工业自动化为信息自动化让路

InfinityQS 全球渠道计划总监 Jason Chester 探讨了新的技术和工业自动化可以引入信息自动化

Jason Chester 说，自动化一直是制造业进步的驱动力，这可以追溯到几十年前 , InfinityQS 全球渠道项目总监 .用自动化代替物理任务已成为将工业带入我们今天所知的大规模生产时代的桥梁。企业一直在努力站在技术新发展的前沿或采用新的工业举措。所有这些都有助于显着提高效率和生产力，并最终增加增长和利润。

今天，绝大多数制造过程在某种程度上都是自动化的，而且只会越来越多。但是对于我们的认知活动和与信息相关的过程也可以这样说吗？收集、分析和从数据中提取价值无疑是优化工业流程的下一步，但目前在技术投资和优先级方面的处理方式却表明情况并非如此。

由于工业自动化已经取得了巨大的成功，它继续提供不断递减的回报。相反，制造业需要转向在其生产环境中通常未使用或未充分利用的宝贵数据。这样做可以显着提高生产操作的效率和生产力，消除浪费并大大提高产品质量。现在是制造商转向并将注意力集中在工业制造的数据驱动方面的时候了。

制造业先进技术的对比

即使在高度自动化的工业环境中，手动记录工艺参数、产品质量检查和实验室检查的情况并不少见，甚至可能仍在纸上。事实上，这很常见。在自动化和技术创新方面，监控生产过程和质量根本不在同一水平，性能只会因此受到影响。

先进的车间信息技术，例如制造和质量智能解决方案，通过优化端到端制造流程，有助于实时提高制造性能。防止生产复合中的小错误，或消除流程中不必要的可变性，可以减少浪费，并降低制造可能损害消费者信任的劣质产品的风险。当在整个制造生命周期和所有设施中扩大规模时，净改进可能是显着的。

原则上，这是通过确保正确的数据在正确的时间、正确的地点提供给正确的用户并以能够确保他们不断做出最明智的决定的方式来实现的。这依赖于这些数据相关流程的有效自动化——从数据采集、统计分析和可视化。

在过时的制造环境中，为了对制造操作进行任何有意义的分析，必须首先手动收集、准备、导入和分析数据。这是对员工时间的乏味浪费——这些时间可以更好地用于将员工放在最需要他们的地方并最大限度地提高组织利润。更糟糕的是，数据输入的人为错误风险比通过自动化系统高得多，导致结果和分析可能并非始终完全可靠。

提高制造效率和优化运营

随着数据迅速成为效率和生产力之战的下一个战场，信息自动化引领潮流的道路是开放的。制造商应该借此机会自动化他们的数据收集过程，或者使他们的手动数据收集过程更加高效和稳健。这可以通过定时数据收集、数据收集工作流等形式来实施，所有这些都受到控制和指导，以便在员工需要时为他们提供所需的信息。

随着数据的收集，可以进一步分析数据，以向工作人员提供实时洞察力和警报。我们现在拥有技术能力，可以轻松地实时捕获数据，使用复杂的算法实时分析数据，并以高度直观的可视化方式呈现分析结果。这使得决策制定更快、更有效，能够实时做出关键决策，以确保生产流程以最佳方式运行。

在甚至没有适度数字成熟度的传统制造环境中，我们花费了大量精力来监控稳定的流程，以便我们可以准备好捕捉异常或有问题的情况。但是今天，这种持续监控可以自动执行。这种基于异常的监控方法是消除操作员效率低下的关键方法。现在更容易实时了解违规或问题，并能够在损害发生之前采取行动预防或避免问题。在流程没有以最佳方式运行的地方，生产团队可以立即洞察问题所在，或者最有可能发生的问题，并在对制造绩效产生任何影响之前进行主动干预。

享受更广泛的自动化视角

随着信息收集和分析变得更加自动化，这也转化为对整个公司制造绩效的更广泛的洞察力。在车间之外，质量专家、运营经理和最高管理层可以使用通过制造和质量智能解决方案获得的企业可见性来监控和分析自动生成的仪表板。这些仪表板可以实时显示，以根据每个用户的角色、访问权限和责任级别显示基本数据和见解。

决策者可以将最佳调整和最佳实践从表现最好的工厂应用到所有站点，以获得企业范围内的利益。他们还可以比较多个站点、产品、流程、生产线、班次或生产运行的质量，以确定能够带来全球转型和指数级成本节约的持续改进机会。

通过将您的数据统一到一个集中、统一的存储库中，您可以获得企业范围内的可见性和运营智能的好处，并在您的组织为下一步的数字化转型做好准备时获得一致的流程和质量改进。在所有行业中采用信息自动化是制造商了解并继续在未来证明其运营并领先于竞争对手的关键。