新冠疫情如何加速“未来工厂”进程
IBM 咨询资深合伙人 Skip Snyder 探讨新冠疫情如何加速我们迈向“未来工厂”的进程。
临近年末，距新冠爆发近两年，疫情无疑给全球制造运营带来巨大压力：数百万工人被迫转向远程平台；供应链被迫重构；生产转向以应对不确定需求与零部件短缺（如困扰汽车业的芯片危机）。
工厂生产力聚光灯下：制造商面临增加国内产能、人才梯队、提升运营与供应链韧性并保持竞争力的多重压力。
技术是解谜关键。IBM 高管研究显示，59% 受访组织加速数字化转型，但仍有大量工作待做。
释放 AI + 自动化 + 机器人组合威力
AI 驱动的自动化可实时处理数据分析、改善决策、提升任务效率。当前工厂边缘与 IoT 设备多为固定、僵化、难以应对快速变化环境。引入机器人与 AI 结合，可成为效率与创新的强力工具。
例：IBM 与 Boston Dynamics 合作，为 Spot（灵活移动机器人）开发新边缘载荷。Spot 可代替巡检人员进入难以到达或危险区域，为运营管理者提供近实时设备健康洞察，以便发起改善设备功能与正常运行时间的行动。运营人员可减少基础巡检轮班，专注高价值工作。
“开放”思维
要充分发挥 AI 自动化、5G 与边缘计算潜力，企业需采用混合云的“开放”思维运营。过去两年这些使能技术因支撑分布式劳动力、强化 IT 基础设施而受瞩目。它们是防止数据云端往返延迟的必要工具，让车间管理者能实时预防设备故障或安全隐患。
今年早些时候，西门子宣布采用 IBM 开放混合云方案，扩展其领先工业 IoT 平台 MindSphere® 部署灵活性。西门子愿景是为制造商与工厂运营商从运营数据中挖掘更多实时价值。IBM 报告显示，单一制造基地单月可产生超 2,200 TB 数据——绝大多数未被分析。
结合 MindSphere® 与 IBM 开放技术，西门子客户可在本地运行 MindSphere®，降低复杂度、提升企业与工厂运营全域连接。开放策略释放边缘计算更大价值——这一关键技术让生产线管理者实时评估并行动于数据，提升效率、最大化设备正常运行时间与工人安全。边缘计算将算力带到数据产生端，而非反向。
过去两年凸显数字化转型对疫情下敏捷与韧性的重要性。全球企业报告加速运营数字化，从根本上重塑新全球经济下的工作方式。随着复杂性增长，无统一路径可满足多样化应用与技术用例需求：不同需求需不同环境与云提供商。但通过混合云的“开放”思维，制造商可应对市场挑战，降低采用 5G、安全、混合云的门槛，平滑过渡至未来工厂。
自动化控制系统