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實現(xiàn)工業(yè)4.0要解決哪些問題?

3lpN_ofweekgong ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-06-11 14:46 ? 次閱讀

隨著新一輪技術革命的到來,制造商開始思考工業(yè)4.0模式,利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術提升效率和增加收益。云計算人工智能技術的進步,使得世界各地的制造系統(tǒng)和技術水平達到了一個新的高度。不過,雖然全球制造業(yè)都在積極轉型智能制造,但仍然存在許多問題,阻礙工廠車間的優(yōu)化、效率提升甚至導致安全隱患。

制造商在升級之前必需了解清楚,實現(xiàn)工業(yè)4.0要解決哪些問題,最終目的是要獲得哪些功能價值。新一代信息技術可以幫助企業(yè)提升生產(chǎn)力,為管理者提供富有遠見的洞察力,認識車間哪些因素可能會降低效率,會對公司的業(yè)務產(chǎn)生負面的影響,越來越多的智能制造平臺在實現(xiàn)這樣的功能。

工業(yè)4.0將使工廠變得比以往更加智能,但不代表通過自動化、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和云計算技術就能達到想要的效果。企業(yè)在升級過程應該把重點放在發(fā)出問題和解決問題上,并讓員工參與到這個變革中,以理解必須采取哪些措施,才能讓這些創(chuàng)新技術解決方案發(fā)揮出最大的潛力。

今天的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將生產(chǎn)過程的所有對象,包括機器設備、人和計算機連接起來,采集大量來自車間底層的數(shù)據(jù),用于機器的健康監(jiān)測、預測性維護、診斷分析、流程優(yōu)化等,企業(yè)也將可能利用機器學習來處理和分析數(shù)據(jù),獲得更多可靠的見解。但在進行數(shù)字化過程中,工廠需要認識清楚一些關鍵的問題。

設備故障可能引發(fā)災難

任何工廠設備都不可能一直運行下去,并保持同樣的生產(chǎn)效率。當機器設備老化或者失效時必將導致生產(chǎn)的延遲,或者需要進行停機維護,同時也可能會嚴重影響員工的安全和業(yè)務的效益。

此外,工廠必需保證交付時間,機器故障引發(fā)的是一種災難,為了按照市場需求的速度繼續(xù)生產(chǎn),公司可能不得不外包業(yè)務來滿足生產(chǎn)需要,這可能是非常昂貴的。最終讓企業(yè)付出更多成本,甚至有可能虧損。

總體而言,由于數(shù)據(jù)轉換的復雜性和數(shù)據(jù)訪問的復雜性,要獲得正確的見解,前提是取得正確的數(shù)據(jù),采集來的數(shù)據(jù)需要經(jīng)過篩選和清洗。不過,傳統(tǒng)設備過于老舊,有時無法獲得合適的數(shù)據(jù),這些都可能會成為制造商數(shù)字轉換的障礙。

系統(tǒng)地收集和挖掘數(shù)據(jù)

工廠的日常運營不只是制造那么簡單,從產(chǎn)品設計到原料采購、生產(chǎn)加工、測試、物流等,每一個環(huán)節(jié)都可以影響企業(yè)效益。為了使工廠有更高的效率,生產(chǎn)管理者每天都要對庫存、供應、交付、質(zhì)量、生產(chǎn)、客戶支持、處理和日常管理等信息進行分析、監(jiān)控和更新。

正確的流程分析和創(chuàng)建強大的數(shù)據(jù)模型,可以指導操作人員如何優(yōu)化產(chǎn)線性能,為提升生產(chǎn)質(zhì)量和機器正常運行時間提供指導。機器學習可實現(xiàn)智能過程控制,從而自動甚至自主地考慮所有關鍵變量和相關修正。

通常來說,生產(chǎn)人員日常工作表現(xiàn)、生產(chǎn)表單以及機械設備的數(shù)據(jù)等都需要收集,這些數(shù)據(jù)對務決策極為重要。如果沒有一個有效的系統(tǒng),運營經(jīng)理及其團隊會浪費大量時間去收集數(shù)據(jù),才能獲得這些對做出關鍵業(yè)務決策至關重要的必要信息。

信息可靠性是一個關鍵

生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)通常是復雜而混亂的,如果數(shù)據(jù)不可靠,那可能很多工作都是白忙。數(shù)據(jù)分析本身為了給管理者決策建議,如果產(chǎn)生了錯誤的結論,那么公司可能作出錯的選擇,可能最終選擇最具阻力的路徑,以及進行了復雜的運營流程,最終導致資源浪費或濫用。

此外,由于某些設備既是自動化又是手動的,這意味著還有一層復雜性,操作人員在進入時必須密切關注可操作的數(shù)據(jù)。那么,手動輸入數(shù)據(jù)很容易出現(xiàn)人為錯誤,這可能會導致由誤導性信息產(chǎn)生更糟糕業(yè)務決策。

錯誤的數(shù)據(jù)會給生產(chǎn)經(jīng)理帶來許多困擾,例如不準確的KPI數(shù)據(jù),管理者無法了解真實的情況,就不能進行下一步的優(yōu)化。所以只有使用準確數(shù)據(jù),才可以有效地做出決策。

知識流失影響公司效率

穩(wěn)定熟練的工人是維護工廠效率的保障,很多企業(yè)會不斷有老員工流失,新員人交替的過程會影響到公司的效率。當企業(yè)失去頂尖人才或者員工退休,那些多年的經(jīng)驗也跟著員工離去,企業(yè)可能需要外聘專家,或者長期積累才能形成成熟的生產(chǎn)系統(tǒng)。

還有一點,新員工入職時,通常會由老員工進行數(shù)小時的培訓,然后快速上崗。但許多公司沒有內(nèi)部資源和正確培訓,這樣就增加了操作錯誤的可能性,新員工可能執(zhí)行未經(jīng)批準動作,而造成公司的損失。熟練工人的流失和新人過度階段,都會對整個公司的效率和生產(chǎn)力水平產(chǎn)生影響。

如何保證一家工廠持續(xù)穩(wěn)定的運行,技術工人和知識經(jīng)驗都很關鍵,企業(yè)應該建議完善的知識培訓體系,讓員工在工作中可以不斷學習和提升個人水平。企業(yè)可以通過云服務器建立知識庫,當員工在工作遇到問題時,可以隨時隨地獲得相關的知識支持。

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原文標題:觀察|工業(yè)4.0轉型升級需要注意哪些問題?

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