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數(shù)字化轉(zhuǎn)型、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)和工業(yè)4.0對(duì)運(yùn)營(yíng)至關(guān)重要，能夠助力整個(gè)制造和供應(yīng)鏈做出更明智的決策。為了保持競(jìng)爭(zhēng)力，尤其是在勞動(dòng)力短缺的情況下，必須采用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)及其互補(bǔ)技術(shù)。
這種增強(qiáng)的連接性和信息建模能力能夠賦能決策者，縮短響應(yīng)時(shí)間，并提高生產(chǎn)力。
在所有工業(yè)領(lǐng)域，近31%的生產(chǎn)流程和設(shè)備，以及30%的非生產(chǎn)流程和設(shè)備都嵌入了某種智能設(shè)備。麥肯錫估計(jì)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)每年將產(chǎn)生高達(dá)11.1萬(wàn)億美元的總體經(jīng)濟(jì)影響，并將成為所有顛覆性技術(shù)中最大的價(jià)值來(lái)源。
在這些環(huán)境中，工廠和其他流程驅(qū)動(dòng)的生產(chǎn)環(huán)境(例如醫(yī)院和農(nóng)場(chǎng))很可能從物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的采用中獲得最大的收益。
老化的基礎(chǔ)設(shè)施與現(xiàn)代化的需求
盡管工業(yè)4.0前景光明，但許多制造商面臨著實(shí)施挑戰(zhàn)：大量老舊設(shè)備無(wú)法與新的智能技術(shù)集成。
根據(jù)制造業(yè)領(lǐng)導(dǎo)力委員會(huì)的一項(xiàng)研究，北美超過(guò)70%的制造設(shè)備已使用超過(guò)20年。好消息是，數(shù)字化轉(zhuǎn)型并不需要全面更換生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施。
通過(guò)將數(shù)字化能力戰(zhàn)略性地整合到現(xiàn)有系統(tǒng)中，制造商無(wú)需巨額資本支出即可實(shí)現(xiàn)顯著改進(jìn)。如此一來(lái)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型將成為循序漸進(jìn)的旅程，而非二元飛躍，即使是最老舊的機(jī)器也能為現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型制造做出貢獻(xiàn)。
運(yùn)營(yíng)與技術(shù)
采用現(xiàn)代系統(tǒng)的最終目標(biāo)是建立一個(gè)完全高效，甚至自主的流程，從而減少冗余、成本膨脹和運(yùn)營(yíng)浪費(fèi)。重點(diǎn)應(yīng)放在端到端流程改進(jìn)上，這反過(guò)來(lái)又有助于提升組織內(nèi)部的協(xié)作。
這意味著需要投資培訓(xùn)和教育、流程自動(dòng)化、相關(guān)硬件以及新工具或軟件。持續(xù)的運(yùn)營(yíng)改進(jìn)始于從機(jī)器資產(chǎn)中獲取數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)為人員和系統(tǒng)提供即時(shí)洞察，使他們能夠做出更好、更快的決策，并推動(dòng)自動(dòng)化發(fā)展。
隨著自動(dòng)化程度的提高以及智能機(jī)器和智能工廠的應(yīng)用，信息豐富的數(shù)據(jù)有助于整個(gè)價(jià)值鏈更高效地生產(chǎn)產(chǎn)品。通過(guò)從工廠車間收集更多數(shù)據(jù)并將其與其他企業(yè)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)相結(jié)合，智能工廠可以實(shí)現(xiàn)信息透明化并做出更明智的決策。
準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)對(duì)于車間運(yùn)營(yíng)和每臺(tái)機(jī)器資產(chǎn)的有效運(yùn)行至關(guān)重要。
收集到實(shí)時(shí)過(guò)程信息后，下一步就是定義這些過(guò)程變量的關(guān)注狀態(tài)。例如，“烤箱是否過(guò)熱？電機(jī)轉(zhuǎn)速是否過(guò)慢？”“儲(chǔ)罐是否接近空？壓力是否過(guò)高？”“離心泵抽液是否存在問(wèn)題？”
SCADA系統(tǒng)可以定義和跟蹤這些狀態(tài)，監(jiān)控過(guò)程變量并將活動(dòng)狀態(tài)顯示到HMI。這些基于狀態(tài)的事件和警報(bào)為過(guò)程優(yōu)化提升了另一個(gè)層次：它們通過(guò)提醒操作員注意異常情況和次優(yōu)情況，從而提高工廠操作員的態(tài)勢(shì)感知能力。
然后，可以隨時(shí)間捕獲實(shí)時(shí)過(guò)程變量和警報(bào)狀態(tài)，并進(jìn)行計(jì)算以改進(jìn)規(guī)劃并提供檢測(cè)數(shù)據(jù)模式的解決方案。
數(shù)據(jù)是提升效率的關(guān)鍵
雖然準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)對(duì)運(yùn)營(yíng)至關(guān)重要，但有效利用這些數(shù)據(jù)需要先進(jìn)的技術(shù)和分析能力。例如，行業(yè)報(bào)告、預(yù)測(cè)性維護(hù)和安全改進(jìn)等需要收集大量數(shù)據(jù)，但制造商可能面臨有效管理和分析數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。
雖然監(jiān)控和警報(bào)可以提高系統(tǒng)效率，但它們無(wú)法自動(dòng)化勞動(dòng)密集型的報(bào)告流程，也無(wú)法提供提取離散時(shí)間段內(nèi)原始值或匯總值等急需的分析功能。
然而，自動(dòng)化的第三方報(bào)告軟件可以跟蹤生產(chǎn)設(shè)施的所有區(qū)域。完成的報(bào)告隨后會(huì)直接分發(fā)到指定目的地，從而簡(jiǎn)化決策流程并提高運(yùn)營(yíng)效率。
有效利用這些數(shù)據(jù)的能力可以帶來(lái)更明智的決策、改進(jìn)流程和提升競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。分析歷史數(shù)據(jù)可以讓運(yùn)營(yíng)管理層識(shí)別出原本可能被忽視的模式、趨勢(shì)和異常。
歷史數(shù)據(jù)分析可以幫助公司從被動(dòng)規(guī)劃轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)規(guī)劃，并使規(guī)劃與運(yùn)營(yíng)保持一致。數(shù)據(jù)收集完成后，會(huì)被匯總為關(guān)鍵指標(biāo)，最終輸出將以監(jiān)管機(jī)構(gòu)認(rèn)可的格式發(fā)布。
集成其他軟件可以加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型，為整體設(shè)備效率(OEE)和制造執(zhí)行系統(tǒng)??(MES)提供先進(jìn)的數(shù)據(jù)收集功能，使工廠人員能夠深入了解運(yùn)營(yíng)情況，并幫助他們做出更明智、更明智的決策。
通過(guò)部署第三方先進(jìn)軟件，制造工廠可以加速并推動(dòng)OEE的提升，防患于未然，并將工程時(shí)間縮短高達(dá)70%。此外，對(duì)于一家價(jià)值10億美元的公司而言，OEE每提高1%，例如集成能夠減少設(shè)備停機(jī)時(shí)間的先進(jìn)軟件，每年就價(jià)值約700萬(wàn)美元，從而進(jìn)一步降低成本并提高運(yùn)營(yíng)效率。
未來(lái)包含工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)
快速的全球化、技術(shù)進(jìn)步、不斷變化的消費(fèi)者偏好以及不斷變化的政府政策正在重塑行業(yè)。試圖以手動(dòng)密集型流程和過(guò)時(shí)的技術(shù)來(lái)應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)并非易事。
然而，通過(guò)采用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)并利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)收集和自動(dòng)化流程等先進(jìn)技術(shù)，制造運(yùn)營(yíng)可以提高生產(chǎn)力和效率，降低成本，并幫助制造商防患于未然。
通過(guò)提高工廠效率來(lái)優(yōu)先實(shí)現(xiàn)卓越運(yùn)營(yíng)，不僅可以促進(jìn)增長(zhǎng)，還能幫助企業(yè)在不斷變化的商業(yè)環(huán)境中持續(xù)取得成功。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型并非一蹴而就，而是一個(gè)持續(xù)的旅程。那些從現(xiàn)有系統(tǒng)入手，深思熟慮地?fù)肀?shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)，將在日益動(dòng)態(tài)的工業(yè)格局中占據(jù)領(lǐng)先地位。
原標(biāo)題：實(shí)施工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 可提高制造效率
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