智能制造和智能工厂建设时代正在彻底改变我们熟知的制造业。工业 4.0 推动了人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和物联网 (IoT) 等强大工具的迅速普及，这不仅带来了更优的优化和自动化，也带来了海量数据。为了应对这一全新层面的数据管理， Gartner 表示，到 2025 年，40% 或更多的制造商将集成现代数据质量 (DQ) 解决方案，以帮助他们实现数字业务目标和数据转型之旅。然而，随着数据的涌入，制造商必须确保降低风险并保护数据。
Materialise 北美副总裁兼总经理断言：“在增材制造以及整个制造业中，数字化程度越高，工作流程和数据中出现不法行为的机会就越大。” 布莱恩·克拉奇菲尔德.
随着制造业通过采用数字技术、拓展全球市场和利用基于云的解决方案进行转型，该行业必须解决这个关键问题：整个制造生态系统（而不仅仅是其数字组件）对新出现的风险的整体敏感性如何？
数据量的增加导致数据泄露和漏洞
智能制造显著提升了生产能力，提高了效率，并增强了定制化程度。而传统制造业需要收集大量生产细节数据，据 《福布斯》工业物联网 (IIoT) 等创新工具的引入可以显著改变这一现状，它能够自动实时收集数据，消除繁琐的手动输入流程，并减少错误。此外，制造执行系统 (MES) 可以收集和解读这些数据，并将其与企业资源规划 (ERP) 等业务级系统关联起来，从而优化运营效率和决策流程。
考虑到当前的制造业形势，数据泄露最常见的原因有哪些？数字化集成的兴起使对制造运营至关重要的运营技术 (OT) 系统面临越来越多的网络安全威胁。此外，美国网络安全和基础设施安全局 (CISA) 报告称，超过 1,200 个安全漏洞 跨越众多制造商的 OT 系统，这些技术不断扩大的数字足迹凸显了对强大的网络安全措施的迫切需求。
制造业数据泄露的财务影响和案例
网络安全是许多领导者最关心的问题，因为它事关重大，保护数据免受恶意攻击日益成为全球所有商业领域关注的焦点。然而，制造业面临的风险尤其高，是全球网络攻击最多的行业（近25%).
就全球工业领域（包括制造业）而言，2023 年数据泄露数量大幅增加，平均数据泄露数量飙升至 US$473万美元高于2022年的1500万美元。IBM最近的一项调查发现，为了保护企业安全，51%的领导者表示将增加安全投资。IBM的数据显示，与未采用安全AI和自动化的企业相比，广泛采用安全AI和自动化的企业平均节省176万美元。
构建成功的制造业网络安全框架的步骤
根据 德勤报告，组织应采取以下步骤来实现强大而高效的制造业网络安全计划：
- 评估您的网络安全流程和成熟度：确保完成网络安全成熟度评估。
- 起草安全计划：确定包括考虑 OT 的正式网络安全治理设计。
- 确定活动的优先顺序：对提升网络安全措施的最重要行动进行排名。
- 安全应全面纳入：确保您的框架具有内置安全性。
为即将到来的制造业元宇宙做好准备
“元宇宙”听起来可能像一个晦涩的未来主义术语，但众所周知，制造业非常适合实施工业元宇宙。元宇宙的创新数字架构拥有一个安全的沙盒生态系统，用于模拟智能制造流程，并允许整合区块链技术和去中心化数据管理等工具，而不会将现实世界的系统暴露于威胁之中。
近期接受调查的高管中，超过 70% 德勤研究 指出，未来五年，工业元宇宙在制造业的采用率将不断提高。超过四分之三（80%）的受访者表示，他们相信元宇宙将永远改变设计、研发和创新，并促进新产品策略的引入。
构建有韧性的智能制造生态系统
除了融入新兴技术和新的数字架构之外，制造商还肩负着建立和培育协作文化的任务，特别是在安全的 IT（信息技术）和 OT（运营技术）团队中。
随着数字化转型的兴起和物联网 (IoT) 在制造业的广泛应用，IT 和 OT 工作往往通过安全措施的实施而融合。这种融合简化了工作流程，降低了成本，但也带来了额外的安全风险。为了管理这种复杂性，企业必须确保 IT 和 OT 和谐共存，并确保所选解决方案能够在效率提升和安全措施之间取得平衡。
制造业数据保护的未来
制造商正处于变革的风口浪尖，他们今天做出的决策将影响未来的业务，这使得网络安全成为2024年及以后最大的挑战和优先事项之一。为了应对制造业面临的风险，数据保护比以往任何时候都更加重要，制造商采取的策略需要全面且多层面。
随着工业 4.0 的不断发展，制造商必须在利用数据提高生产力和通过安全措施保护数据之间找到平衡。要真正发展成为一家创新、可持续发展的制造商，准确的数据可以帮助领导者弥合差距，但诸如 消费者可持续性行业准备指数（COSIRI），不仅仅是一项资产，还能够释放洞察力，加速他们的环境、社会和治理 (ESG) 之旅。
