加速制造业成功：在专家指导下拥抱数字化

快节奏制造业要求精通与更好流程，挑战成本效益与时间效率。因此数字化与软件能极大助力制造企业克服挑战、取得更好成果。

InfinityQS全球渠道项目总监Jason Chester分享统计过程控制（SPC）软件与数字服务如何助力全球制造商的更多洞见。

能简述InfinityQS提供的服务吗？

过去三十年，InfinityQS开发出迄今最受认可、最强大的统计过程控制（SPC）与质量管理解决方案。

我们利用30余年制造与质量经验，推出下一代制造与质量智能解决方案 —— Enact。这一基于云的解决方案为所有规模、跨所有行业的制造商提供高性价比平台，能从根本上转变制造运营的效率、生产力与质量，同时降低成本、浪费与风险。

InfinityQS及其洞见如何助力成本节约、改进合规质量、支持战略决策？

核心在于数据收集与分析能力，使制造商能实时收集分析数据。这帮助制造商精准定位异常、问题或低效发生或可能发生的领域。

一切建立在使制造商能建模整个流程与产品规格、质量管理策略、程序工作流之上，确保它们被正确遵循以达成合规。

工厂如何避免“为技术而技术”实施，确保仅用真正产生差异的方案？

通常服务合作伙伴深度参与客户、理解其面临问题或机遇 —— 能帮制造商识别解决根本问题或目标的方案。结果所有相关方更理解为何采用特定技术方案、其带来的收益与商业价值。

客户满意度提升、品牌资产、市场份额增长、人才获取、风险缓解、甚至进入新市场/新商业模式能力，是持续技术投资可带来的部分收益，长期看具变革性。归根结底，技术本身很少创造价值，是其提供的能力增加价值。

您看到制造商用哪些新技术创建“智能工厂”？

我们每天看到新技术涌现，赋能“智能工厂”或“数字工厂”未来 —— 常为同一主题变体。然而，是现有技术的快速汇聚与成熟，让“未来工厂”更成现实。虽非“新”（技术罕见全新），其组合能力开启新机遇。

数字传感器的微型化与商品化 —— 及实现数据即时传输的设备与网络 —— 可在无中心化服务下执行相对复杂计算功能（边缘计算范式一部分）。因此我们见数据生成量指数级增长，需更大带宽存储移动数据、改进互联技术。

庆幸最新大数据技术进步助力达成，但若不可执行则无用。最后拼图、尚未成熟的是认知技术：人工智能（AI）、机器学习、处方与预测分析。

未来几年您看到哪些新技术在行业中普及度上升？

虽谈论工业4.0与IIoT，大多数制造商甚至未具备启用数字化转型项目的基础。

因此我认为核心工业信息技术将在近期显著普及 —— 奠基技术如数据收集、制造、质量与流程智能与分析技术，是未来工厂的先驱与前提。

制造业引入新技术最大挑战是什么？

挑战分两大类。“投资前”决定投资哪些新技术，是决策者面临的真实挑战。

无数次与制造高管讨论，他们困惑于低生产力或整体设备效率（OEE）。可一踏入工厂大门，如时光倒流回铅笔剪贴板称霸的年代。而拜访激进实施强大方案进车间的先进制造商，其氛围充满难以言表的活力。

第二类是“投资后”决策。制造商决定投资、现须成功部署。若组织前期理解目标与预期，将助判断成败及提高成功几率的行动。让所有人参与项目也至关重要 —— 令人惊讶有多少项目因缺乏计划而失败。

在制造业招募适应性强员工现在是否比以往更必要？

我认为至关重要。吸引留住助力制造商适应新IT方法的人才是重中之重，失败将危及未来项目成功。

IoT、IIoT与智能监控如何影响制造商自动化旅程？

这些技术使制造商从流程自动化向优化过渡，这是制造业未来走向的关键区分。

虽自动化已数十年，自动化流程中仍有不可接受的浪费水平 —— 某流程自动化不代表优化。为达优化，需密切监控流程、基于实时观测反应。

此前改进流程成本颇高，因PLC、SCADA等传统架构成本高。但IIoT设备商品化与云计算现降低门槛，制造商已无法忽视。

最后，有何想分享的公司未来规划 —— 将建立新伙伴关系、拓展地域、还是增加更多服务？

我们将与各类组织建立新伙伴关系，无论服务提供商或原始设备制造商（OEM）。

旨在创建全球协作伙伴生态系统，支持制造商转型运营，无论其位置、行业或规模。从Enact视角，它真正是下一代制造与质量智能平台，我们将继续激进投资持续创新，满足制造商当前与未来长远需求。