1. 程式人生 > >2019年,QAD邀您加入工業4.0尋寶之旅

2019年,QAD邀您加入工業4.0尋寶之旅

“工業4.0”一直是行業內熱議的話題,相關的技術被大肆炒作,在製造行業工作的人可能已經感到厭煩不已。喊了幾年的“工業4.0”變革,如何改如何變?製造業的夥伴們又該如何獲益?

雖說製造商對“工業 4.0”有著各種各樣大膽的預測,但實際上並沒有改變製造商的主要目標。不管是否採用“工業 4.0”技術,激勵製造商的動力始終是提高生產力,執行更高效的供應鏈,交付更高質量的產品,提升客戶滿意度,提高可持續性和盈利能力。

在“工業 4.0”的潛在影響中,最常引用的場景與資產績效管理相關。在此場景中, 一臺關鍵的製造裝置配備了價格合理的感測器技術,可以收集各種資料,收集的資料量前所未有之大。高階分析(如機器學習) 針對資產運營提供了卓越的新洞見。這些革命性的措施被歸入預測性維護(PDM) 類別下(瞭解更多PDM,請查閱此篇文章乾貨來襲丨資產可用性真的是終極目標嗎?)。這道預測性維護彩虹盡頭的寶藏幾乎毫無例外使得資產的計劃外停機時間大幅縮短。

從更廣泛的視角來看, 上述場景能帶來更多優勢。假設一個製造商有兩種不同類別的資產:第一類是資產或物理裝置,製造商用於在工廠內製造最終產品。這些資產對於以儘可能低的成本交付優質產品至關重要。第二類是最終產品本身。越來越多的產品具有原生智慧功能,在部署後和使用時可以聯網並進行評估。部署後產品的效能是使用者和產品製造商關注的重點。

因此提高資產績效管理是製造業面臨工業4.0需要考慮的重點,但是資產可用性絕不是終極目標,關鍵資產額外的可用小時數只有在這些額外時間內被利用才是真正的有用。對於許多製造商而言,對資產績效的深入瞭解必須與目前的需求和供應鏈計劃工具相一致。如果影響受到傳統電子表格規劃的限制,那麼資產績效不會帶來意外效益。