为了有效应对供应链和制造生态系统中的干扰，决策者需要充分了解如何操控他们所掌控的各种公司参数。

在过去的几年里，公司经历了从全球疫情到零部件短缺、地缘政治动荡以及持续争夺人才的各种考验。为了有效应对供应链和制造生态系统中的干扰，决策者需要充分了解如何调节他们所掌控的各种公司参数。

在解决这一问题时，决策者需要充分了解他们的公司，以及如何操控供应链和制造生态系统中的不同参数，以优化产品生命周期并有效应对干扰。

这些参数，以及它们被调高或调低的程度，将因公司而异。然而，组织必须果断采取措施，采用先进技术，简化流程，并确保拥有一支可靠、且受过良好培训的员工队伍。

拥抱工业4.0

在2022年，麻省理工学院的制造和运营机器智能学院（MIMO）与麦肯锡合作，对各行各业的100家高绩效公司进行了调查，从而了解它们如何运用机器智能（MI）和数据分析进行制造和运营。

研究发现，“总体而言，从数字技术中获得最大收益的企业具有强大的治理、部署能力、合作伙伴关系、经过机器智能培训的员工以及数据的可用性。他们在机器学习上的投入也比竞争对手高出60%。”

部署先进制造技术和解决方案，可以在日益数字化的世界中增强企业韧性和竞争力。然而，要想从工业4.0的更新换代中获得最大优势，公司必须全力以赴，持续不断在企业劳动力的培训和发展等领域进行投资。

公司必须在实施先进制造技术的初始成本与优化生产线、减少浪费和提高产品生命周期能见度所带来的益处之间进行权衡。因此，对于每家公司来说，最佳的发展策略都不尽相同。生产复杂、成本较高且生命周期较长的产品的制造商，如汽车和医疗设备制造商，可能会选择投资于高度专业化的自动化解决方案，以优化其产品线。

相比之下，生产大量消费类生活产品的制造商可能会发现，实施“基础自动化”更具成本效益。基础自动化可以用于执行一些常见步骤的自动化流程，如固定螺丝、贴标签和包装产品等。

优化和精简流程

要充分实现工业4.0的承诺，不仅仅要掌握先进技术。在实施过程中，如果公司没有牢牢掌握流程诀窍，没有应用六西格玛和精益生产原则，可能会导致机器闲置、软件平台利用率不足，或产品质量不佳等问题。例如，制造商可能在没有明确定义合格/不合格标准的情况下，就将人工检测流程进行自动化处理。这可能导致过多的废品出现，单位成本上升，或者产品质量不佳，从而损害品牌声誉。

预测和应对供应链中断的数字技术

在智能化部署下，工业4.0技术还可以为整个产品生命周期提供前所未有的洞察力。数字技术，包括人工智能、分析、区块链和物联网，可以用于设计和运营经过改造的“即时供应”网络。例如，分析技术可以帮助供应链成员识别跨产品线中的通用零部件，并设计最佳缓冲区。数字孪生——供应链的数字模型——可以更快地通知下游工厂注意上游中断的问题，以便它们能够更快地利用缓冲区。

投资正确的技术和解决方案可以为制造商提供更好的洞察力，帮助他们在生产线和供应链中进行规划并采取数据驱动的举措。事实上，未来的工厂乃至整个制造业都有可能利用数据架构来连接产品生命周期的每个环节——从规划到生产再到仓储、交付和售后服务。

这将赋予基层人员做出实时决策的能力，帮助其克服挫折，同时发掘增长机会和提高竞争力的办法。

制造业的人才招聘、留用和产能保障

在全球人才招聘的过程中，制造业的长期成功取决于其人才储备。这意味着要确保行业继续雇用和留住目标驱动的创新者、问题解决者和能帮助塑造下一个制造业时代的生产者。在日常生产中，我们还必须考虑确保产能，以便员工在面临生产中断时能够迅速应对并增加到满负荷生产。例如，当面临零部件短缺时，制造商有时会因为目前运行的工厂线数量较少或未经优化，而错误地减少劳动力。

通常，更明智的选择是留住工人，直到全面恢复生产。员工在生产过程中至关重要，尤其是在许多国家面临人员配置挑战的今天。在需要的时候，工人可以被临时调派到不同的工厂生产线或去支持生产生态系统的其他领域。

这样，制造商在面对零部件库存补充或需求增加时能够保持生产的平稳有序，还能更具灵活性。考虑到重新雇用和培训新员工所需的高昂成本和时间投入，即使在停工期间也保留员工可以作为一种战略弹性策略发挥作用。

企业的韧性不尽相同

归根结底，每家公司的韧性构建模块可能会略有不同，但共同之处在于需要理解自身业务运营背后的数据和变量，同时拥抱创新和变革。