工业物联网都将推动精益制造

制造业公司多年来一直致力于精益生产或流程，以创造更高效的运营。物联网 (IoT) 的出现是技术的最新趋势之一，可以极大地推动精益工作。

精益制造是一种消除制造系统内浪费的系统方法，其基础是通过减少其他一切来使增加价值的东西变得显而易见。这是一种主要源于日本制造业的管理理念，特别是丰田生产系统，专注于减少浪费以提高整体客户价值。

精益包含一组有助于识别和稳定减少浪费的工具。随着浪费的消除，质量得到提高，同时生产时间和成本降低。精益的最终目标是在正确的时间以正确的数量将正确的东西送到正确的地点，以实现完美的工作流程，同时最大限度地减少浪费并保持灵活性。

物联网涉及通过互联网连接物理对象，例如设备、消费品、车辆、公司资产、建筑物和其他“事物”。这些“智能”对象嵌入了电子设备、传感器、执行器、软件和网络连接，使它们能够收集和共享各种数据并响应控制消息。

物联网能够通过现有的网络基础设施远程感应和控制连接的对象。这种连接性为物理对象与数字系统的更直接集成创造了机会。潜在的好处包括提高效率、改进产品开发和增强客户服务——仅举几例。

物联网的潜在范围是巨大的。研究公司 Gartner Inc. 估计，2016 年全球有 64 亿件联网设备在使用，比 2015 年增长了 30%，每天有 550 万件新事物在联网。该公司预测，到 2020 年，互联事物的总数预计将达到 208 亿。

在企业中，Gartner 考虑了两类相互关联的事物。一种包括在多个行业中使用的通用或跨行业设备，以及在特定行业中发现的垂直特定设备。跨行业设备包括互联灯泡和楼宇管理系统等。

另一类包括垂直特定设备，例如医院中使用的专用设备和集装箱船上的跟踪设备。 Gartner 表示，用于专门用途的互联设备是最大的类别，但随着通用设备使用的增加，这种情况正在迅速改变。

将精益提升到一个新的水平

在构建基于物联网的制造解决方案的背景下，物联网开辟了各种可能性，例如能够在购买后监控产品的性能以确保足够的维护和客户满意度，优化供应链物流，精​​简分销链。产品使用信息可以反馈给公司，以便他们分析数据以改进设计和生产。

通过这种持续的数据交换，结合新兴的自动化技术和数据分析的进步，制造商可以实现真正“智能工厂”的梦想。

物联网与精益方法相交，有可能将精益提升到一个新的水平。从连接设备收集的信息，包括用户对各种产品的体验，可以反馈给仪表化工厂，为改进制造流程和减少浪费提供前所未有的机会。

正如咨询公司德勤所说，“在运营现有业务的过程中，物联网和分析正在帮助公司连接各种资产。这会提高整个制造过程的效率。”

该公司描述了许多可以提高效率的领域。一是通过加速规划和预制。德勤表示，可以通过物联网和分析带来的互连性对选择供应商、考虑风险和管理材料成本的流程进行微调。

“分析可以提供洞察力，帮助公司更好地了解客户的偏好和愿望，从而可能提高市场的可预测性和绩效，”德勤说。 “了解正在购买的产品和特定功能，可以让公司计划生产以满足市场需求。”

物联网的另一个潜在优势是简化制造流程，随着越来越多的公司整合物联网和分析功能，制造流程正在发生巨大变化。 “预测工具和机器学习可以在潜在问题发生之前识别和纠正，”该公司表示。当可以应用通过物联网和分析获得的智能时，“精益制造和及时流程（如改善和看板）的价值成倍提高”。

物联网可以增加价值的第三个领域是改进制造后支持和服务。 Deloitte 表示，过去，制造商通常会在产品售出后失去跟踪。现在，由于物联网和分析提供了更高水平的连接性和更深入的洞察力，制造商可以有效地从客户那里收集信息，同时改善售后市场的服务和支持。

物联网对精益制造的好处远远超出了单个组织内的流程。物联网可以帮助优化制造商与其业务合作伙伴之间的互动，根据更准确的产品需求和使用数据，增强管道沿线的材料流动。物联网服务创建和丰富平台（例如 Accelerite Concert）可以大大有助于实现此类合作。

制造商将能够完全实现生产效率，而这些生产效率是非常困难的，在某些情况下，通过传统的手动流程是不可能实现的。

对分析的重要需求

成功利用互联网、移动技术、业务分析、数字绩效仪表板并将其他支持技术与战略改进相结合的组织最终会获得更高级的精益和持续改进版本，据致管理咨询公司 The Center for Excellence in Operations Inc. 总裁兼首席执行官 Terence Burton。

企业“需要更高阶的精益范式才能从这些复杂的新兴技术支持的商业模式创新中受益，而不是遭受不可避免的浪费和利润侵蚀，”伯顿说。 “物联网无疑将在将精益发展为更高层次、企业范围和技术支持的改进范式方面发挥重要作用。”

物联网可以为制造商带来的潜在好处源于提高及时和精确数据的可用性。能够以低成本对制造过程的几乎所有方面进行检测，并通过互联网将这些数据快速交付给业务利益相关者，这种能力已经在改变业务运营和业务模式。但是，进化的“高阶精益范式”的前景完全取决于制造商从数据中获得有意义的洞察力的能力。

尽管物联网数据对于制造商的精益工作很有价值，但重要的是要记住，如果他们没有及时和分析数据含义和上下文的有效方法。

只有先进的分析和人工智能 (AI) 技术（例如机器学习和预测性维护），结合云计算的灵活性、处理和存储能力，才能使制造商能够优化物联网数据并将其作为精益方法的一部分加以利用。

未来的智能工厂需要部署下一代基于云的大数据分析平台，使他们能够充分利用新获得的信息。该平台应该能够分析静态（数据库中）和动态（来自流数据源）的结构化和非结构化数据，并包括用于数据采集、存储、转换、人工智能和可视化的单一工具。

制造商需要能够通过易于理解的仪表板深入了解 IoT 数据，以便他们可以找到模式并检测可直接有助于创建更精益运营的异常情况。他们需要能够快速识别有用的相关性并进行推断以改进流程。

虽然商业智能 (BI) 和数据可视化工具并不是什么新鲜事物，但当前的技术通常需要使用数据分析师、BI 开发人员和 ETL 开发人员，然后才能向业务用户展示洞察力。下一代分析工具，例如 Accelerite ShareInsights，将把更多权力交给完全了解工厂流程的企业主和主题专家，而不是数据科学家和程序员。工厂运营团队和开发团队也可以访问它们，他们可以帮助提供集成的数据流，从而提高产品和流程的效率。

最终，精益方法将如何应用于智能工厂的最重大转变将来自于使用人工智能来执行人类分析师无法实现的复杂形式的大数据分析。 AI算法现在可以驱动半自动驾驶汽车；推荐我们应该在电视上观看、阅读或聆听的内容；识别我们的说话模式和面孔；诊断我们的疾病等等。

这些算法不仅能够学习；它们还能够检测人类无法检测到的大型数据集中的模式、相关性和异常情况。他们能够预测复杂的、相互关联的系统的行为，并推荐实现特定目标的最佳行动方案。

随着制造商转向产品个性化，产品可以迎合特定用户的需求，并且需要预测洞察力以最有效的方式配置生产线和供应链，这种类型的能力将尤为重要。

下一代物联网分析将把人工智能的力量直接交到业务利益相关者的手中，以推动持续优化。人工智能驱动的精益方法不仅能更好地消除不可避免地渗入复杂系统的浪费；它会在浪费发生之前预测它并采取措施确保它永远不会发生。

未来的制造将是在合适的时间制造客户想要的产品，精益流程、物联网、大数据分析和人工智能将让未来的智能工厂以前所未有的方式运作效率。

本文与 Accelerite 合作制作。作者是Accelerite 高级副总裁兼服务创建业务部总经理。