- 重磅報(bào)告解答如何挖掘“工業(yè)4.0”的價(jià)值

　　一。制造商應(yīng)該聚焦部分“工業(yè)4.0”應(yīng)用，而不是全部

　　我們觀察到，那些能在“工業(yè)4.0”實(shí)施過程中取得重要進(jìn)展的制造商大都只關(guān)注部分應(yīng)用（參見文本框1），而不是試圖同時(shí)應(yīng)用所有的“杠桿”去撬動(dòng)“工業(yè)4.0”。

　　制造商正在尋找有潛力被應(yīng)用到整個(gè)制造業(yè)組織架構(gòu)中的五大“工業(yè)4.0”應(yīng)用：從上到下，從頭到尾。然而，解鎖價(jià)值并不需要企業(yè)實(shí)施所有的“工業(yè)4.0”應(yīng)用。

　　這里有一個(gè)應(yīng)用列表，正在實(shí)施“工業(yè)4.0”的制造商能從中獲取最大價(jià)值。這份列表并不是對(duì)所有的制造商都同樣適用，有的制造商可能更適合那些沒有出現(xiàn)在列表中的應(yīng)用。但是，考慮到在這些領(lǐng)域有許多成功案例，我們認(rèn)為這份列表是一個(gè)很好的起點(diǎn)——制造商的首要目標(biāo)應(yīng)該是獲取價(jià)值。

　　數(shù)字績效管理

　　由于最小的資源需求和簡單、快速部署的解決方案，數(shù)字績效管理可謂是一扇通向數(shù)字制造業(yè)的大門。該應(yīng)用加速了現(xiàn)有的精益管理流程，幫助企業(yè)建立數(shù)字化能力和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的理念體系，為更加先進(jìn)的數(shù)字技術(shù)奠定了基礎(chǔ)。我們已經(jīng)見識(shí)了一些數(shù)字化管理工具，如支持性能對(duì)話的數(shù)字儀表板，在三個(gè)月內(nèi)實(shí)現(xiàn)了高達(dá)20-50%的OEE（設(shè)備綜合效率）提升。此外，數(shù)字性能數(shù)據(jù)支持標(biāo)準(zhǔn)化的計(jì)算和報(bào)告，使得KPI、工廠和業(yè)務(wù)部門都能實(shí)現(xiàn)共享，這不僅保持了一致性，還方便各個(gè)部門隨時(shí)進(jìn)行最佳實(shí)踐分享。

　　預(yù)測型維護(hù)

　　盡管預(yù)測型維護(hù)這個(gè)術(shù)語已經(jīng)存在多年，但是在數(shù)據(jù)可獲得性、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和云計(jì)算方面的重大進(jìn)展都能為其提供全新的方法：新式預(yù)測型維護(hù)集成了不同的數(shù)據(jù)集，并且使用復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在引入新式預(yù)測型維護(hù)算法后，機(jī)器的壽命增加，而維護(hù)成本能夠明顯下降10-15%。企業(yè)要想成功應(yīng)用預(yù)測型維護(hù)，需要三個(gè)必不可少的組成部分：對(duì)各自資產(chǎn)深度維護(hù)的專業(yè)技術(shù)和理論知識(shí)，強(qiáng)大的先進(jìn)分析技術(shù)，能夠適當(dāng)靈活變更的管理能力。

　　收益、能源和生產(chǎn)量的優(yōu)化

　　將過程控制集成數(shù)據(jù)與其它數(shù)據(jù)——比如成本數(shù)據(jù)——進(jìn)行集成，將對(duì)企業(yè)收益、能源和生產(chǎn)量的優(yōu)化大有幫助。我們看到，制造商已經(jīng)通過結(jié)合那些容易獲得的工廠數(shù)據(jù)和正確的軟件，對(duì)工廠實(shí)施了不小的改善。此外，他們必須建立正確的算法。最后，同時(shí)為最初的試點(diǎn)和由此擴(kuò)展的不同站點(diǎn)提供支持是成功的關(guān)鍵因素。

　　下一層次的自動(dòng)化

　　幾乎所有的公司，都還存在很多潛在的可以增加使用自動(dòng)化的藍(lán)領(lǐng)和白領(lǐng)階層工作。就拿藍(lán)領(lǐng)階層的工作來說，我們預(yù)計(jì)在未來的5到10年內(nèi)，工廠里機(jī)器人的使用將實(shí)現(xiàn)顯著增加。直到2020年，工業(yè)機(jī)器人的成本都將以每年10%的速度下降，而傳感器技術(shù)和人工智能技術(shù)卻在不斷進(jìn)步——這將促使機(jī)器人被應(yīng)用于更復(fù)雜的系統(tǒng)和情形中——驅(qū)動(dòng)發(fā)掘自動(dòng)化的潛在價(jià)值。我們還發(fā)現(xiàn)在白領(lǐng)階層的工作方面，供應(yīng)鏈中的需求規(guī)劃（預(yù)測性分析的使用）和訂單管理（非接觸式訂單管理）過程中具有值得優(yōu)化的潛力。

　　數(shù)字質(zhì)量管理

　　通過開始實(shí)施數(shù)字文檔系統(tǒng)——幫助記錄和存儲(chǔ)與質(zhì)量、生產(chǎn)和服務(wù)的相關(guān)信息，制造商嘗到了甜頭。先進(jìn)的質(zhì)量控制，包括使用新式傳感技術(shù)（比如計(jì)算機(jī)視覺）和半自動(dòng)質(zhì)量控制（如機(jī)器人）可以解鎖更多的價(jià)值。更高級(jí)的玩家正在使用先進(jìn)的算法和大數(shù)據(jù)質(zhì)量分析來加強(qiáng)他們的數(shù)字質(zhì)量管理。

　　二．別怕變通，今日之變是為明日更完善的解決方案奠定信息基礎(chǔ)

　　通常有一些客戶由于缺乏實(shí)際經(jīng)驗(yàn)而無法開始實(shí)施“工業(yè)4.0”，在很多情況下，從重要的“工業(yè)4.0”應(yīng)用中捕捉價(jià)值就會(huì)涉及到許多制造商需要解決的障礙和問題。

　　當(dāng)整合數(shù)據(jù)的時(shí)候出現(xiàn)這些問題，項(xiàng)目往往會(huì)被迫停止，然后等待數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換、ERP系統(tǒng)的重啟，或者一些其它嘗試。但事實(shí)是，出色的客戶管理即使在困難的情況下，（如缺失數(shù)據(jù)，不兼容的IT系統(tǒng)，人才的短缺）也能成功地完成項(xiàng)目。

　　例如，在做生命科學(xué)客戶收益率優(yōu)化管理時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)一些問題——整個(gè)文檔的批閱只能在紙上進(jìn)行，但是只有輸入電腦的數(shù)據(jù)才能用于分析。他們并沒有選擇等待兩年等數(shù)字檔案建立好或者數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)積累到足夠的量，而是選擇掃描了所有的物理數(shù)據(jù)表（15000頁），然后在印度找了一個(gè)第三方供應(yīng)商將其轉(zhuǎn)換為機(jī)器可讀數(shù)據(jù)標(biāo)簽。這花了兩周的時(shí)間和非常多的努力，最終實(shí)現(xiàn)了約1%的產(chǎn)量提高。

　　云平臺(tái)解決方案也能無風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)現(xiàn)同步處理。公司可以嘗試用云平臺(tái)方案來解決基礎(chǔ)設(shè)施方面的問題。

　　盡管早期航天飛行很成功，大規(guī)模的“工業(yè)4.0”應(yīng)用還是需要大量投資和技術(shù)的進(jìn)步。包括其他物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用、業(yè)務(wù)邏輯的整合以及數(shù)據(jù)的積累。

　　由于 “工業(yè)4.0”技術(shù)比較新，成功案例仍然有限，所以不能有某一個(gè)商業(yè)案例的成功證明數(shù)據(jù)投資的正確性。盡管如此，這些投資打下的基礎(chǔ)仍是必不可少的，早期的“工業(yè)4.0”應(yīng)用將引導(dǎo)整個(gè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。除了技術(shù)上的投資，公司組織架構(gòu)上也需要建立清晰的業(yè)務(wù)所有權(quán)管理和客戶數(shù)據(jù)管理制度。不過，這項(xiàng)努力必須轉(zhuǎn)化為專業(yè)化數(shù)據(jù)操作模型，而不是私有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，才能有意義。最后，數(shù)據(jù)管理辦公室應(yīng)研究出最佳的總體數(shù)據(jù)架構(gòu)，包括一個(gè)面向目標(biāo)的清晰路線圖。

　　這其中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)是如何將現(xiàn)有主數(shù)據(jù)和流動(dòng)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)集成，并利用傳感器等技術(shù)發(fā)掘先進(jìn)的的分析能力，以便在復(fù)雜事件中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理。制造商必須從啟動(dòng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換之初就著眼于從產(chǎn)品規(guī)劃和工程制造銷售等方面考慮到在整個(gè)產(chǎn)品生命周期里增加集成數(shù)據(jù)。

　　世界領(lǐng)先企業(yè)奧迪已經(jīng)開始努力鞏固和“清理”他們生產(chǎn)數(shù)據(jù)了，以此建設(shè)先進(jìn)“工業(yè)4.0”應(yīng)用程序的基礎(chǔ)。

　　我們的目標(biāo)是在效率和速度上，亦在在工程、控制、管理和決策取得巨大的進(jìn)步。但只有在整個(gè)生命周期中成功整合數(shù)據(jù)，這個(gè)突破才會(huì)實(shí)現(xiàn)。

　　——奧迪數(shù)字化生產(chǎn)主管Fred Schulemann