工业自动化驱动向智能信息自动化转型

InfinityQS全球渠道项目总监Jason Chester探讨新技术与工业自动化如何引入信息自动化。

数十年来，自动化一直是制造业进步的驱动力。以自动化取代体力劳作，成为通往大规模生产时代的桥梁。企业始终致力于引领技术新发展或推行新工业举措，旨在大幅提升效率与生产力，最终实现增长与利润最大化。

如今，绝大多数制造流程已实现一定程度自动化，且程度不断加深。但认知活动与信息相关流程是否同步自动化？收集、分析并从数据中提取价值无疑是优化工业流程的下一步，然而从技术投资与优先级的角度看，现状似乎并非如此。

工业自动化的巨大红利已基本释放，边际收益递减。制造业需转向生产环境中常被闲置或未充分利用的宝贵数据。这能显著提升生产运营效率与生产力，消除浪费，大幅改善产品质量。制造商该转型聚焦数据驱动的工业制造了。

制造业先进技术应用的反差

即使在高度自动化的工业环境中，工艺参数、产品质量检查和实验室检测仍常以手工记录，甚至仍用纸笔。这现象相当普遍。生产过程监控与质量管理在自动化和技术创新层面远未达同一水平，导致绩效受损。

先进的车间信息技术（如制造与质量智能解决方案）通过优化端到端制造流程，实时提升制造绩效。防止微小生产误差累积，消除工艺不必要的变异，可减少废品、降低次品风险，避免损害消费者信任。放大至整个制造生命周期和所有工厂，净收益显著。

核心原则是确保正确数据在正确时间、地点，以正确方式呈现给正确用户，助其持续做出最明智决策。这依赖于数据相关流程的有效自动化——从数据采集、统计分析到可视化。

在过时的制造环境中，任何有意义的运营分析都需先手工收集、整理、导入、分析数据。这极大浪费工时——本可用于将员工安置在最需要的岗位、最大化组织利润。更糟的是，手工录入的人为错误风险远高于自动化系统，导致分析结果不完全可靠。

提升制造业效率与运营优化

信息自动化正当时，数据迅速成为效率与生产力竞争的新战场。制造商应抓住机遇自动化数据收集，或使手工收集更高效稳健。可通过定时采集、数据收集工作流等形式实现，所有流程受控并定向推送，让工人在需要时获得所需信息。

数据采集后可进一步分析，为工人提供实时洞察与预警。我们已具备技术能力：轻松实时采集数据，用复杂算法实时分析，以高度直观的可视化呈现结果。这让决策更快更有效，关键决策可实时做出，确保生产流程最优运行。

在数字化成熟度低的传统制造环境中，大量精力耗费于监控稳定流程以捕捉异常。如今，这种持续监控可自动化。基于异常的监控方法是消除操作员低效的关键。现在更易实时感知违规或问题，在损害发生前主动预防。生产团队能即时洞察问题所在或潜在风险点，在制造绩效受影响前主动干预。

享受自动化的全局视角

随着信息收集与分析自动化深入，这也转化为企业层面的制造绩效全局洞察。质量专家、运营经理和高管可利用制造与质量智能解决方案提供的企业级可视性，监控分析自动生成的仪表盘。仪表盘可实时展示关键数据与洞察，根据用户角色、权限和职责定制。

决策者可将表现最优工厂的最佳实践推广至所有工位，实现全企业收益。还可跨多工厂、产品、工艺、产线、班次或生产批次对比质量，发掘持续改进机会，推动全球化转型与指数级成本节约。

通过在统一的中央存储库中整合数据，您可获得企业级可视性与运营智能，在为组织数字化转型下一步做准备时，实现持续的工艺与质量改进。跨所有板块拥抱信息自动化，是制造商理解并持续为运营保驾护航、领先竞争对手的关键。