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数字化的转型_工业物联网的四个里程碑

2020年05月22日 17:45 次阅读

  2020年是制造业通过工业物联网进行大规模数字化转型的关键转折点。因此,许多企业正在基准化其数字化运营状况,并朝着他们的数字化转型目标迈进。随着数字化旅程的融合和成熟,四个里程碑已经成为成功的早期指标。

  确定高价值的用例

  为了实现数字化转型的业务成果,企业必须确定哪些用例对整个数字化转型的成功最为关键,并确定其优先级,从而实现最高的投资回报率。下面四个用例是最为常见的。

  可扩展的生产管理。企业系统和工厂运营的全面协调可确保将原材料有效地转变为成品。这包括最大化生产预测、正常运行时间和生产量、针对不断变化的配方和操作条件优化生产、确保产品质量、提高OEE关键绩效指标等。

  资产优化。实时资产运行状况监测和预测性维护见解可大大减少生产停机时间,同时最大限度地提高资产性能、利用率和使用寿命。这降低了维护、设备和维修成本,同时提高了平均维修时间和首次修复率。

  实时操作智能。在工厂运营中引入实时可见性、可操作的见解和强大的分析能力,可以降低成本并提高性能和效率。它还使标准化的关键绩效指标能够衡量跨多条生产线和整个运营的运营一致性和收益。进一步的收益包括减少废品和提高库存周转率。

  数字化员工生产力。技能短缺、员工成本和不断增加的生产复杂性是当今所有工业组织面临的严峻挑战。数字化员工生产力解决方案(包括增强现实)可确保对员工进行适当培训/再培训,提高生产力和安全性,并对人工成本和整体运营生产力产生重大影响。

  运营技术(OT)/信息技术(IT)和数据集成

  将旧系统中的实时和历史OT(运营技术)数据与新的IT基础架构层连接起来,可以提供更高层次的洞察力,从而实现更好的业务决策。OT和IT之间的集成也是加速创新和实现大规模生产力提升的关键。

  通过整合OT和IT团队,行业组织对整个工厂运营有了更好的了解,从而大大减少了机器停机时间,提高了产量等等。这需要专门为OT/IT集成开发新的工具,包括资产和系统自动发现(有些人将OT称为“智能标签”)、数据模型共享和重用、集成分析和增强现实(AR)。

  例如,在汽车工业中,每个组件在完全组装之前可能要经过多个国家的工厂,因此,集成的IT和OT可使生产经理在每个组件通过整个供应链时保持统一的可见性。来自工厂设备的数据被输入到IT系统中,该系统可以分析和预测单个变化将如何影响整体生产。

  实施全栈工业物联网解决方案

  随着数字化转型,了解工业物联网技术和生态系统如何与行业进行互操作和发展至关重要,这可使组织在未来几年保持领先地位。

  全栈工业物联网(IIOT)解决方案支持整个工业物联网生态系统(从连接资产到网络控制系统再到云计算能力),提供了集成的设计、部署和支持,这不仅简化了初始部署,而且还允许制造商采用创新技术,如边缘计算、增强现实和数字双胞胎。

  选择一个提供全栈解决方案的合作伙伴对于大规模部署数字化转型项目,以及工厂的整个生命周期管理至关重要。与使用寿命只有几年的消费者物联网不同,工业物联网(IIOT)需要在耐用性和使用寿命方面与企业的独特需求相匹配。

  理想的合作伙伴不仅拥有专业技术,而且还了解垂直环境下制造商的独特需求,这是确保长期成功的关键。此外,了解系统是否可以在全球范围内扩展、如何引入更新,以及在出现问题时可以期望获得多少支持也同样重要。

  解决方案拥抱增强现实

  大约27%的制造业员工年龄在55岁以上。数十年来积累的专业知识对制造商来说是无价的资产,而新兴技术(例如AR)可以帮助保留和扩展以培训下一代,从而缩小劳动差距,提高工人效率。

  到2020年,Z时代将占到多代劳动力的20%。与他们之前的任何一代人相比,这些员工将更多地寻找能够提供持续技能提升的高科技工作,以确保他们在快速变化的就业市场中保持相关性。(来自物联之家网)高达80%的Z世代还优先考虑使用尖端技术,而91%的人说技术会影响他们的工作选择。

  雇主通过整合创新技术(如增强或混合现实),将在招聘、开发和增强从Z时代到婴儿潮时代的人力资源方面具有强大优势。

  在工业物联网时代,成功进行数字化转型的关键是了解其现在和未来20年的全部潜力。通过实施统一的、有针对性的、灵活的工业物联网解决方案,工业组织可以以一种既能快速实现价值,又能在未来成为可持续战略竞争优势的方式进行数字化转型。

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