數字化轉型、工業物聯網(IIoT)和工業4.0對運營至關重要,能夠助力整個制造和供應鏈做出更明智的決策。為了保持競爭力,尤其是在勞動力短缺的情況下,必須采用工業物聯網及其互補技術。
這種增強的連接性和信息建模能力能夠賦能決策者,縮短響應時間,并提高生產力。
在所有工業領域,近31%的生產流程和設備,以及30%的非生產流程和設備都嵌入了某種智能設備。麥肯錫估計,工業物聯網(IIoT)每年將產生高達11.1萬億美元的總體經濟影響,并將成為所有顛覆性技術中最大的價值來源。
在這些環境中,工廠和其他流程驅動的生產環境(例如醫院和農場)很可能從物聯網系統的采用中獲得最大的收益。
老化的基礎設施與現代化的需求
盡管工業4.0前景光明,但許多制造商面臨著實施挑戰:大量老舊設備無法與新的智能技術集成。
根據制造業領導力委員會的一項研究,北美超過70%的制造設備已使用超過20年。好消息是,數字化轉型并不需要全面更換生產基礎設施。
通過將數字化能力戰略性地整合到現有系統中,制造商無需巨額資本支出即可實現顯著改進。如此一來,數字化轉型將成為循序漸進的旅程,而非二元飛躍,即使是最老舊的機器也能為現代化的數據驅動型制造做出貢獻。
運營與技術
采用現代系統的最終目標是建立一個完全高效,甚至自主的流程,從而減少冗余、成本膨脹和運營浪費。重點應放在端到端流程改進上,這反過來又有助于提升組織內部的協作。
這意味著需要投資培訓和教育、流程自動化、相關硬件以及新工具或軟件。持續的運營改進始于從機器資產中獲取數據。這些數據為人員和系統提供即時洞察,使他們能夠做出更好、更快的決策,并推動自動化發展。
隨著自動化程度的提高以及智能機器和智能工廠的應用,信息豐富的數據有助于整個價值鏈更高效地生產產品。通過從工廠車間收集更多數據并將其與其他企業運營數據相結合,智能工廠可以實現信息透明化并做出更明智的決策。
準確、實時的生產數據對于車間運營和每臺機器資產的有效運行至關重要。
收集到實時過程信息后,下一步就是定義這些過程變量的關注狀態。例如,“烤箱是否過熱?電機轉速是否過慢?”“儲罐是否接近空?壓力是否過高?”“離心泵抽液是否存在問題?”
SCADA系統可以定義和跟蹤這些狀態,監控過程變量并將活動狀態顯示到HMI。這些基于狀態的事件和警報為過程優化提升了另一個層次:它們通過提醒操作員注意異常情況和次優情況,從而提高工廠操作員的態勢感知能力。
然后,可以隨時間捕獲實時過程變量和警報狀態,并進行計算以改進規劃并提供檢測數據模式的解決方案。
數據是提升效率的關鍵
雖然準確、實時和歷史數據對運營至關重要,但有效利用這些數據需要先進的技術和分析能力。例如,行業報告、預測性維護和安全改進等需要收集大量數據,但制造商可能面臨有效管理和分析數據的挑戰。
雖然監控和警報可以提高系統效率,但它們無法自動化勞動密集型的報告流程,也無法提供提取離散時間段內原始值或匯總值等急需的分析功能。
然而,自動化的第三方報告軟件可以跟蹤生產設施的所有區域。完成的報告隨后會直接分發到指定目的地,從而簡化決策流程并提高運營效率。
有效利用這些數據的能力可以帶來更明智的決策、改進流程和提升競爭優勢。分析歷史數據可以讓運營管理層識別出原本可能被忽視的模式、趨勢和異常。
歷史數據分析可以幫助公司從被動規劃轉變為主動規劃,并使規劃與運營保持一致。數據收集完成后,會被匯總為關鍵指標,最終輸出將以監管機構認可的格式發布。
集成其他軟件可以加速數字化轉型,為整體設備效率(OEE)和制造執行系統??(MES)提供先進的數據收集功能,使工廠人員能夠深入了解運營情況,并幫助他們做出更明智、更明智的決策。
通過部署第三方先進軟件,制造工廠可以加速并推動OEE的提升,防患于未然,并將工程時間縮短高達70%。此外,對于一家價值10億美元的公司而言,OEE每提高1%,例如集成能夠減少設備停機時間的先進軟件,每年就價值約700萬美元,從而進一步降低成本并提高運營效率。
未來包含工業物聯網
快速的全球化、技術進步、不斷變化的消費者偏好以及不斷變化的政府政策正在重塑行業。試圖以手動密集型流程和過時的技術來應對這些挑戰并非易事。
然而,通過采用工業物聯網(IIoT)并利用實時數據收集和自動化流程等先進技術,制造運營可以提高生產力和效率,降低成本,并幫助制造商防患于未然。
通過提高工廠效率來優先實現卓越運營,不僅可以促進增長,還能幫助企業在不斷變化的商業環境中持續取得成功。
數字化轉型并非一蹴而就,而是一個持續的旅程。那些從現有系統入手,深思熟慮地擁抱數字化轉型的企業,將在日益動態的工業格局中占據領先地位。
原標題:實施工業物聯網 (IIoT) 可提高制造效率