随着各行业的成本压力不断增加，企业面临着每年提高生产力两到四个百分点的需求。根据研究众多调查，我们作出的估计显示，数字化的进步释放了创造将效率提升15%至20%的潜力。这种生产力的飞跃不会来自单一解决方案的应用。为了产生具有深远意义的影响，公司必须分析解决所有影响利润和损失的因素，同时创造出广泛的解决方案。例如，通过预测性维护或远程监控，总机停机时间减少30%至50%将大大提高资产利用率。劳动效率是另一个潜力很大的领域。数字性能管理结合先进的机器人和自动化导向车辆，可以进一步自动化手工作业(例如采摘和车内运输)，并有可能将劳动生产率提高40%至50%。对实时生成的加工过程的精细数据进行高级分析，对于更准确，更有效地识别和解决过程低效率和质量问题的根本原因将是至关重要的。此外，预测过程对数据的大量需求已经可以大大减少数据的积压，并提高服务水平。
自动化是针对整个组织的一场进化，而不仅仅是对于IT部门
IT使工业自动化能够推动实施。所以公司往往首先考虑如何将新的方案应用于其IT部门。但他们更应该重点关注未来如何开展业务，从价值链和商业角度来考虑这场变化。例如，一家全球运动服装公司正致力于将其制鞋业务更贴近客户。这一举措改变了低成本劳动力国家传统的长期生产周期，随后将其转运到商店。 随着更便宜、更快、更灵活的机器人被普遍使用，诸如鞋子和服装之类的产品的制造可以被建立在客户身边——即使在像德国一些很高成本场合也是如此。 简而言之，利用数字化提供的新机会，上市时间、交货时间、运费和客户关注度(由于基于个性化)都会大大提高。
工业自动化的发展需要由高层管理人员领导
很少有公司采取结构化的方法来实施工业自动化。据麦肯锡研究显示，有16%的企业制定了明确的战略，24%的企业明确了本企业有关工业自动化的发展。即使这些有计划的公司也倾向于犯以下两个错误中的一个：他们将责任分配给只具有员工职能的人员，这些人没有直接的执行能力，或者说在管理层次结构中将所需的责任归咎于职能太低的人员。
在任何一种情况下，实现全面的变革都会具有负面的影响。开启工业自动化的旅程将意味着冒险，对于这些风险的承担是不能都被委派出去的。因此，最高管理层必须拥有所有权并采用程序化方法，才能快速有效地推动价值观的形成。高层人员的直接介入有助于确定工业自动化转型的成功，就像当年的精益生产一样。
技术和人都是至关重要的，就像当年为精益生产做出的贡献一样
包括机器人或高级分析算法在内的技术解决方案，都是极易被访问和安装的;事实上，这些工具在很多情况下已经变成了一种商品。然而，它结合了技术和相应的领域知识(例如，在价值链、维护或过程建模中)来产生提供价值的行为。 此外，真正实施这些方案通常需要全新设计的工作流程和功能，这两者都需要进行大规模转型。 公司领导者必须提前制定策略，以建立和高技术人才或与高端技术组织的合作。
工业自动化要求具有转换性并且全面的思考方式
成功的精益生产模式转型并不仅仅是改进维护的过程，而是要将整个生产现场都考虑进去。 对于工业自动化的发展，我们需要一个相对而言广泛的方法。 在这种情况下，企业将需要整顿整个价值链，应用一整套解决方案，并制定一个相对明确的计划，以用来扩大整个网络。
精益生产模式转型成功的先决条件：优先事项，做事能力和思维方式
除了刚刚描述的五项原则之外，想要实现下一级精益模式的公司应该牢记以下几个指导方针：
●明确优先事项，将步伐放小一点。不要花时间进行过于广泛的分析和规划，而应该放大影响，进行有针对性的改造，并在进步的同时随时学习。
●能力。大多数公司都渴望通过在车间实施数字技术来加快自己的发展速度，但能力的提升却跟不上变化的速度。这个问题的存在是必然的，因为数字化之前的精益生产对于公司的能力有着全新的要求。当然，公司也可以向专门的能力中心寻求帮助，或者与软件或解决方案提供商进行合作。
● 思维模式和行为方式。过去几十年的经验表明，领导和员工的心态和行为很大程度上决定了公司转型的失败或成功。因此，数字思维方式需要渗入整个组织，人们需要真正接受这场已经开始的转型。
成功的数字化革命需要每个公司、每个制造工厂或甚至每个部门的具体的理解和参与。为了更容易确定并优先考虑对自身有价值的转型方案，公司可以通过现场检测并且比较利用数字化前后产生的变化，来制定对自身潜力具有针对性的改造方案。评估这些为组织提供了建立数字化转型道路的基础——一切都是为了最大化下一步的价值创造。
