Sensai 揭示工厂底层风险
Sensai 最近公布了工厂底层风险的前五名清单，这些风险会降低效率、流失生产力，并且如果无人看管会对业务结果产生负面影响。该名单基于该公司的专业知识以及其在汽车、建筑材料和消费品行业的组织中的试点项目的见解。
Sensai 首席执行官 Porfirio Lima 表示：“工业 4.0 使工厂车间比以往任何时候都更加智能，但这并不是说自动化、数据交换、IIoT 和云计算可以自我管理。” “公司需要集中精力识别和解决痛点，并让员工参与变革过程，以了解必须采取哪些措施才能充分发挥这些创新技术解决方案的潜力。”
根据 Sensai 的说法，当今影响制造运营的前五个问题如下：
1. 灾难性的设备故障
当组织因机器老化或故障而不得不延迟或关闭运营时，这会对员工的安全和业务底线产生严重影响。此外，为了继续按照市场需求的速度生产，公司可能不得不将维修和生产量外包，这可能会非常昂贵。
2. 数据收集与挖掘
为了使工厂有效，必须每天分析、监控和更新有关库存、供应、交付、质量、生产、客户支持、加工和日常管理的信息。重要的业务决策通常需要使用从生产车间到电子表格和剪贴板的全面数据来做出。如果没有高效的系统，运营经理及其团队就会浪费时间寻找对做出这些关键决策至关重要的必要信息。
3. 信息可靠性
与集中数据一样重要，更重要的是数据的准确性。如果数据不可靠，企业最终可能会选择阻力最大的路径，从而导致资源浪费或误用以及复杂的运营流程。手动数据输入容易出现人为错误，这可能导致由于误导性信息而导致的错误业务决策。对于既是机器人又是手动的设施，操作人员仍然必须密切关注进来的可操作数据，这意味着存在额外的复杂性层。计算不准确的关键绩效指标 (KPI) 数据是当今许多生产经理继续困扰的事情。借助正确的技术和准确的数据，可以更有效地做出决策。
4. 入职缓慢和知识流失
雇用新员工时，通常会有一个陡峭的学习曲线，需要大量小时的辅导、培训和见习老员工。然而，许多公司没有内部资源来正确培训和入职员工，这增加了出现操作错误、未经批准的变通办法等的可能性。或者，当组织因竞争对手或退休而失去顶尖人才时，这些多年的经验也会随之消失。根据现有的管理协议，这两个因素都会影响整个公司的效率和生产力水平。
5. 过程控制
机器健康、工艺参数和材料条件之间的复杂关系都对制造商的最终产品产生巨大影响。当这些元素中的任何一个不能正常工作时，都会对生产力造成不利影响。拥有正确的流程来分析和创建强大的模型可为操作员提供优化性能、质量和正常运行时间的指导。机器学习还支持智能过程控制，因此可以在考虑所有关键和相关变量的情况下自动甚至自主地进行更正。
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