对于离散制造商而言，机器是生产的命脉。如果设备维护得当，则可以实现高效生产、降低成本、准时交货和提高客户满意度。 公司继续依赖广泛的平均值和期望来制定维护日历。例如，根据历史平均值（或根据 OEM 建议）每 30 天或每 100 个零件维护一次设备。 在部署维护时，历史上并未考虑设备利用率、零件故障、工具磨损、振动和其他设备状况等复杂性。 通过连接操作，有一种方法可以确保设备性能和健康数据影响维护活动。这可确保仅在必要时进行维护活动，从而减少代价高昂的过度维护的可能性，同时确保避免设备故障。 如何？通过捕获实时和历史机器数据来实现更有效的维护计划。 通过实时自动捕获、标准化和上下文化

本文是解决制造商在工业 4.0 和工业物联网解决方案方面最紧迫问题的系列文章的一部分。在瞬息万变的制造技术领域，很难将有价值的解决方案和方法与闪亮的物体和短期思维区分开来。我们在这里解决问题并提供有关这些主题的清晰度，以帮助您充满信心地前进。探索完整系列： 是的，您真的为工业 4.0 做好了准备：这就是原因 工业物联网是必需品，而不是“锦上添花” 团队未在 IIoT 上出售？以下是推动内部采用的方法 云和 SaaS 继续灌输恐惧 变化可能是可怕的，尤其是在制造业，传统和企业文化很难偏离常态。许多制造经理已经被那些经过漫长而艰巨的学习曲线后无济于事的举措所烧毁，现在更加抵制变革。

在当今快节奏的市场中，制造业领导者越来越多地寻求转型技术来推动运营改进。他们认识到 MachineMetrics 等解决方案的潜力，该解决方案提供丰富的机器数据和有价值的数据驱动洞察。但在与这些领导者的对话中，有一个话题经常成为最前沿的话题：劳动力挑战。并且有充分的理由。 根据德勤和制造研究所最近的一项研究，在接受调查的 800 家制造商中，77% 的制造商预计在吸引和留住工人方面将持续存在困难。这些制造商还报告说，与 2018 年相比，如今找到合适人才的难度增加了 36%，尽管由于与 COVID 相关的失业，可用工人的供应在同一时间翻了一番。 为了遏制员工流失的趋势，领导者现在通过评

一家制造公司的好坏取决于它的设备。但更重要的是，组织如何使用其设备。在不了解生产机器的整体设备效率 (OEE) 的情况下，公司可能会在竞争激烈的制造环境中失去优势。 通过捕获和分析 OEE 数据，用户可以更好地了解他们的设备的使用效率，鉴于设备所代表的大量资本支出，这一点非常重要。 OEE仪表盘不仅可以显示车间的实时OEE，还可以识别趋势、模式和改进路径，让制造商有机会提高效率，因为作为他们持续改进计划的一部分。 什么是 OEE 仪表板？ OEE 仪表板是一种生产报告功能，可显示实时 OEE 分数，以便在整个车间轻松访问消费。 可视化 OEE 仪表板填充了基于已收集、标准化和情境化的车间数据的

随着每一代制造业的发展，流程调整、持续改进计划以及精益和六西格码等计划都取得了进步。 操作员、生产线主管和高级管理人员可以成功实施这些方法来提高效率、减少浪费、提高质量和降低成本。然而，由于缺乏对车间绩效和流程的了解，大多数公司仍在努力消除看不见的浪费。 凭借精益计划和持续改进的心态，管理人员可以不知疲倦地发现他们的许多问题存在于哪里。但是，要真正利用车间的隐藏能力，管理人员需要能够揭示隐藏工厂的准确生产数据。 本文涵盖了很多内容，如果您想跳转到特定部分，这里有一个索引： 什么是隐藏工厂？ 隐藏工厂是一个概念，指的是制造过程中不可见或隐藏的部分，这些部分会导致质量问题或降低运营效率。

工业物联网 (IIoT) 和第四次工业革命（工业 4.0）技术的兴起所带来的数据的力量是无可争议的。对于制造业来说，企业是否会将这些系统数字化并整合到他们的运营中不再是一个问题 - 这是一个何时的问题 .这也是生存和竞争力的问题。 对于数据标准化，有很多事情需要考虑，例如如何收集数据，将部署哪些系统来管理数据，以及如何分析数据以实现可操作性。如果没有标准化，您将面临各种数据格式、孤立的数据收集系统以及缺乏可操作的见解。 但什么是数据标准化，特别是在制造业的背景下？它对制造商开始数字化转型之旅的重要性有何影响？继续阅读以了解为什么自动化数据收集和标准化是在精益制造环境中成功实施 IIoT 的

Kepware 长期以来一直是工业连接的代名词。自 1990 年代中期成立以来，他们已成功帮助连接各行各业的各种工业设备，为众多工程师提供了成功推出 M2M 项目的工具。 然而，随着工业 4.0 的到来和工业连接领域的进步，已经出现了新的解决方案来满足制造商不断增长的需求。这些制造商正在寻求解决方案，以快速轻松地连接其设备并获得即时洞察力，从而在整个运营过程中做出提高绩效的决策。 新的市场解决方案正在推动下一代连接设备的发展，帮助制造商连接他们的设备并比以前更快、更有效地使用数据。这些解决方案让制造商能够更深入地了解他们的设备，从而降低成本、提高产能，甚至开发新的商业模式。 在下面对 K

本文是解决制造商在工业 4.0 和工业物联网解决方案方面最紧迫问题的系列文章的一部分。在瞬息万变的制造技术领域，很难将有价值的解决方案和方法与闪亮的物体和短期思维区分开来。我们在这里解决问题并提供有关这些主题的清晰度，以帮助您充满信心地前进。探索完整系列： 是的，您真的为工业 4.0 做好了准备：这就是原因 关注云和 SaaS？这就是你所缺少的 团队未在 IIoT 上出售？以下是推动内部采用的方法 关于 AI、IIoT、机器学习和 5G 等最新和最伟大的技术发展，人们一直在讨论。但是对于所有这些新兴技术，确定哪些提供价值以及从哪里开始是一项艰巨的任务。 制造业的许多管理人员

CNC加工是一门大生意。据估计，截至 2020 年，CNC 加工是一个价值 819.5 亿美元的产业，预计到 2028 年将达到 1284 亿美元。 这种增长是由对精密零件的更大需求推动的，这是技术进步和定制化的结果。更不用说航空航天、医疗和军事等行业的可持续性要求和严格标准了。 技术的融合和客户对更高公差的需求意味着精密制造商必须充分利用他们可以使用的每一种工具来满足期望。从选择合适的材料强度特性、合适的机器到合适的模具质量，公司都在全力以赴在所有零件上实现更高的精度。 一种这样的方法是使用刀具补偿。 什么是刀具补偿？ 刀具补偿 (cutter comp) 或刀具直径补偿 (CDC)

保持设备高效运行需要管理正常运行时间、运行时间、完全生产时间和无数其他因素的动态平衡。做对了，就能以最低的成本和最高的效率生产出成品。搞错了，工厂性能会受到计划外停机、计划外维护和高故障率的影响。 这些变量都是机器可用性的一部分 .在所有生产环境中，提高可用性以充分利用生产时间对于成功至关重要。 什么是机器可用性？ 机器可用性或正常运行时间是机器实际运行的总时间与计划运行的时间之比。可用性是机器运行时间的百分比。 计划时间基于了解可用产能、手头有适当数量的原材料以及运行所需的员工和销售订单。 在此预定时间内，停机可能会减慢或停止机器。总停机时间包括预防性维护、转换和其他受控的已知变量。

每个制造公司都希望减少转换时间。在某些行业，转换过程可能需要数天或数周，而在其他行业则只需几分钟。在小批量或单件生产的行业中，通过持续改进计划、SMED（单分钟模具更换）和标准工作减少定期更换时间，可以显着提高效率和设备利用率。 什么是转换时间？ 转换时间是上一次运行的最后一个良好部分与下一次运行的第一个良好部分之间经过的总时间。以下运行的第一件必须符合质量标准和规范。 “拨入”时间也必须包含在转换时间中。 内部和外部转换时间之间存在重要区别。内部转换时间表示上述经过的时间。外部转换时间是指操作员、技术人员和其他人员准备转换所花费的时间。 外部转换时间变量会影响总的内部转换时间。例如：

在当今竞争激烈的制造环境中，那些不改进的人可能会被甩在后面。长期以来，持续改进一直是一系列方法的目标，包括精益、六西格码等。但制造业的持续改进是什么？公司如何开始使用最佳实践和先进技术来改进和优化制造流程？ 持续改进模型 深深植根于从丰田生产系统 (TPS) 发展而来的精益制造运动中，大多数流程改进计划都遵循专注于消除浪费的模型。随着时间的推移，消除多个类别的浪费可以导致可维护流程的整体改进。 根据丰田生产系统，废弃物分为三类： 慕达 Muda是一类专注于非增值工作的废物。 Muda 认识到两种不同类型的不增加价值的活动。第一个是生产过程的一部分，影响最终客户。如果它没有为生产过程或客户

刀具破损一直是加工操作面临的挑战。由于最终导致故障的工具磨损，这些断裂可能发生在常规加工循环中。它们也可能由于设置不当、人为错误、设备故障或其他各种原因而发生。 当工具损坏时，成本就会增加。停机时间意味着更少的优质件和潜在的错过交付。它还推高了废料和可返工件的额外劳动力的劳动力和材料成本。 然而，近年来，精确可靠的工具监控系统与生产监控相结合，以延长工具的使用寿命或预测其故障。 本文将定义刀具破损，讨论常见的刀具破损检测技术，并提出避免代价高昂的破损的方法。 什么是 CNC 刀具破损检测？ CNC加工中使用的工具种类繁多。刀具破损检测由控制系统技术组成，其中刀具破损向操作员发出破损信号

随着每个制造业的劳动力、运输和材料成本的上升，公司都急于寻找省钱的方法。对于 CNC 加工，工具是一项额外的、通常是无法预见的成本，必须作为业务的一部分产生。 更好地了解影响工具成本的因素以及了解如何跟踪工具的健康状况将有助于管理更健康的底线。本指南探讨了影响工具成本的因素以及与衡量此费用项目相关的收益。 什么是模具成本？ 工具成本表示工具生命周期内折旧的工具价格除以工具生命周期内制造的零件数量。这是一项难以监控的测量，但通过了解刀具寿命的解决方案，制造商可以更深入地了解其刀具的性能和成本。 为什么工具很重要？这不是小成本吗？ 模具成本的考虑很重要，因为模具的质量和条件将决定成品的质量。

最近，我有机会在 IIoT 世界数字制造日与来自 Fulcrum、UpKeep 和 MachineMetrics 的技术领导者主持了一个小组讨论。在题为“MES 之死：工厂软件堆栈的新愿景”的小组讨论中，我们挑战了构建制造运营系统的标准方法。 [观看录音] 我们的主张是，这些广泛的、主要是组织性的解决方案无法达到产生真正性能优势所需的深度和复杂性。相反，我们提出了一个由 API 连接的、易于部署的单个组件的解决方案前景。 开箱即用的价值收集能力是这些最佳解决方案的一个关键特征。然后，这些垂直平台成为制造商技术堆栈和整个生态系统的基础，在可管理的阶段实现特定改进。 这是一场引人入胜的讨论

本文是解决制造商在工业 4.0 和工业物联网解决方案方面最紧迫问题的系列文章的一部分。在瞬息万变的制造技术领域，很难将有价值的解决方案和方法与闪亮的物体和短期思维区分开来。我们在这里解决问题并提供有关这些主题的清晰度，以帮助您充满信心地前进。探索完整系列： 工业物联网是必需品，而不是“锦上添花” 关注云和 SaaS？这就是你所缺少的 团队未在 IIoT 上出售？以下是推动内部采用的方法 在过去的几年里，制造业发生了许多重大变化。从全球大流行到供应链问题再到工人短缺，挑战从未如此之大。更不用说，这些挑战是在需求旺盛且制造业预计在未来十年内实现强劲增长的时候出现的。 另一个重大变

多年来，公司已经意识到信息技术的好处。而随着工业物联网（II0T）技术的到来，一场生产数字化的新革命正在进行中。但随着这两种技术的不断成熟，IT/OT 融合正在成为现实，并有望为 IIoT 的采用带来比单独使用任何一种都更显着的综合效益。 信息技术 (IT) 的定义是什么？ IT 系统已经存在了几十年。它们由处理和分发数据的组合系统中的软件、系统、网络、维护和数据存储的集合组成。经理和决策者在各个层面使用这些数据在工业环境中做出企业级或工厂级决策。 对于软件，这可能包括独立的 MRP 系统、ERP 系统、专业的财务或质量平台等。最初，这些软件平台是本地系统，需要定期更新，而且对于使用它们的

刀具费用加上报废有缺陷的零件使得延长刀具寿命成为金属切削公司的重要目标。传统加工依赖于通过实验确定的设置来确定机床的寿命。操作员可以记录零件计数，直到工具出现故障或开始开发超出规格的零件。这些零件数量的平均值可用于确定工具寿命的阈值。或者，他们可以使用机床 OEM 提供的零件数量来确定换刀的节奏。 这些解决方案不准确，导致以下两种情况之一： 工具未得到充分利用，这意味着工具在其使用寿命结束之前被更换 工具被过度使用，导致零件报废和停机 工具监控使制造商能够监控和优化其工具的使用寿命，以确保他们能够从工具中获得最大的投资回报，而不会遭受灾难性工具故障的后果。 什么是刀具寿命？ 刀具寿命

如果我从最近重返现场活动中学到了什么，那就是没有什么能比得上从面对面互动中获得的能量和洞察力了。在 EASTEC，我花了三天时间与当地制造商、供应商和客户交谈，很明显，拥抱车间数字化的紧迫性已经到来。 在大流行期间，制造商已经驾驭了动荡的市场条件，导致大多数人意识到采用有效的自动化和数据驱动策略是成功的必要条件。今天不进行这种进化的人明天很快就会落后。 也就是说，尽管运营改进和竞争进步的潜力不可否认，但许多制造商对利用数据始终存在一种自我怀疑的情绪。我尽力在下面记录这些想法和我对它们的谴责： “我们现在没有能力做到这一点。” 大多数制造商认为利用技术是一个巨大的提升，可能是过去 ERP

今天的制造业领导者越来越难以选择满足他们不断增长的需求的软件。传统上，制造业务将使用为其工厂设计的 ERP/MRP 系统，并使用 Microsoft Access、Excel 或纸张来填补空白。这些系统需要大量维护、手动数据输入，并且通常需要一个顾问团队来实施。 ERP 系统试图解决这些问题，但只是增加了系统的复杂性，导致复杂的软件难以使用且难以扩展。 我们终于开始看到易于使用、基于云且更灵活地适应不断变化的业务需求的新一代制造软件。 制造软件的演变 最初的 SaaS 公司从横向服务中获取价值，并且在 CRM 和 HR 等不同行业中是相似的。 SaaS 公司最著名和最成功的例子是 Sale