數據工業化對工業4.0的成功至關重要

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關鍵詞:數字化 工業4.0 數據化

    眾所周知,數字化轉型會“擾亂”大多數行業。在制造業中,這種轉變被稱為“對事物如何制造的重新構想”,并被稱為第四次工業革命,也就是工業4.0。

    數據工業,工業4.0

    數字化轉型對大小企業、消費者和經濟體產生了廣泛影響。諾基亞貝爾實驗室(NokiaBellLabs)曾指出,在通信、健康、運輸、生產和能源領域增加數字技術,有可能在2028年到2033年之間的某個時間點,使美國的生產率提高30%至35%。

    當然,這種轉變不會很快,特別是在制造方面,這涉及龐大的設施,漫長的投資周期,龐大的運輸車隊,遍布全球的供應鏈以及生產停工和質量控制方面的巨大風險。

    那究竟是什么發生了轉變?不同的描述比比皆是,但麥肯錫廣泛地將工業4.0描述為“制造業的數字化,幾乎所有產品組件和制造設備中的嵌入式傳感器,無處不在的網絡物理系統以及所有相關數據的分析。”麥肯錫聲稱,這四個“集群”的顛覆性技術從數據開始,然后是分析,人機交互和“數字到物理轉換”,包括機器人和3D打印。

    數據工業化

    制造企業需要確保他們的機器安全和先進性,但數據同樣重要。數據成為前端和中心并不令人意外。

    來自傳感器和制造流程的大量數據具有巨大的價值,但如果公司無法組織數據,搜索、分析數據并使用它來構建更好的產品或流程,那根本沒有任何價值。如果輸入的數據不完整或不可信,人工智能也不會有好結果。人工大腦和人類大腦以同樣的方式工作:它們都需要高質量和組織良好的數據來做出高質量的決策。

    為了充分發揮工業4.0的潛力,企業需要將其數據工業化,從而從所有制造資產中獲取價值。制造商需要確保他們的數據可以完全集成,以提供所有情況的完整視圖。他們需要確保他們的數據非常安全,以便可以在內部與員工及外部與合作伙伴和供應商之間進行安全共享。最后,他們需要自己的數據能夠即時訪問,具有全面的數據沿襲,以便他們可以跟蹤需要跟蹤的所有內容,無論是組件、零件還是生產數據。

    數字化面臨的巨大挑戰

    這里面臨的挑戰是巨大的。物聯網通常以消費者為中心,但它可能對企業產生更大的經濟影響。在這個世界中,連接的傳感器、設備、可穿戴設備和任何數量的“東西”收集和傳輸數據,以通知從液壓泵即將發生故障到機車部件需要維護時到電網受壓時的所有情況。這是一個“互聯網(非常重要)的東西”,正如制造業巨頭GE所指出的那樣。

    全球制造商通常通過收購來獲得增長,這意味著許多數據庫和軟件系統混雜在一起,也就是異構。數據和供應鏈的挑戰增加了復雜性。企業可能有多個供應鏈制造系統,所有這些系統都參與統一的供應鏈流程。更重要的是,供應鏈需要與工程、營銷和銷售方面等等其他企業系統集成。即使是小型制造商也會擁有跨越多個大陸的供應鏈。

    零件譜系

    在不同的系統中維護數據和部件,以便企業能夠快速回答“誰知道什么和什么時候?”以及“這部件何時何地制造?”這是制造商和供應鏈管理者日益增長的一項任務。產品召回是一項數據密集型的工作,包括產品所在的位置,產品中的組件,這些組件的來源以及產品的銷售地點和對象。

    數據非常重要,世界上每個大公司都知道需要保護數據,而不是可選項。保護跨多個供應商、設施和客戶的數據源還需要一個集中管理的安全模型,該模型可以啟用和跟蹤基于角色的訪問和活動。控制個人和供應商的訪問對于供應鏈中的每個步驟都至關重要,跟蹤和審核有權訪問數據的人員也是如此。領先的數據庫技術現在可以對數據和審計功能進行細粒度的訪問控制,從而提供必要的“誰,什么,何時何地”細節。這不僅涉及數據的安全性,它還涉及控制數據的訪問和更新,以便分析結果的準確與可靠性。

    工業4.0的承諾

    盡管未來面臨巨大挑戰,但制造業數字化仍然具有巨大潛力。

    在高度優化的生態系統中,來自供應鏈的洞察可以為其他企業系統提供信息,例如供應工程的質量控制問題。同樣,供應鏈的延遲也會影響銷售和營銷。相反,銷售和營銷方面的見解應該為供應鏈中的制造和ERP系統提供信息。通過更好的信息、更少的風險降低、更有效的召回以及更好的產品和服務,流程的幾乎每個部分都會看到效率的提高。

    更重要的是,公司將更多地了解合作伙伴和消費者如何使用他們的產品。該數據將為設計決策提供信息,使制造商能夠更快地將更好的產品推向市場。憑借這些洞察力和效率,制造商將為未來的變革做好準備。他們可以訪問他們的歷史數據記錄,以對時間緊迫的事件和機會作出響應。(GaryBloom福布斯技術委員會)

    (審核編輯: 智匯張瑜)

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