COVID-19 加速了我们通往未来工厂的旅程

IBM 咨询公司高级合伙人 Skip Snyder 讨论COVID-19 如何加速我们通往未来工厂的旅程

随着我们接近年底，距 COVID-19 出现近两年，毫无疑问，COVID-19 给全球制造业务带来了巨大压力。大流行迫使制造商将全球数百万工人转移到远程平台；重新思考和改造供应链；并转移制造以满足不确定的需求和零件短缺，例如目前困扰汽车行业和其他行业的芯片短缺。

特别是，这一时刻使工厂生产力成为焦点。制造商面临越来越大的压力，要求他们增加国内生产、人才储备，并在保持竞争力的同时提高运营和供应链的弹性。

技术是解决这一难题的关键部分，尽管 IBM 最高管理层的研究表明，59% 的受访组织加速了大流行的数字化转型，但仍有许多工作要做。

利用 AI + 自动化 + 机器人技术的力量

人工智能驱动的自动化是一种强大的工具，可以帮助实时处理数据和分析、改进决策制定并更有效地执行任务。通常，工厂中使用的大多数边缘和物联网设备都是固定的、不灵活的，并且通常无法响应快速变化的环境。对此，将机器人技术与人工智能一起纳入方程式可以成为一种强大的组合，也是提高效率和创新的工具。

例如，IBM 和波士顿动力公司正在合作为 Spot（波士顿动力公司的敏捷移动机器人）创建新的边缘有效载荷。该移动机器人旨在帮助解决检查员在难以到达或危险区域进行检查时的安全问题，它使运营经理能够近乎实时地了解设备健康状况，以便他们能够采取行动改善设备功能和正常运行时间。这种提高的生产力意味着操作员可以在基本检查轮次上花费更少的时间，而 Spot 会持续且频繁地进行检查，从而使团队腾出时间专注于更高价值的工作。

思考“开放”

不过，为了充分利用人工智能驱动的自动化以及 5G 和边缘技术的潜力，企业需要通过混合云方法来“开放”地思考其运营。这些使能技术在过去两年中因承诺支持新的分布式劳动力和加强企业的 IT 基础设施而受到关注。它们将作为必要的工具来防止从云中来回发送数据所涉及的延迟，例如，车间经理可以实时防止机器故障或员工的安全隐患。

今年早些时候，西门子宣布计划应用 IBM 的开放式混合云方法来扩展西门子领先的工业物联网平台 MindSphere® 的部署灵活性。西门子的愿景是为制造商和工厂运营商从运营数据中获得更多实时价值。根据 IBM 的一份报告，一个制造站点在一个月内可以生成超过 2,200 TB 的数据——但大多数数据未经分析。

通过将 MindSphere® 与 IBM 的开放技术相结合，西门子的客户将能够在本地运行 MindSphere®，以降低复杂性并提高其企业和工厂运营所有领域的连接性。这种对开放策略的强调释放了边缘计算的更多价值——这是一项关键技术，使生产线管理人员能够评估实时数据并采取行动，以提高效率、最大限度地延长机器的正常运行时间和工人的安全。边缘计算将处理能力带到生成数据的地方，而不是相反。

过去两年强调了数字化转型对于应对大流行病的敏捷性和弹性的重要性。世界各地的企业都报告说他们正在加速其运营的数字化，从根本上改变了在新的全球经济中完成工作的方式。随着复杂性的增加，没有明确的方法来利用应用程序和技术用例的不同需求：不同的需求需要不同的环境和云提供商。

但是，通过以混合云方式“开放”思考，制造商可以应对市场挑战，并减少采用 5G、安全和混合云的障碍，从而顺利过渡到未来的工厂。