工業(yè)制造業(yè)有眾所周知的好處,隨著時(shí)間的推移,作為獨(dú)立的功能改進(jìn)而被采用,例如生產(chǎn)率優(yōu)化和增加收集的數(shù)據(jù)以改善運(yùn)營(yíng)洞察力。但是,隨著制造業(yè)采取更全面的觀點(diǎn),將信息技術(shù)(IT)基礎(chǔ)設(shè)施與運(yùn)營(yíng)技術(shù)(OT)集成以創(chuàng)建智能工廠,制造商可以實(shí)現(xiàn)這種“工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)”(IIoT)的全部好處,推動(dòng)其行業(yè)向前發(fā)展。
IIoT可以通過多種方式實(shí)現(xiàn)智能工廠(還有一些挑戰(zhàn))。然而,在探索這些之前,值得回顧一下智能工廠與傳統(tǒng)工廠的區(qū)別特征。
智能工廠特點(diǎn)
智能工廠最簡(jiǎn)單的區(qū)別是數(shù)字信息和物理資產(chǎn)的融合,從而擴(kuò)展了制造能力。這些網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)(CPS)將額外的傳感器和自動(dòng)控制集成到制造過程中,從而產(chǎn)生三個(gè)主要特征:資產(chǎn)連接性,性能/趨勢(shì)可見性和操作員自主性。
集成的數(shù)字和物理工具將操作員與設(shè)備連接起來。這種連接為他們提供了一個(gè)實(shí)時(shí)的,虛擬化的設(shè)備狀態(tài)在監(jiān)視器的圖片。通過豐富對(duì)流程在操作期間如何運(yùn)行的洞察,操作員可以更近距離地監(jiān)控流程,同時(shí)花費(fèi)更少的活動(dòng)時(shí)間觀看機(jī)器運(yùn)行,提高自主性。
智能工廠的另一個(gè)特點(diǎn)是數(shù)據(jù)收集和必要的分析,工程師需要解碼過程操作。此外,必須有現(xiàn)場(chǎng)或基于云的服務(wù)器來處理和容納更大量的數(shù)據(jù),這是傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施所不需要的。
智能工廠的優(yōu)勢(shì)
IIoT由于其諸多優(yōu)勢(shì),正在推動(dòng)工業(yè)制造業(yè)85%的采用率。第一層是制造商從使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)作為其流程的一部分中實(shí)現(xiàn)的歷史收益:
改進(jìn)的庫存控制-記錄對(duì)生產(chǎn)流程的洞察,實(shí)現(xiàn)了降低庫存(歷史上的高優(yōu)先級(jí)關(guān)鍵性能指標(biāo)(KPI))和提高彈性/組件可用性(準(zhǔn)時(shí)制(JIT)生產(chǎn)的已知缺點(diǎn))的雙重好處。分析可以優(yōu)化平衡,同時(shí)降低供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)。這一改進(jìn)降低了訂單管理和材料處理成本。
通過更高的整體設(shè)備效率(OEE)降低生產(chǎn)成本這種方法還優(yōu)化了資產(chǎn),以提高生產(chǎn)和能源效率。
提高質(zhì)量和降低廢品率—在生產(chǎn)過程中收集大量數(shù)據(jù),使操作員能夠深入了解設(shè)備的生命周期。該視圖使他們能夠發(fā)現(xiàn)刀具磨損趨勢(shì)并預(yù)測(cè)下一個(gè)(可能的)故障點(diǎn)。此外,預(yù)測(cè)性維護(hù)降低了維修成本和停機(jī)時(shí)間,這在考慮運(yùn)行率和通過精益計(jì)劃減少流程浪費(fèi)時(shí)具有顯著優(yōu)勢(shì)。
有了這三個(gè)明顯的改進(jìn),IIoT通過促進(jìn)去中心化進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了智能工廠。通過最近的全球供應(yīng)鏈中斷,企業(yè)轉(zhuǎn)向更加垂直整合的模式,以減少供應(yīng)商資格認(rèn)證時(shí)間,并獲得對(duì)質(zhì)量和組件交付的控制。隨著越來越多的公司在供應(yīng)鏈中實(shí)施IIoT工具,將供應(yīng)商的資產(chǎn)連接到共享網(wǎng)絡(luò)可以使智能工廠受益,而無需垂直整合。
此外,添加此功能可以提高供應(yīng)商與其他公司合作的能力,使新合作伙伴能夠深入了解流程能力,而無需進(jìn)行耗時(shí)的質(zhì)量審核或流程審查。在整個(gè)制造過程中增加IIoT也有助于創(chuàng)建行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),以確保公司的新合作伙伴已經(jīng)正確采用了新功能。
IIoT還幫助企業(yè)創(chuàng)建新的業(yè)務(wù)流,例如改進(jìn)的定制產(chǎn)品和產(chǎn)品或制造即服務(wù)。增加數(shù)據(jù)收集和分析將通過在整個(gè)制造過程中持續(xù)改進(jìn)來提供質(zhì)量,無論應(yīng)用如何。
最后,將IT與OT集成,通過利用虛擬仿真在切割物理部件之前加快迭代更改,簡(jiǎn)化了產(chǎn)品開發(fā)或流程改進(jìn)/故障排除計(jì)劃。
智能工廠的挑戰(zhàn)
盡管IIoT智能工廠具有眾多優(yōu)勢(shì),但企業(yè)仍面臨一些必須克服的挑戰(zhàn)。
首先是增加數(shù)據(jù)收集和數(shù)字處理工具的初始費(fèi)用。然而,如前所述,這些改進(jìn)可以降低制造和供應(yīng)鏈其他方面的成本,因此業(yè)務(wù)論證應(yīng)考慮投資的總體影響,包括數(shù)據(jù)收集/處理工具模塊化以及減少庫存和停機(jī)時(shí)間。
另一個(gè)挑戰(zhàn)是將新技術(shù)與傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施集成。雖然構(gòu)建新的集成架構(gòu)通常是一個(gè)更簡(jiǎn)單的過程,但它可能并不實(shí)用。使用IIoT工具改造工廠應(yīng)該考慮連接性、網(wǎng)絡(luò)彈性和網(wǎng)絡(luò)安全等不可協(xié)商的因素,所有這些因素都變得更加重要,因?yàn)樗鼈儗?duì)互聯(lián)工廠的依賴程度越來越高。
最后,重要的是增加或收縮技能組合,以適當(dāng)?shù)貙?shí)施技術(shù),包括預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)使用量的增加和數(shù)據(jù)處理能力。
結(jié)論
雖然企業(yè)在實(shí)施行業(yè)顛覆性轉(zhuǎn)變時(shí)必須始終克服挑戰(zhàn),但工業(yè)制造業(yè)正在通過幾乎普遍采用IIoT向工業(yè)4.0沖刺。因此,制造商可以通過改進(jìn)的連接性、可見性和自主性來實(shí)現(xiàn)優(yōu)化的庫存、降低的運(yùn)營(yíng)成本和更高的質(zhì)量。此外,IIoT提供了向標(biāo)準(zhǔn)化、分散化、互聯(lián)供應(yīng)鏈邁進(jìn)的機(jī)會(huì)。沿著更快的產(chǎn)品和工藝開發(fā)改進(jìn),這種最終狀態(tài)為工業(yè)制造創(chuàng)造了一個(gè)令人興奮的拐點(diǎn)。
審核編輯 黃宇
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