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2019年工厂制造业数字化转型的五大趋势

2019年03月23日  | 移动技术网科技  | 我要评论

如果制造业一成不变,那我们就需要改变。更快、更便宜、更安全,同时仍然满足质量要求,或者说质量更好永远是我们的追求。


虽然这一目标几乎没有太大变化,但制造商如何实现这一目标的方法却一直在变化。2019年,工业工厂正在利用一系列技术来支持工业制造商寻求数字化转型。


数字化转型是实施这些新技术、系统、流程和人才的有力手段,它使工厂能够在竞争对手之前进行创新,满足不断增长的客户需求。


作为一家以解决方案为导向的公司,在制造业趋势方面,我们知道这不仅仅涉及技术本身,还涉及如何解决工厂和公司内部的问题。现在,创新型制造商已经利用了工业物联网(iiot),增强现实(ar),分析和人工智能等技术,并且随着最近硬件和软件的改进,新的变革用例正在出现。


以下是ptc认为的工厂的五个数字化转型趋势 - 并在2019年这些趋势将变成现实:


1.使用工业物联网和增强现实来弥补技能差距

德勤2018年的一项研究发现,在制造业中,未来10年可能会有超过200万个空缺职位,潜在的经济影响为2.5万亿美元。该研究预测,到2021年,关键的制造业角色(包括数字化人才,熟练的生产和运营经理)所出现的难以添补的空缺将达到3倍。


解决这种工人短缺已经成为,并将继续成为制造业中的一个重要问题。企业希望用更少的人做更多的事情,吸引新的候选者,并迅速加入新人。工业物联网和ar中的用例正迎面解决这个问题。


用例包括:


· 增强现实远程协助:工作人员可以在异地专家的指导下进行故障排除和接受实时指导,以减少资产停机或潜在错误。


· 情境化数字化工作指导:工作人员使用基于角色/任务的3d、增强现实和/或混合现实,以更有效地逐步提高效率和产品质量,同时融合信息技术和运营技术。


· 数字换班交接:通过捕获平稳换班所需的关键数据点和见解,工厂可以提高安全性并提高运营效率。


· 实时劳动力绩效监控:借助与工业物联网相关的设备和软件,制造商开始利用可用于优化工作流和流程的实时信息,以及制定主动的业务决策。


2. 对现有劳动力的强化


在最近的一份报告中,世界经济论坛(wef)讨论了重新培训美国工人的商业案例。 他们预计,未来十年将有近140万美国工人流离失所。 通过为员工提供培训,公司可以保证员工保持和提高效率,最终转化为更高价值的员工队伍。


例如,如果工厂可以实施使其员工加快25%的技术和流程,则无需雇佣更多技术工人。


为了使这种类型的培训更加经济 - 并且对高管更具吸引力 - 领先的制造商正在探索(和实施)增强现实软件和工具,使工人能够持续学习新的技能。


例如,通过增强现实程序或装配指导可以显着减少并优化训练时间。 工作人员佩戴ar眼镜,如hololens,并逐步完成复杂的过程。 它被证明可以提高质量并提高生产率。


bae systems是一家全球安防,安全和航空航天公司,能够利用混合现实分布说明来提高电池组装速度和合规性。 由于这一强大的解决方案,bae一线工作人员能够更有效地完成30%至40%的任务。


我们预计2019年将有更多制造商希望在小型和大型项目中实施这些类型的解决方案。


3. 实施创造灵活性和敏捷性的解决方案


变革的时代就在这里,现在制造商已经处于困境之中。他们面临来自传统竞争对手以及新的创新公司的竞争。从供应链到车间,制造商需要更智能,更灵活,以满足不断变化的客户期望,提高效率和降低成本,但对于许多移动部件而言仍然是一个挑战。


随着产品和流程变得越来越复杂和变化,以及3d打印、工业物联网的出现,车间工作的性质和速度正在迅速发展。


通过与工业物联网集成的产品生命周期管理(plm)解决方案,消除孤立的数据方法 - 并在整个组织中创建单一的真实数据来源 - 是制造商启动数字化转型的最有效方式之一。 这些技术汇集了it和ot的所有不同系统,包括mpm,mes,erp等。 当一起使用时,制造商可以了解他们的操作,可以更快地移动,并且更具响应性。


4. 实现实时数据和见解


业务的步伐已经发生变化,企业需要积极主动地解决问题,以便在市场中保持领先地位。 他们需要尽快了解哪些也在正常工作 - 哪些出现了问题。


他们是怎么做到的? 通过结合使用工业物联网和人工智能(ai)技术,制造商可以实时了解其工厂和流程的表现。 因此,他们正在进行调整,以改善提高生产率,效率和安全性的操作。


随着工业物联网集成中可用数据的涌入,制造商正在探索将数据分解为基于角色的仪表板的分析解决方案。 这些是最重要的见解,如oee指标和特定工作角色的kpi。


利用工业物联网还可以解构it和ot之间长期存在的孤岛 - 让这些团队能够了解他们的互联角色。 通过it和ot共享实时洞察,可以做出更好,更及时的业务决策,从而对制造流程产生直接和可衡量的影响 - 例如降低成本。


5. 深入挖掘资产利用率


制造商依靠其资产来提高生产效率,并需要确保资产可靠性,以避免意外停机和生产延误。 为了支持这项工作,他们正在实施数据驱动的预防性维护计划,并提供实时资产状况监控和见解。


通过支持工业物联网的技术生成可操作的见解可减少计划内和计划外资产的停机时间。运营经理不是依赖直觉或过往经验进行决策,而是拥有制定决策的实际数据。


数字化映射技术也正在成为制造商了解其资产和流程如何在整个工厂中运行的有力方式。 借助情境化数据,制造商正在迅速进行修改以提高资产和/或系统性能。


今天的技术正在帮助制造商更快,更有效地实现更多的基层目标。数字化转型不再是一项可选活动,而是一项必须要完成的任务。


那些没有积极寻求在当前业务中取得成功的新方法以及发现提高效率的新机会的制造商将落后。


您在2019年想实现什么目标?

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