成功实现车间数字化的关键

[nurnobi40]

客户准备下单，但需要先了解价格和交货日期。您检查成品零件库存、材料可用性和机器产能。打过电话，然后做出判断。提出意见，承担风险。客户最终得到了报价，但可能为时已晚。

这只是一种假设，但却是制造业日常运营中经常出现的情况。挑战在于数 瑞典电话 据：是否可用。数据通常隐藏在孤立的系统中，根本不准确，或者存储时没有足够细节或背景信息。管理层只能依靠估算和直觉，而不是分析决策，这不是经营企业的方法。

车间数字化提供了一种更好的方法。您需要的数据就在那里，但被深埋在地下。它需要传感器、连接和云计算才能将其提取出来。

数字化定义
产品是数字化的：它们以计算机辅助设计 (CAD) 模型和模拟的形式存在。企业资源规划 (ERP)已经将业务管理数字化，制造业也已经数字化了几十年：可编程逻辑控制器 (PLC) 和 PC 驱动运动、机器人甚至检查，所有这些都无需人工输入。缺少的是连接性。

车间数字化就是将所有这些系统连接起来，并将数据转化为信息。具体细节因制造商和制造流程而异，但有一个共同的主题：连通性。查询连接的机器，您将获得有关其状况和可用性的实时数据。将此实时流程级数据与生产订单数据链接起来，您还将了解车间每项工作的状态以及材料产量和库存水平。

现在将这些数据发送到云端，让员工在需要时访问。突然间，数据变成了推动更好决策的信息。员工有权进行调查和实验。随着产能和产量的增加，浪费和成本下降。

有些人可能认为这是一个不切实际的梦想。但是，这里有三个用例可以考虑：

推动持续改进
没有人比操作这些流程和机器的人更了解它们。他们看到并忍受着问题，但如果没有数据，他们往往无力做出改变。在数据海啸中，基于项目的生产数据和设备性能之间的相关性往往被忽略。感觉某些零件制造起来更麻烦，而现在数据有助于确定问题有多严重，并为解决问题提供依据。当生产统计数据上传到云端时，所有人都可以访问它们。只要有平板电脑或个人电脑来查看数字，工人就可以审查和帕累托问题，确定优先级并采取行动，而无需等待工程师研究或经理做出决定。

提高资产利用率
计划维护旨在防止重大故障，但许多机器和生产线都受到微停机的困扰，而这些微停机很少受到关注。设备直接自动报告可提供有关实际性能的数据，如果需要，可以逐分钟提供，从而提供前所未有的精细度。一旦发现问题，就可以修复。

机器状况监控则更进一步。基于云的人工智能可以监控关键机器特征并决定何时进行维护以防止质量问题或停机。然后，计算机化的维护管理系统可以检查备用库存，甚至以最大限度减少生产影响的方式安排维修。

释放地面空间
制造商，尤其是汽车行业的制造商，自 20 世纪 90 年代以来一直在精简，但您仍会看到工厂车间的库存。可能是在机器故障修复期间订单正在等待，也可能是工具正在维修。准确、最新的数据（如机器状况、工具状况和零件可用性）可以消除这一挑战。这可以减少在制品数量和缩短交货时间，释放原本被延迟生产订单占用的空间，同时现金流的改善会让公司的财务部门感到高兴。

入门
不要直接深入研究，可以考虑进行试点研究。对机器或流程的一部分进行检测，收集数据，根据上下文进行调整，并确定它告诉您什么。随着时间的推移，您将能够将这些信号的变化与事件关联起来，并确定哪些有用，哪些没用。同时，调查云存储并了解数据分析可以为您做些什么。

采取行动
世界各地的制造商都认识到信息是提高竞争地位的关键。信息来自与支持工厂的运营和规划系统相关的各种数据。车间数字化是应对将数据转化为更好的决策和纠正措施的挑战的基础。为您的机器配备仪器，收集数据，构建上下文，通过云共享，并让其指导您的员工决策。随着成本下降和产能增长，您将看到您的业务变得更加精简和响应更快。