五大数字化解决方案变革现代制造业
制造业数字化应用不仅日益被接受，更成为期待。但对小型制造商，转型过程可能令人望而却步。初始费用及员工培训成本足以叫停进程。
但“数字化转型”起步不必令人生畏。在适当指导和教育下，所有制造商均可分阶段实施数字化制造概念，最贴合各自工作环境。以下是助您起步的五大数字化应用推荐。
1. 数字化绩效管理
自2010年以来，数字化业务占比从4%增至近12%，趋势将持续。寻找整合分析业务与IT指标的方式，是优化这一不断增长的企业体验的关键。数据绩效管理应运而生。
通过数据绩效管理获得实时、跨部门洞察，是提升商业决策效力、增加收入和客户忠诚度的简捷途径。借助简便指标衡量方式及全部门通用语言，信息促进与传播简化，生产力提升。使用汇聚机器运行数据和产出等生产信息于一处的数字化仪表盘等工具，是启动自身数字化绩效管理平台的简便方式，具体视产线而定。
2. 预测性维护
制造业从业者深知持续预防性维护的必要性。保持所有设备最佳状态是避免停机、提高生产率的关键。但数字化制造引入新概念：预测性维护。
预测性维护与预防性维护相似，但有一关键差异：不由时间或例行读数等变量触发，而是旨在预判未来产品何时可能失效。利用实际设备状况（常通过安装监测设备或软件收集数据确定）而非设备龄或服务建议，目标是让企业掌握设备当前状况，从而安排服务预约，防止关键设备故障。
成功预测性维护计划三大核心要素：首先，必须收集适合您机械的正确数据分析，因需求而异。其次，问题分析必须准确框定。最后，初始及持续评估必须准确，以预测何时需要维护。
3. 产量、能源与吞吐量优化
产量、能源与吞吐量优化的核心，是持续分析数据以计算最佳最高效工艺。实施该计划全项达标：从提升效率、增加产量到降低整体能耗，快速实现投资回报。从何入手？
首先，利用现有数据。例如，考察生产单个单元应耗时长。掌握该信息后，寻找可信赖的专家顾问，协助选择能开发监控个性化算法的适配软件。最后一步，监控软件提供的信息，开始开发初步试点项目提升效率。
4. 自动化与机器人
实施自动化——尤其是机器人应用——听起来令人生畏，但事实是其在制造业日益普及。除降低运营成本外，该数字化应用还提高产出、改善生产质量、增强工人安全。
转向更自动化环境前，两大关键因素须考量：
- 员工培训——即使自动化机器人执行生产作业，员工仍需懂得操作维护设备。这可能要求现有员工培训，也可能需招聘具备相关认证经验的人员。
- 前期投资——长远看自动化降低运营成本，但通常需前期投资。实施自动化选择常需规划预算。尽管一些创新者提供硬件租赁等有趣替代方案。
自动化初始项目推荐：短周期机器看护、低速物料搬运（<40 ppm）及简单重复一致的应用。
5. 数字化质量管理
实施数字化质量管理体系收益颇丰。同数字化绩效管理一样，数字化质量管理将您当前分析的关键绩效指标（KPI）置入数字化应用。通过标准化质量决策减少人为干预，从而降低人为错误可能性，质量管理将体验更高效率、成本降低、追溯和缓解错误能力增强。
决定从手工转向数字化质量管理时，一些最佳实践值得考量：
- 升级方法论：延续以往质量管理方式颇具诱惑。但要真正最大化投资回报，别仅将现有方法数字化；要重新定义它们。借此机会审视测量内容及其与预期成果的关联。或探索数字化平台可追踪的额外指标。优化利用所有能力。
- 采用最佳实践：审视数字化质量管理成果时，确保任何潜在生产变更采用易配置方案，且基于最佳实践。数字化平台可能比以往更快提供更详细信息，但无法替代多年工业知识经验。
- 员工认同与采纳：所有新技术实施中用户采纳至关重要，但在数字化质量管理中可能双倍关键。实施前让团队成员认同，是成功关键。
希望拆解这些数字化应用实施能理清流程。若有兴趣了解更多或有疑问，联系您当地MEP中心专家。
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