隨著新一輪技術(shù)革命的到來渔肩，制造商開始思考工業(yè)4.0模式逼友，利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)提升效率和增加收益化借。云計算和人工智能技術(shù)的進(jìn)步潜慎，使得世界各地的制造系統(tǒng)和技術(shù)水平達(dá)到了一個新的高度。不過蓖康，雖然全球制造業(yè)都在積極轉(zhuǎn)型智能制造铐炫，但仍然存在許多問題，阻礙工廠車間的優(yōu)化钓瞭、效率提升甚至導(dǎo)致安全隱患驳遵。

制造商在升級之前必需了解清楚淫奔，實現(xiàn)工業(yè)4．0要解決哪些問題山涡，最終目的是要獲得哪些功能價值。新一代信息技術(shù)可以幫助企業(yè)提升生產(chǎn)力斜擎，為管理者提供富有遠(yuǎn)見的洞察力爱饲，認(rèn)識車間哪些因素可能會降低效率，會對公司的業(yè)務(wù)產(chǎn)生負(fù)面的影響宿闯，越來越多的智能制造平臺在實現(xiàn)這樣的功能乳嘁。

工業(yè)4．0將使工廠變得比以往更加智能，但不代表通過自動化危厕、大數(shù)據(jù)寻适、物聯(lián)網(wǎng)和云計算技術(shù)就能達(dá)到想要的效果。企業(yè)在升級過程應(yīng)該把重點放在發(fā)出問題和解決問題上稻扔，并讓員工參與到這個變革中凤婆，以理解必須采取哪些措施，才能讓這些創(chuàng)新技術(shù)解決方案發(fā)揮出最大的潛力伞下。

今天的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將生產(chǎn)過程的所有對象非畜，包括機(jī)器設(shè)備、人和計算機(jī)連接起來辛蕊，采集大量來自車間底層的數(shù)據(jù)亦弛，用于機(jī)器的健康監(jiān)測、預(yù)測性維護(hù)同衣、診斷分析竟块、流程優(yōu)化等，企業(yè)也將可能利用機(jī)器學(xué)習(xí)來處理和分析數(shù)據(jù)耐齐，獲得更多可靠的見解浪秘。但在進(jìn)行數(shù)字化過程中，工廠需要認(rèn)識清楚一些關(guān)鍵的問題蚪缀。

1設(shè)備故障可能引發(fā)災(zāi)難

任何工廠設(shè)備都不可能一直運行下去秫逝，并保持同樣的生產(chǎn)效率。當(dāng)機(jī)器設(shè)備老化或者失效時必將導(dǎo)致生產(chǎn)的延遲，或者需要進(jìn)行停機(jī)維護(hù)违帆，同時也可能會嚴(yán)重影響員工的安全和業(yè)務(wù)的效益浙巫。

此外，工廠必需保證交付時間刷后，機(jī)器故障引發(fā)的是一種災(zāi)難的畴，為了按照市場需求的速度繼續(xù)生產(chǎn)，公司可能不得不外包業(yè)務(wù)來滿足生產(chǎn)需要尝胆，這可能是非常昂貴的丧裁。最終讓企業(yè)付出更多成本，甚至有可能虧損环壳。

總體而言央嘱，由于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的復(fù)雜性和數(shù)據(jù)訪問的復(fù)雜性，要獲得正確的見解乞瑰，前提是取得正確的數(shù)據(jù)馏纱，采集來的數(shù)據(jù)需要經(jīng)過篩選和清洗。不過排击，傳統(tǒng)設(shè)備過于老舊素牌，有時無法獲得合適的數(shù)據(jù)，這些都可能會成為制造商數(shù)字轉(zhuǎn)換的障礙患漆。

2系統(tǒng)地收集和挖掘數(shù)據(jù)

工廠的日常運營不只是制造那么簡單墓且，從產(chǎn)品設(shè)計到原料采購、生產(chǎn)加工任础、測試讲媚、物流等，每一個環(huán)節(jié)都可以影響企業(yè)效益稀境。為了使工廠有更高的效率玲躯，生產(chǎn)管理者每天都要對庫存、供應(yīng)鳄乏、交付跷车、質(zhì)量、生產(chǎn)橱野、客戶支持朽缴、處理和日常管理等信息進(jìn)行分析、監(jiān)控和更新水援。

正確的流程分析和創(chuàng)建強(qiáng)大的數(shù)據(jù)模型密强，可以指導(dǎo)操作人員如何優(yōu)化產(chǎn)線性能，為提升生產(chǎn)質(zhì)量和機(jī)器正常運行時間提供指導(dǎo)蜗元。機(jī)器學(xué)習(xí)可實現(xiàn)智能過程控制或渤，從而自動甚至自主地考慮所有關(guān)鍵變量和相關(guān)修正系冗。

通常來說，生產(chǎn)人員日常工作表現(xiàn)薪鹦、生產(chǎn)表單以及機(jī)械設(shè)備的數(shù)據(jù)等都需要收集掌敬，這些數(shù)據(jù)對務(wù)決策極為重要。如果沒有一個有效的系統(tǒng)池磁，運營經(jīng)理及其團(tuán)隊會浪費大量時間去收集數(shù)據(jù)犀刀，才能獲得這些對做出關(guān)鍵業(yè)務(wù)決策至關(guān)重要的必要信息。

3信息可靠性是一個關(guān)鍵

生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)通常是復(fù)雜而混亂的捻尉，如果數(shù)據(jù)不可靠饮茬，那可能很多工作都是白忙。數(shù)據(jù)分析本身為了給管理者決策建議候钟，如果產(chǎn)生了錯誤的結(jié)論拉狸，那么公司可能作出錯的選擇，可能最終選擇最具阻力的路徑据鼓，以及進(jìn)行了復(fù)雜的運營流程荸刁，最終導(dǎo)致資源浪費或濫用。

此外弦银，由于某些設(shè)備既是自動化又是手動的，這意味著還有一層復(fù)雜性此幕，操作人員在進(jìn)入時必須密切關(guān)注可操作的數(shù)據(jù)宦衡。那么，手動輸入數(shù)據(jù)很容易出現(xiàn)人為錯誤签缸，這可能會導(dǎo)致由誤導(dǎo)性信息產(chǎn)生更糟糕業(yè)務(wù)決策尼荆。

錯誤的數(shù)據(jù)會給生產(chǎn)經(jīng)理帶來許多困擾，例如不準(zhǔn)確的KPI數(shù)據(jù)唧垦，管理者無法了解真實的情況捅儒，就不能進(jìn)行下一步的優(yōu)化。所以只有使用準(zhǔn)確數(shù)據(jù)振亮，才可以有效地做出決策巧还。

聲明：本網(wǎng)站所收集的部分公開資料來源于互聯(lián)網(wǎng)，轉(zhuǎn)載的目的在于傳遞更多信息及用于網(wǎng)絡(luò)分享坊秸，并不代表本站贊同其觀點和對其真實性負(fù)責(zé)麸祷，也不構(gòu)成任何其他建議。本站部分作品是由網(wǎng)友自主投稿和發(fā)布褒搔、編輯整理上傳阶牍，對此類作品本站僅提供交流平臺，不為其版權(quán)負(fù)責(zé)星瘾。如果您發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站上所用視頻走孽、圖片惧辈、文字如涉及作品版權(quán)問題，請第一時間告知伶葵，我們將根據(jù)您提供的證明材料確認(rèn)版權(quán)并按國家標(biāo)準(zhǔn)支付稿酬或立即刪除內(nèi)容先俐，以保證您的權(quán)益！聯(lián)系電話：010-58612588 或 Email:editor@mmsonline.com.cn极谚。