寻找智能制造的回报

工业 4.0 由智能制造流程定义，例如数据驱动的工厂优化、工业自动化和预测性维护。由于这些流程依赖于车间数据，因此配置智能或熄灯设施首先要建立有效的数据收集系统。

该数据收集系统代表了制造商的一项投资，他们将期望获得回报。对投资的评估必须包括利益相关者期望回报的速度、回报的形式以及回报与投资相比的有形程度。

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如何衡量智能制造的投资回收期？

作为一个会计术语，投资回收期被定义为项目产生的现金流入抵消初始投资所需的时间。在制造业中，寻找投资回报不仅仅涉及跟踪现金流入。

以离散制造设施为例，通过机器优化成功降低以前的运营成本，或者最终能够深入了解生产周期的每个阶段，都是值得庆祝的里程碑。在这个例子中，虽然降低运营成本可以很容易地在财务上进行量化，但从收集车间数据中获得的可行洞察力却不能，即使它会影响生产过程的各个方面。

考虑到这一点，以下是有助于从智能制造投资中获得回报的参数：

提高生产力 – 这是指智能制造对提高机器利用率和车间员工绩效水平的影响。可以使用整体设备效率计算 (OEE) 和其他基准标准来衡量生产率的提高。这使得计算集成智能制造的回报变得容易。

质量改进 – 制造产品的质量是衡量投资回报的另一个参数。每百万机会缺陷数 (DPMO) 计算和其他 6 Sigma 计算模型使跟踪回报在质量改进方面成为可能。

能源优化 – 在制造业中，能源消耗通常占制造产品的总间接成本的 18% 左右。因此，优化能源使用是定义智能制造投资回报的一种方式。

预测性维护 – 确保车间资产以最佳方式运行而不会出现意外故障是智能制造的原则之一。通过预测性维护，制造商能够预测设备故障并减少停机时间，这对其投资回收期和整体投资回报产生重大影响。

制造商应该多快从智能制造计划中获得回报？

根据工业物联网投资的规模和复杂程度，投资回收期可能从一个月到一年不等。

许多制造商期望智能制造模型的集成能够立即产生结果。在某些情况下，制造商确实会在实施数据收集系统后的第一个月和第三个月收到回报。

例如，金属零件合同制造商 BC Machining LLC 就为此提供了出色的案例研究。在这种情况下，MachineMetrics 为其 CNC 机器设置了一个数据收集系统，并将它们连接到 MachineMetrics 物联网平台。

在一个月内，制造数据被收集、分类和分析。到第 3 个月，数据驱动的生产力优化流程已经到位，BC Machining 的 OEE 提高了 10%。

这个例子展示了智能制造能够以多快的速度获得回报。

在其他情况下，例如质量改进和预测性维护，研究表明应在 6 到 12 个月内获得回报。这是因为，要准确分析与这些概念相关的数据，需要更长的持续时间。延长的持续时间确保收集到足够的数据来确定机器性能和车间模式。然后可以使用这些数据来制定维护计划或质量控制策略。

在这些情况下，MachineMetrics 可以加快回报过程。我们的物联网平台集成了旧设备和新机器的基准数据。该基准数据包括机器运行时间、负载、最佳速度和运行温度。这些数据可以让您深入了解机器的能力，而无需等待 12 个月才能制定最佳质量控制或预测性维护策略。

智能制造的短期和长期价值

到 2022 年，智能制造预计将为全球经济增加约 1.5 万亿美元的价值。预计给各个制造商带来的直接好处包括提高生产力、改进质量和优化机器使用。

MachineMetrics 将这些优势本地化并将它们带到您的设施中。它还确保您通过我们提供的即插即用服务在创纪录的时间内从您的投资中获得回报。如果您希望大幅缩短智能制造投资的回收期，请与我们的团队联系。