什么是制造业数字化转型?
数字化转型是指在企业范围内实施数字化以实现数字化业务的举措,对人员、流程和技术会产生直接影响。它重塑了制造业企业的运营方式,使企业能够快速适应新的市场条件和客户需求。例如,就像制造商与他们的运营更加紧密地联系一样,物联网使人们能够与他们的家庭更加紧密地联系在一起。智能家居设备会在单一集成平台中收集和共享信息,并根据所有者的偏好自动执行操作,通常仅用到一个应用程序。随着使用的次数越来越多,效率会提高,流程也会得到优化。
数字化转型已迅速成为当今制造业保持竞争力并取得积极成果的必要条件,例如:
数据驱动的运营
增加利润
改善客户体验
增强创新
提高敏捷性
提高竞争力
自2011年4月工业4.0兴起以来,Frost&Sullivan见证了技术成为主流的全过程。数据现在是最有价值和最具变革性的资产。利用技术来获得更多的知识以及可行的见解将使工业组织能够继续优化其制造流程。
数字化转型对制造业的影响
数字化转型能够对企业的各个方面产生影响;它可以增加由数据驱动的企业利润,并且:
由于排放和浪费情况都有所减少,能源效率得以提高,同时安全性和工作条件也得以改善,最终提高了生产效率
降低运营成本,同时实现灵活、分散的生产以及借助数字主线集成的价值链
通过减少停机时间和库存率提高资本利用率
通过大规模定制提高质量
收入基于服务和订阅,从而实现新的业务模式和收入流
总体来说,这些优势可以降低总拥有成本 (TCO)、增强安全性、拓宽可扩展性、改善用户体验并获得更大的移动性,从而为组织带来真正、切实的影响。数字化转型还有助于实现产品质量、工人安全、效率和吞吐量以及可持续发展等关键目标。
质量
变得更加以客户为中心对于保持竞争力至关重要。为了实现差异化,公司一直在努力提高产品质量、实现独特的客户体验并提供更高水平的服务。数字化转型可以助力实现这些目标,同时降低实现这些目标的成本。
安全
数字化转型可以改善一般化培训和入职培训,使组织能够跟上竞争的步伐并直面当今制造流程的复杂性。此外,实时监控可以帮助制造商预测并解决潜在的安全问题。数据模式可以在设备出现故障或出现不安全状况的情况下发出警报。
吞吐量
大幅提升制造吞吐量是实现收入增长的基石。您的组织需要不断超越期望,才能满足需求并保持竞争优势。数字化转型支持实时资产运行状况监控和预测分析等工具,使您能够在问题发生之前可以进行预测,并使员工能够在问题出现时迅速解决问题,从而进一步减少计划外停机时间并大幅提高吞吐量。
可持续发展
从产品开始设计和进入工程处理开始,数字化工具就可以提供支持了,从而让您的组织拥有更加可持续的未来。数字化转型主要通过两种方式对可持续发展产生影响。首先,可持续设计意味着工程师可以更详尽地考虑材料、工艺和物流,从而减少材料和能源消耗、减少排放和浪费情况。此外,公司面临的减少运营造成的排放压力也越来越大。物联网技术可以为公司提供了解效率低下所需的见解,使他们做出基于数据的决策,优化运营并提高资源利用率。
制造业数字化的主要优势
数字化转型已成为在当今工业世界生存的必要条件。以前,投资技术和实现数字化会被列为中期目标,但充满挑战的市场现实使其成为所有行业的首要任务。
数字化连接
数字化是使用数字化数据、数字化技术和数字化策略来启用、改进或自动化流程、功能或运营的措施。数字化还能够转变业务模式,创造新的收入来源,并创造新的产品和服务,从而将数据转化为知识和可行的见解。
运营管理
快速适应、实施和坚持数字化转型方法的组织能够更好地应对潜在供应链中断风险而导致的运营环境的长期变化。此外,数字化使运营更加灵活且能够更好应对挑战,从而使那些成功进行数字化转型的组织相比那些缺乏主动性的竞争对手有相当大的优势。
制造业数字化的3个示例
在制造业领域,不同的组织的数字化并不完全相同。虽然数字化转型并不是一种放之四海而皆准的方法,但数字化的所有用例都有可能增强员工能力、吸引客户、优化运营以及转变产品和服务。
1
工业物联网传感器
工业物联网是工业4.0计划的基础技术,它使用互联的智能传感器、执行器等来连接您的人员、产品和流程。使用物联网平台,您可以连接、监控、分析工业数据并对其采取行动,以获得以下优势:
通过消除计划外停机和运营障碍来提高收入,进而保持收入增长。工业物联网可以帮助您扩展市场、提高吞吐量并解锁新的业务模式。
通过快速应用程序开发更快地打入市场。工业物联网平台可以让您对遗留资产进行包装和扩展以实现新功能。
通过从互联产品和系统中解锁工业数据来降低运营成本,从而提高生产力和效率,同时通过消除瓶颈和提高效率来保持低成本。
通过扩展您的产品、服务和工厂运营来提高质量。
2
预测性维护
预测性维护能够持续分析连接资产和设备的状况,以减少意外停机或机器出现故障的状况。预测性维护是物联网的变革性应用,具有巨大的优势,例如:
减少停机时间:预测性维护使技术人员能够提前发现问题并在设备故障发生之前解决问题。
工人生产力更高:不会因意外故障或毁坏而影响工人生产力。根据工人日程安排预测性维护计划。
降低现场服务成本:通过预测性机器维护,服务部门可以节省大量成本并提高投资回报率。
改进产品设计:借助机器传感器能够收集物联网数据的能力,产品设计师可以利用这些重要信息做出更加严谨的设计决策。
提高工人安全保障:意外故障或毁坏可能会让您的员工面临危险。通过预测何时可能发生故障,可以在机器带来危险之前完成维修。
3
智能制造
通过各种持续改进策略,智能制造解决方案可以将创新、生产力和增长提升到全新的水平。这些解决方案主要通过以下方式帮助公司始终处于前沿并保持竞争力:
使用互联监控和分析降低运营成本,可将劳动力、材料和管理成本大幅削减。
缩短交货时间、扩大批量规划和缩短上市时间,大幅提高收入增长并提高工厂产量。
通过减少转换时间、计划外停机时间和WIP库存来提高资产效率。
案例探究
罗克韦尔自动化
罗克韦尔自动化既是一家全球制造商,也是一家领先的技术提供商,它需要在其运营中实现标准化,并要能够在全球六家工厂进行规模化改进。它与PTC合作创建了FactoryTalk Innovation Suite,该套件可实现以下功能:
智能资产优化,可提高吞吐量、实现预测性维护并改进分析
将劳动力生产力数字化,解决缺乏可见性、机器性能低和员工流动率高等问题
企业级别的运营智能化使罗克韦尔自动化能够寻求新的创新并将智能融入日常运营中。这种企业范围内的运营智能化可以通过持续的瓶颈识别、可操作的 KPI 和损失优先级来提高所有工厂的绩效。
随着不断优化运营并增加劳动力机会,依靠其互联系统和灵活的技术,罗克韦尔自动化将实现新的创新。
埃维亚普
在制造业中,要想跟上竞争的步伐,就需要致力于持续改进,并愿意检查和完善内部运营——即使这意味着要带领组织踏上新的数字化转型之旅。
埃维亚普利用PTC的ThingWorx和Kepware服务器将废品率降低了23%,通过将所有纸质表格数字化节省了1500个小时,并将操作安全性提高了60%,还计划将相关措施扩展到所有50条生产线。
该项目不仅改进了数据收集系统,还为埃维亚普提供了一种能够节省时间并让员工参与到行动规划、日常方向设定和缺陷处理等服务的方法。此外,任何员工发现的任何生产、维护、质量或安全缺陷都可以输入ThingWorx支持的应用程序,并可提供清晰详细的问题描述和照片。同一名员工还可以跟踪反馈或操作的状态,并且可以变得更加投入和高效,而不是使用电子邮件、电子表格或跟踪 器。这些改进是借助员工的参与解决闭环问题的关键。
常见问题
数据化和数字化有什么区别?
数据化是以数字形式捕获有关业务、产品和流程的信息。数据化可以实现数据处理、传输和利用,同时为数字化奠定基础。其中包括扫描纸质文档、将数据输入到Excel电子表格或记录演示文稿并将其转换为数字文件。
数字化则是通过应用数字技术来改进或实施以利用数据化资产的一种功能流程。数字化将数据转化为知识和可行的见解。例如,在CAD环境中而不是在绘图台上设计产品,或者使用物联网平台而不是手动收集和分析制造数据,都是制造数字化的常见使用场景。
数字化技术如何应用于制造?
数字化转型可以改进数以千计的潜在问题。全球竞争和供应链挑战往往使制造流程变得复杂。面对客户要求交付速度更快、定制解决方案复杂性不断增加,以及熟练专家以前所未有的速度离职等情况,制造业组织都在竞相采用工业4.0技术。
实时问题识别、根本原因分析和闭环绩效管理对于持续改进至关重要。PTC的数字化制造解决方案可以通过真实、有影响力的用例彻底改变您的运营方式,例如:
工厂方面:改进工厂、设备和生产线的数据收集和分析情况。更清晰地了解性能并做出更有意义的改进。
提高员工生产力:采用技术来强化您最宝贵的资产——工厂车间的一线员工。
与工程处理同步:制造和工程处理可以并行进行,访问并了解最新设计变更,并保持一致。借助无缝的数字主线加速生产并降低非质量成本。
提高OEE:数字化制造可以发现以前未衡量的KPI,通过大幅减少停机时间和加速转换来发现并解决隐藏的低效率问题。
Frost&Sullivan估计,全球近一半的工业公司正在通过将数据转化为可行的见解并充分转化为业务成果,这会带来一系列可衡量的好处,具体取决于公司的数字化成熟度。数字化技术的工业应用拥有大量用例,这些用例使工厂转型成为可能,并直接影响收入、卓越运营、生产效率、工人条件、质量、服务优化和客户满意度等。
关于PTC
PTC使全球制造商能够通过软件解决方案实现两位数的影响力,这些解决方案使他们能够加快产品和服务的创新,提高运营效率并提升员工生产率。PTC与广泛的合作伙伴网络进行合作,为客户提供各种灵活性,客户可借此灵活地部署其技术,以在本地、云端或通过其纯SaaS平台推动数字化转型。在PTC,我们不只是想象一个更美好的世界,更是要将想象变成现实。
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