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《福布斯》:有助于确定智能工厂成功的几大基础模块

2023-02-06 09:46 性质:原创 作者:DDing 来源:中叉网
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作者为:ITC Infotech高级副总裁兼全球咨询主管 Sandeep Kumar第一条移动装配线是亨利-福特在1913年安装的,它将一辆汽车的制造时间从12小时缩短到不到2小时...

作者为:ITC Infotech高级副总裁兼全球咨询主管 Sandeep Kumar

第一条移动装配线是亨利-福特在1913年安装的,它将一辆汽车的制造时间从12小时缩短到不到2小时,改变了大规模生产。

这是一项改变游戏规则的创新,提高了制造标准,让世界对福特的成功感到惊叹。但福特做的另一件事是收集关于装配线如何快速生产汽车的信息。他密切观察这些数据,因为他知道这是了解运营、优化流程和最大化产出的重要工具。

在过去,某些限制因素阻碍了智能制造模式的采用,例如,非标准化的应用程序通常与所使用的制造工艺技术集成,内部实施将车间操作的可见性限制在工厂内,以及无法从HMI/SCADA系统中提取数据以实现数据驱动的制造。

制造商已经从非标准化的技术过渡到标准化的MES软件,改善了关键数据的收集和决策。第四次工业革命,(工业4.0)目前正在推动向互联制造框架的转变,如建立在云端的智能工厂,实现端到端的流程整合,以管理、跟踪和优化操作,推动线性生产线的分阶段退出。

云在许多组织中越来越受欢迎。2022年WIPRO的一份报告指出,32%的制造商已经取得了 "云领导者 "的地位。这种对云技术的快速采用是由于制造商得到了多种机会,如更快的数据转换、实时洞察、预测和规定性分析等等。

根据SME的一项调查,77%的公司认为云驱动的智能制造将为他们的组织增加竞争力。今天,智能工厂已经从传统的制造设计发展到一个完全连接的系统,实时传递数据并提供更大的优化能力的愿景。智能工厂整合了不同物理和操作来源的数据,以改善生产、跟踪、优化和数字化,从而提高敏捷性,加快生产和问题解决速度。

一个互联的制造基础设施是智能工厂蓬勃发展的必要条件。让我们来看看某些可以帮助决定其成功的基础性模块。

向智能工厂过渡的基石

(1)以云为动力的智能能力

根据BCG的一项调查,制造商预计将加大对私有云和SaaS云应用的投资。云使制造商能够从任何地方监测和控制流程、数据和机器,而无需购买内部基础设施。通过在可通过互联网访问的远程服务器上存储和处理数据,可以实现对制造数据的全球访问。

此外,云成为建立智能工厂的理想候选者,因为它是可扩展的,允许制造商根据需求快速和轻松地调整他们的计算资源。

(2)全球基于模板的MES部署

长期以来,制造执行系统(MES)一直被用来跟踪和记录原材料到成品的转化过程,提供洞察力以优化工厂车间的生产。

随着智能制造的普及,MES的能力被认为是这一过程中的关键组成部分,而基于全球模板的实施也变得越来越普遍。MES整合分析和传感器的能力使制造商更容易处理和管理运营挑战,最大限度地减少停机和中断,并更有效地生产智能产品

(3)IIoT能力

工业物联网(IIoT)是一个由传感器、计算机和网络组成的网络,使设备能够互动并产生数据以改善工业流程。根据安永的调查,63%的制造商认为投资IIoT很重要。

通过将IIoT连接到云平台,制造商可以从任何地方近乎实时地监测大量数据,并利用这些数据作出更明智的商业决策和流程优化。有了这样的能力,IIoT有可能使制造业发生数倍的革命。

(4)运营技术与信息技术整合

运营技术(OT)传统上与工业环境相关,包括控制和执行生产流程的硬件和软件系统。信息技术(IT)通常与办公环境相关,包括用于运行业务功能的信息系统和通信基础设施。

IT和OT的融合试图通过整合生产和企业信息系统之间的流程优化和信息流来提高自动化和可视性。这使得实时生产数据可以无缝传输到企业系统,促进创建一个完全连接、动态和灵活的智能制造企业。

(5)操作技术的安全

将制造业务转移到云端可以提高安全性,并保持业务的顺利运行。然而,对于许多制造商来说,向云计算的过渡是具有挑战性的,特别是对于那些不是为云计算整合而设计的传统系统。在一个典型的具有传统OT硬件和软件的棕地设置中,OT网络安全评估可以确定传统系统的漏洞。这种评估将有助于暴露出OT网络安全态势中的漏洞,并提供必要的信息来指导干预措施,这将有助于确保网络的安全和防止中断的发生。

总结

智能优化的流程可以带来更具成本效益的操作,从而使库存需求更可预测,并减少流程和操作的可变性。由于智能工厂是精益设计,它们不需要在机器和人员方面进行大量投资。由于物联网/IIoT框架直接从自动化生产线捕获数据,并提供可视化和分析,这些系统需要较低的资本支出,而且更实惠。

采用智能制造技术并将其整合到制造过程中,有可能大大改变制造方式。通过使用传感器、IIoT、自动化、人工智能和机器学习等先进技术,以及采用基于MES的全球部署,制造商可以创建高度优化和动态的生产流程,可以自我配置操作,自我纠正性能问题,并尽量减少人工需求。

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