开放集成能力，并能与您现有的系统及合作伙伴网络良好协作。询问供应商其产品路线图上的功能和特性，以及这些功能何时可用。
投资回报率。您将如何衡量系统的影响，并确认其是否产生了可证明的积极效果？
第四次工业革命或许已经到来，但大多数制造和物流公司才刚刚触及表面。这些变化节奏迅速，并将持续加速，更多颠覆性创新和智能技术仍将在未来涌现。紧跟这些进步，将使您能够充分利用它们带来的惊人机遇。
Matt Isherwood，Pathfindr 的总经理。