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重塑制造业两大强大武器:互联制造与数据分析

2020-06-14 17:00:30 来源:文章来源与网络

就制造业而言,它是否是工业4的技术浪潮。0或工业互联网作为新基础设施的关键方向之一,制造业转向数据驱动的浪潮由来已久。工业物联网将有形资产与系统和人员连接起来,允许数据在工厂内自由流动,帮助企业提高生产效率,这是现代生产所追求的互联制造。

根据IDC的数据,到2021年,超过70%的世界制造企业将使用数据来提高自动化和操作水平。正如数据已成为所有行业的推动力一样,制造业的下一次演变将通过数据和分析提高运营效率。制造企业将使用新的数据源,并以创新的方式使用这些信息,以实现更有效的产品开发、供应链和生产力。数据驱动的组织获得客户的可能性是23倍,留住客户的可能性是6倍,盈利的可能性是19倍。麦肯锡最近的报告使制造业转向数据驱动的可能性变得更加紧迫。

目前,制造业已经开始采用实时数据流来改进商业模式。实时捕获的数据可以对设备维护、需求波动和供应链中断做出响应,从而提高生产效率并降低维护成本。为了充分把握实时数据流所带来的商机,制造企业必须重新考虑其数据管理方法,注重有效的数据应用。这种数据分析驱动的互连制造方法正在帮助传统制造业向更有效的商业模式发展,从而为企业、股东和客户带来价值。

例如,一些企业采用实时监控来优化生产过程和管理物流;另一些企业则根据数据进行预测维护,以取代传统的严格按计划维护的方式;另一些企业则使用计算机视觉等先进的分析工具,通过视觉图像和视频推送来改进质量控制。

通过使用数据和先进的分析方法,制造企业可以实现多种强大的应用,特别是在以下五个方面:

实时过程监控提供了一个一致的、实时的运行状态监控视图。这些数据提供了对关键传感器参数和关键性能指标(Kpi)的深入了解,并可以测量生产指标,如周期时间、生产率和缺陷率。

数据在制造业中发挥作用的最重要方式之一是设备的维护和维护。制造企业可以根据设备的实际情况,根据传感器数据预测维修需求,从而降低成本,提高维修效率,而不是像以前那样依赖被动维修。当运行技术数据(传感器数据)与信息技术数据(MES、ERP等)相结合时。优化停机时间安排,分配人力,降低物流成本,取得了良好的效果。

利用计算机视觉,制造企业可以以前所未有的速度和精度自动进行外观检验,从而使计算机能够有效地管理质量控制,降低成本,防止在整个制造过程中出现缺陷。

为了提高盈利能力,制造企业必须不断优化整个工厂的生产产出和生产水平。数据、分析和机器学习可以通过动态识别和消除瓶颈、提高生产率、减少库存和提高资产利用率来帮助优化生产,所有这些都对制造企业的收入和利润产生重大影响。

供应链被广泛应用,从简单的库存可见性到复杂的供应链优化和转换。实时数据和高性能分析使供应链绩效达到一个新的高度。

所有这些基于数据的现代增强措施正在使制造业变得更好,优化生产并简化实施过程。

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