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根云-工業(yè)趨勢(shì)分析
返回制造商所追求的目標(biāo)很簡(jiǎn)單，無(wú)非是降低成本、提升質(zhì)量、提高可用率和提升產(chǎn)出量，因此必須淘汰、更新老舊生產(chǎn)設(shè)備和傳統(tǒng)技術(shù)。
根據(jù)IoT Business News報(bào)導(dǎo)，新科技和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)帶動(dòng)這波制造業(yè)轉(zhuǎn)型潮，對(duì)全球制造業(yè)造成深遠(yuǎn)的影響。2016年LNS Research調(diào)查發(fā)現(xiàn)，未來(lái)1年51%受訪的制造商表示將投資工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，75%表示遲早會(huì)投資該領(lǐng)域。
制造業(yè)管理階層正迎向工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)4.0，一來(lái)讓工廠兼具連網(wǎng)功能、實(shí)時(shí)性、數(shù)字整合和預(yù)防性，二來(lái)采用可快速部署、快速實(shí)現(xiàn)價(jià)值、持續(xù)進(jìn)化的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，還要透過(guò)網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)裝置和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)來(lái)提供現(xiàn)代體驗(yàn)。
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)透過(guò)數(shù)字制造、實(shí)時(shí)智能和預(yù)測(cè)分析，協(xié)助制造商提升營(yíng)運(yùn)效能和彈性。而制造業(yè)轉(zhuǎn)型主要分成3個(gè)階段。
第一階段是“了解”，亦即實(shí)時(shí)掌握既有的資料，包括實(shí)時(shí)連接各種資產(chǎn)、傳感器、商業(yè)系統(tǒng)和外部數(shù)據(jù)源。一旦資產(chǎn)和效能出現(xiàn)異常，就實(shí)時(shí)發(fā)出警報(bào)。此外，簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)并且從角色為基礎(chǔ)(role-based)出發(fā)來(lái)看待營(yíng)運(yùn)效能，還有以智慧傳感器和現(xiàn)代技術(shù)來(lái)強(qiáng)化既有設(shè)施。
如此一來(lái)，可望提高信息的質(zhì)量和可靠性，減少非預(yù)期停工，提升營(yíng)運(yùn)和維護(hù)的效率，同時(shí)提高產(chǎn)品的質(zhì)量。例如曾有一家運(yùn)輸制造商，只花幾個(gè)禮拜部署，就減少10～20%非預(yù)期停工時(shí)間。
第二階段是“進(jìn)步”，一旦取得實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，制造商要針對(duì)機(jī)器健康狀況和品管流程進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，例如預(yù)測(cè)何時(shí)機(jī)器可能故障。此外，善用3D和AR技術(shù)來(lái)引導(dǎo)工人、以數(shù)字的方式設(shè)計(jì)制造流程和品管計(jì)劃、持續(xù)改善制造應(yīng)用。
這可望讓進(jìn)步的腳步加速，提高效率和彈性，提高勞動(dòng)力的效率，提升產(chǎn)品質(zhì)量，優(yōu)化維護(hù)流程，例如有一家船舶制造商簡(jiǎn)化產(chǎn)品研發(fā)制造流程，終于及時(shí)在預(yù)算內(nèi)交貨。
第三階段是“超越”，試圖把上述能力延伸到企業(yè)管理層次，包括掌握供貨商的生產(chǎn)效能和質(zhì)量、同步各種資源來(lái)確保生產(chǎn)完美無(wú)瑕、利用關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)(KPI)和效能基準(zhǔn)來(lái)找出最佳作法、部署物理數(shù)字的閉回路流程來(lái)刺激進(jìn)步。
這樣一來(lái)，得以改善生產(chǎn)流程、提升獲利率、降低非預(yù)期停工、縮短前置作業(yè)、提高臨場(chǎng)反應(yīng)能力。例如有一家財(cái)富(Fortune)全球前50大食品飲料公司，設(shè)法讓決策人員洞悉所有作業(yè)流程，進(jìn)而提升生產(chǎn)力8～10%。
（來(lái)源：中國(guó)測(cè)控網(wǎng)）
