在數位時代,數據被定義為新的“能源”。在工業4.0的背景下,企業需對大量數據進行實時管理。這無疑給製造型企業帶來新的挑戰。
就中小製造企業而言,仍有部分企業未能使用數據分析來進行運營管理。當然,許多當地製造企業一直致力於研究如何改善流程和技術實施,為邁向工業4.0做好準備。
讓我們共同探討製造企業應該採取哪些步驟為未來做好準備吧!
工業4.0的來臨,使企業對數據的依賴度大大提升,這意味企業需做好數據管理,以此通過數據的輔助進行決策最優化。
以往企業更偏向招聘具備特定技能的人員。當然隨著技術的進步,員工需要進行培訓以適應不同領域的工作內容,包括IT和工程領域。
因此,企業應招聘不同背景的員工。這點會協助企業打破現有過於注重指標和精實生產的企業文化。
此舉也會給企業帶來新的想法和做法。雖然會給部分企業帶來挑戰。當然想在數據時代立穩腳跟,這一點是至關重要。
在基礎建設方面,製造商可考慮將感應器增設至設備並將其聯網。有助於製造商對其機器資料進行追溯,讓管理團隊能深入了解如何提高機台效率。
藉助感應器,製造商能追蹤機器的運作狀況,並在問題發生時自動通知相關人員。另外,制造商可以對機器做出相應調整來提高效率。例如,如果某臺機器使用量超出正常水平,製造商可通過“機台學習”自動變更機台設定來增加生產效率。
在工業4.0背景下,製造商應考慮將物聯網( IoT )裝置和感應器與機器進行整合,來協助追溯數據和提升流程效率。
例如,制造商通過感測器來測量特定機器溫度。若溫度超出正常水平,製造商會收到警報,通過防止故障和修理措施來節省時間和金錢。另一方面,企業可投資協作機器人(Cobots,聯合機器人)。
Cobots通過與員工協作,來提高合作和效率。以汽車製造商為例,使用激光切割機時會產生有毒的煙霧,該物質對人體有害。針對金屬零件切割部分,製造商可將機器人與激光切割機綁定,有助於保護員工並提供更安全的工作環境。
如上所述,製造商應對機器數據進行監控,來了解生產狀況。這有助於製造商的決策優化並找出改善工作流程的方法。
例如:某機器產量未足或製程時間過長,製造商可查看數據來了解問題根源,協助製造商解決問題和提高效率。如果企業應用工業物聯網( IIoT )平臺來監控生產數據,企業可以將該數據與其他系統整合,以此進行更全面的檢視。
例如:許多IIoT平臺可與機器操作資訊系統( OIS )或電腦操作系統( COS )進行整合。這點為製造商提供即時的生產數據更新和查看其他營運數據(如存貨所在地)。
製造商透過實時數據來了解工廠現況,並對流程進行自動化,使流程更高效和精簡。透過數據分析工具來檢查生產現場數據,企業可找出哪個過程產生不必要時間、哪個操作正在執行、哪些因素導致錯誤發生。這些讓企業能確定就哪些可進行自動化,以及哪些任務需要由員工來完成。
合適的自動化軟件有助於企業擴展規模 。製造商可快速回饋客戶訂單,另外也會有更多時間專注於創新和產品改進。
製造商可將3D打印技術應用至生產過程。
3D打印技術進步飛速,乃至現今可用於金屬零件製造。這點讓製造商可創作獨特的零件和優化設計。過往,若想要設計一個產品雛形,企業須為該產品製作模具,其費用相當可觀。現在製造商可設計3D模型,並使用3D打印機以更低的成本來製作模型。
3D打印技術加快了製造商的設計過程。例如:公司為新車所有零件建立3D模型,設計師對零件進行設計迭代,來確保零件最佳設計,來節省新車設計和其他產品的時間。
若企業在製作過程中應用AI和機器人技術,這將是一個大躍進!
製造商可使用軟件對機器和機器人進行編程來指定任務。該點使企業能處理更多訂單並加速產品交付,同時減少人工消耗。
機器比員工在執行任務更具效率。除了自動化,這些工具能協助企業擴展規模和提升盈利能力。當然製造商須確保設備和軟件的正確使用。否則企業無法從這些技術中有所獲益。
隨著更多企業邁向工業4.0 ,他們需要一個共享數據和協助平台。這有助於企業提高效率並找到新方法,來解決他們可能遇到的問題。為了解決這些問題,公司創建了名為元宇宙(Metaverses)的社交網路,企業可在此分享數據、協作來提高效率。
例如:Siemens和ABB共同建立了一個名為ABB Ability的社交網路。企業通過該平臺來進行運營管理,和其他企業合作並分析數據。還有許多其他公司推出了類似的平臺,包括SAP的Leonardo、GE的Predix、Oracle的Oracle Digital Transformation。