環(huán)顧今天的制造業(yè)，人們不禁會注意到技術(shù)的增加。從材料搬運到切割、成型、檢驗、包裝和碼垛，一切都可以通過某種自動化和數(shù)字功能來完成。與機器人、視覺系統(tǒng)和其他自動化設備的銷售和部署相關(guān)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)繼續(xù)創(chuàng)下新高。然而，盡管迅速推出了數(shù)字解決方案來幫助制造商，但仍有大量手工和低技術(shù)方法，特別是在更傳統(tǒng)的行業(yè)。

為了應對勞動力和材料成本的上升，以及消費者和市場對更高產(chǎn)量、更短制造時間和更高質(zhì)量的壓力，許多制造商開始整合先進的數(shù)字技術(shù)，這一過程通常被稱為數(shù)字化轉(zhuǎn)型，旨在增強業(yè)務決策，提高效率，并從長遠來看降低成本。

為什么要數(shù)字化?

在工業(yè) 4.0時代，市場格局處于不斷變化的狀態(tài)，這使得主要依賴手動和常規(guī)流程的公司很難跟上市場的發(fā)展趨勢，其結(jié)果是低效率，生產(chǎn)率下降，浪費和成本呈上升趨勢，競爭力受到影響。為了保持競爭力，許多制造商已經(jīng)開始利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型，向數(shù)字技術(shù)的轉(zhuǎn)變是他們長期成功戰(zhàn)略的一部分。

先進的數(shù)字解決方案有助于提高公司的靈活性和敏捷性-能夠更快地響應市場需求的變化，以實時可見性和可預測性優(yōu)化供應鏈，并通過更快的響應時間和更準確的訂單跟蹤來改善客戶服務。在制造車間，優(yōu)勢進一步擴大，實現(xiàn)自動化、流程和質(zhì)量數(shù)據(jù)跟蹤，并改進資源分配，所有這些都減少了停機時間。通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型，再加上物聯(lián)網(wǎng)、云服務、機器學習和AI，制造商可以深入了解他們的業(yè)務，預測和防止故障，并確保持續(xù)的運營彈性水平。

采用數(shù)字化方法

如果你的公司正在開始采用數(shù)字化的旅程，這項任務一開始可能會令人望而生畏。為了避免感到不知所措，并最大限度地增加取得成功的機會，采取小步驟是很重要的。Eigen Innovation的CRO Jonathan Weiss表示，明確定義目標和結(jié)果是關(guān)鍵。他說，“在沒有對成功或可量化的業(yè)務影響有明確了解的情況下開始一個項目，在采用時幾乎肯定會失敗。”一旦定義了期望的結(jié)果，其他考慮因素應該圍繞易用性、與現(xiàn)有技術(shù)的集成和可伸縮性。

隨著勞動力持續(xù)短缺，熟練勞動力的成本繼續(xù)攀升。因此，隨著運營商障礙的消除，易于使用的數(shù)字系統(tǒng)具有吸引力和優(yōu)勢，使這些系統(tǒng)能夠被更廣泛的工人使用。Vention的營銷經(jīng)理Sophie Ducharme認為，易用性是一個主要因素。她指出，Vention的制造自動化平臺專注于“簡單、易用的工具和解決方案，使那些對實施自動化和制造流程有基本知識的人能夠設計、自動化、部署和操作數(shù)字系統(tǒng)。”

克服挑戰(zhàn)和消除障礙

數(shù)字化制造帶來了幾個必須成功克服的挑戰(zhàn)。雖然許多公司可以快速了解采用數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)的好處，但需要考慮的因素包括巨額資本支出、實施成本和復雜性，挑戰(zhàn)還不止于此，在人員層面，還必須考慮到合格工人的可獲得性、對變革的普遍抵制以及對現(xiàn)狀的潛在破壞。在現(xiàn)有基礎設施上增加數(shù)字化時，與現(xiàn)有或遺留系統(tǒng)的兼容性和互操作性可能是最令人關(guān)切的問題。Bright IIoT的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Davide Pascucci認為，升級控制系統(tǒng)通常應該以保留以前相同功能的方式進行。他說：“許多系統(tǒng)集成不可能在真空中完成，因為制造車間與IT系統(tǒng)的接口并不總是一個無縫的過程，需要整個公司的協(xié)調(diào)。”

向別人學習

通常，最好的見解和建議來自那些有經(jīng)驗的人，他們的成功和挑戰(zhàn)都是偉大的老師。對于Weiss和Pascucci來說，仔細規(guī)劃和與所有必要的利益相關(guān)者協(xié)商的重要性是最重要的。規(guī)劃過程有助于識別潛在的故障點，并提供預測和緩解這些問題的能力，作為采用數(shù)字化的整體業(yè)務戰(zhàn)略的一部分。

由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型和自動化是一個不斷變化的過程，制造商保持敏捷和靈活很重要，這樣他們才能對意想不到的變化做出快速反應。Ducharme認為制造車間是有生命的實體。經(jīng)驗告訴她，“制造系統(tǒng)不再是為長達十年的壽命設計的。”相反，“現(xiàn)在每隔兩到三年就能看到裝配線和設備升級、重新使用或更換一次。”

融合技術(shù)助力實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

隨著制造技術(shù)的發(fā)展，我們看到不同技術(shù)在制造車間及其周圍的快速融合，推動著持續(xù)的進步和改進。機器視覺、機器學習和AI正在進一步加速向數(shù)字時代的過渡，加強數(shù)據(jù)收集以進一步推進行業(yè)4.0的復雜性。多年來，自動檢測一直被用來檢測缺陷和故障，但Weiss解釋說，在Eigen Innovation，他們將檢測產(chǎn)品的機器視覺系統(tǒng)與過程數(shù)據(jù)配對。這不僅顯示了缺陷發(fā)生的位置，也顯示了它們發(fā)生的原因，以及最重要的是，如何在未來防止它們。

Bright IIoT認為視覺系統(tǒng)對于獲得和提供檢驗信息以及識別和消除產(chǎn)品差異至關(guān)重要。此外，視覺系統(tǒng)也可以為資源優(yōu)化做出貢獻。在機器可以可靠地執(zhí)行檢查的情況下，人類可以解放出來從事更高價值和更關(guān)鍵的任務。

Vention的Ducharme認為機器視覺、機器學習和AI是建立智能工廠的關(guān)鍵，她呼應了同齡人對組合數(shù)據(jù)價值的看法：“質(zhì)量和過程數(shù)據(jù)的組合增強了實時質(zhì)量控制、預測性維護、數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策和整體效率。”無論制造商是小型、中型還是大型，先進和創(chuàng)新的數(shù)字技術(shù)都成為跟上競爭日益激烈的全球制造環(huán)境的必備條件。