技术可以提高植物生产力的 5 种方式

工厂经理经常发现自己过于专注于运营的特定方面，例如关键机械的维护或翻新过时的设备，以至于他们忽视了其他需要关注的运营和面向流程的功能。这些可能包括库存管理、呼叫中心管理或劳动力调度。对于许多工厂和工厂来说，大萧条导致升级和流程改进等日常开支被搁置。现在，这些系统已经侵蚀到对整体业务健康构成威胁的程度。

后端系统或内部工具在缓慢时期首先被削减，最后进行大修。牺牲了方便。推迟购买移动工具或应用程序等“不错的”解决方案，以便更轻松地报告费用，因此高优先级升级可以按计划进行。现在，许多设施都在使用陈旧、过时的流程和修补过的技术，这让员工感到沮丧。

然而，并非全是厄运和悲观。设施管理正变得越来越高科技、创新和具有成本效益。自动化将工人从执行日常的、琐碎的任务中解放出来，因此他们可以专注于需要人类洞察力的更复杂的问题。技术可以通过以下五种方式帮助您的工厂扩展其能力，而不会过度扩展您的预算。

物联网 (IoT)

传感器变得更实惠，互联网连接速度更快、更可靠，推动了物联网 (IoT) 的发展。工厂经理已经被物联网和数字化转型的炒作淹没了，它们有望重塑行业，但传感器也可以用于中等规模的项目。物联网不必令人生畏。传感器可以收集和传输有关各种维护相关条件的数据，例如过热、能耗峰值、过度振动和速度波动。

一旦将数据流发送到云端，就​​可以对其进行分析以搜索异常，这些异常将触发随后可以自动执行的操作。物联网技术最常见的应用之一是监测设备需要维修的早期预警信号。通过及早发现恶化的症状，可以在问题造成重大影响之前进行干预。

大数据和分析

分析是物联网的关键要素。传感器产生大量数据，达到有时称为大数据的数量和复杂性。必须根据时间和地点的上下文对数据进行排序，以使其对人员有意义。没有分析就毫无用处。

预测分析、人工智能和机器学习

今天，分析既可以展望未来，也可以展望过去。这种额外的多维视图是管理人员准备预测、计划预算和预测所需资源（从零件到人员）的宝贵工具。预测分析使用人工智能 (AI) 和机器学习等嵌入式功能来识别模式并应用数据科学算法来预测未来事件。

移动性、可访问性和可用性

工厂经理很少坐在办公室的台式电脑前。他们在工厂外面，走在地板上，跟进工作订单，检查，监督，观察各种资产的运作方式，并与不同业务部门的人讨论他们的需求。管理人员及其技术人员必须能够从其工作所在的设施中的任何地方轻松访问信息技术 (IT) 系统。这需要设计为易于访问的移动解决方案和可以适应所使用设备的屏幕，无论是平板电脑、笔记本电脑还是智能手机。借助现代移动解决方案，您可以获得易用性、便携性和便利性，让您可以在设施的任何地方随时掌握问题并进行故障排除。

门户、可追溯性和社会协作

除了可靠的数据和轻松访问数据之外，设施经理还需要共享数据并与同事和供应商就资产和状况进行沟通。从机械到基础设施的资产可能涉及高科技组件、安全协议、传感器、遥测、机器人和自动化系统。服务技术人员可能需要与设计工程师或零件供应商沟通。技术可以通过各种工具支持这种协作和数据共享，例如可以保存到工作订单、库存报告或资产评估中的在线门户和社交协作应用程序。

最终结论

技术瞬息万变，工厂经理很难掌握最新的创新成果。由于当今对扩展资源和保持当前系统以最佳状态运行的期望很高，管理人员需要他们可以获得的每一个节省时间的工具。各种技术在效率和生产力方面的潜在收益可以帮助您的工厂平稳运行并支持正在出现的增长机会。现在是投资于您的设施和维持其工作的团队的时候了。