工业 4.0：智能工厂所需的制造技能

当 IT 和 OT 世界必须比以往更加紧密地结合在一起时会发生什么？我们与等式两边的制造商讨论了“智能工厂”工人所需的技能以及迄今为止限制广泛采用的文化障碍。

行业营销人员将智能工厂或智能制造称为信息技术与运营技术的“融合”。分析师和顾问预测制造业的未来，而且完全是数字化的。

“40% 的劳动力将在未来三到五年内退休或达到退休状态，这是巨大的，”英特尔物联网集团工业创新高级总监艾琳·佩特里克博士在接受采访时表示。更好的 MRO。 “自动化将是必需品。”

The Clean 的外展顾问 Mike Yost 表示，今天的大多数公司，尽管投资于新技术，但仍未实现工业 4.0 的承诺，在工业 4.0 中，优化的供应链与工厂车间和准时交货完全集成能源智能制造创新研究院（CESMII）接受 Better MRO 采访。

“现实情况是，许多公司今天都在做很多‘聪明’，而且一直如此，”Yost 说。 “这让我发疯了，我们使用的语言在这个行业中是多么的分散……定义这些术语并认为它们是最终目的地是有危险的……我们现在在各个方面都在发展，但没有人在做所有这一切。”

为什么？真的很复杂。

“底线：制造商在数字化方面的谨慎并不是缺乏内部战略一致性和短期关注。制造业的世界是复杂的，”制造商生产力与创新联盟 (MAPI) 总裁兼首席执行官 Stephen Gold 在 2018 年的文章“制造商在工业 4.0 中落后——而且是有充分理由的。”

是否正在发生更精确和准确的预测性维护？是的。自动导引车和人工智能等自动化系统正在向机器单元和仓库地板迈进。

软件在机器上变得越来越智能。例如，马扎克现在为其卧式加工中心配备了主轴健康监测系统选项。 Makino 展示了由初创公司 iT SpeeX 开发的用于机器操作的语音命令技术。

“这个难题有无数个部分，而技术部分可能不是最难解决的，”戈尔德说。 “虽然制造公司可能存在巨大差异……但它们都具有某些共同特征，例如日益复杂的供应链，在更换之前使用生产资产数十年，以及不惜一切代价避免生产停机的非常现实的需求。”

不过，Yost 表示，制造业的商业领袖已经听说“在正确的时间拥有正确的数据”已有 25 年或更长时间了。

今天有什么不同？工具包中的数字软件和智能工具、探头和智能传感器比以往任何时候都多，可用于帮助制造商实现其竞争和效率目标。新材料已经问世——以及通过 3D 打印或“增材”技术制造的新方法。

因此，需要新的混合技​​能，将操作和加工技术专业知识与数字和数据技能相结合。

智能制造需要哪些技能？

“他们需要理解数据，能够分析数据并使用统计思维，”Petrick 说。 “数据需要推动行动才能发挥作用。”

Petrick 在英特尔领导着专注于 OT 和 IT 鸿沟的研究，并且能够将英特尔作为制造商和技术公司进行研究。去年，该公司发表了一项研究，“工业 4.0 要求工人和制造业务的共同发展”，对 145 名参与者进行了调查。

“但他们还需要相信他们在仪表板上看到的数据的真实情况......不信任是我们研究的主要内容，”她说。

Petrick 认为数据科学家的技能将会很受欢迎，但很难获得。他们已经是今天了。其他技能包括：技术机器人和自动化专业知识、虚拟化、高级编程、高级视觉（相机）、协作机器人模拟和增强现实应用。

让我们把“理解数据”放在更多的背景下：当你有能力监控大量的智能信号时，你如何区分异常？

毫无疑问，工业 4.0 的智能工厂将严重依赖数据。工作人员将需要技能来帮助发现异常，定义要监控的“正确”数据，并创建适当的故障转移来触发替代生产路径和突发事件。

“员工需要具备关键的解决问题的能力，并且能够在解决问题之前发现问题，”Yost 说。

机器级别的事情将走向何方？阅读“ 请教专家：佐治亚理工学院关于加工未来的教授 . ”

鉴于技能差距，这不是一件容易的事。这并不是说经验丰富的车间工人今天缺乏这些技能。也不意味着新人才不会了解以前的技术和技巧。

但是当那些最有 OT 经验的人不再工作时会发生什么？

“进入制造环境的未来工人是数字原住民，他们对数据感到满意并期待数据，以提高透明度。然而，这些数字原住民缺乏生产经验，”佩特里克在《工业周刊》的一篇文章中写道。 “目前的劳动力有生产经验，但缺乏数据知识。我们需要将这两个人群及其信仰体系联系起来的培训计划，以实现未来的智能工厂。”

需要的其他智能制造技能：协作

根据英特尔的研究，Petrick 发现 IT 和 OT 之间的文化挑战是制造商面临的最大障碍。

“双方都有根深蒂固的理念，它们很难结合起来，”她说。 “公司需要让所有利益相关者参与到这一转型中，并让各方专家参与其中。”

这意味着在同侪群体之间进行协作、合作和指导，并始终保持沟通和协调。流程工程师需要与 IT 团队并肩工作。

您需要回答技术问题吗？询问 MSC 金属加工技术团队 在论坛中。

“如果您只考虑流程效率，您可能不会关注系统的安全性，”Petrick 说。因此，请给 IT 让座。

它还需要更多的系统规划和集成知识。这可能需要聘请外部专家，例如 Petrick 所说的系统集成商，因为他们与技术和供应商无关。

“今天的技术通常在没有任何计划来保持更新的情况下被采用。几家工厂最终使用了新机器和旧计算机接口、新数据流和旧服务器……”英特尔在其共同进化研究中表示。

其他软技能包括沟通和致力于终身学习和教育。然而，似乎许多制造商在培训方面落后了。

“在编程、设置、操作和维护智能制造工具和流程时，你必须了解他们 [工人] 需要培训的其他方面，”U-SME 模具副总裁 Jeannine Kunz 在一篇关于技能的文章中说差距。 “不幸的是，制造业在每位员工的培训投资方面一直低于平均水平。”

当今智能制造领域的工作是什么？

智能技术主要帮助预测性维护任务，这有​​助于提高工厂的灵活性。当您了解所有机器的状态并知道何时会发生故障时，“您可以显着减少停机时间，”Petrick 说。

简而言之，从可用信息的深度可以实现更多的吞吐量。

“当您更深入地了解可以调整的内容时，节省成本和提高效率的机会就会成倍增加，”Petrick 说。

但这并不一定发生在每个部门。根据 Petrick 的说法，汽车和食品和饮料行业正在出现显着增长，并且每年都在变得“更聪明”。

汽车正在应对消费者对汽车的大规模定制以及来自全球动力和自动驾驶汽车的压力。

食品行业有很多失败的新产品，因此食品制造商希望快速失败并进行调整。他们还对新鲜原料产生了额外的消费者压力，因此他们寻求更严格的制造控制，并希望更灵活地从流程中抽出时间。精通流程和技术会有所帮助。

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