什么是制造业的数字转型?
用数据替换感情
近年来,科技的发展越来越快。大数据分析、物联网、人工智能往往让人眼花缭乱,但如果你静静地想一想,你会发现,无论是软件行业还是硬件行业,都在进行所谓的数字化转型,但追求数字化的目的是什么?
以获得更完整的数据过去,无论任何行业,人们会说,旧的经验是非常重要的,因为他们有长期的经验在工作场所,和遇到或大或小的工作,所以当问题发生时,他们可以反应更快,相对较高的精度。决策,这是不可能的一个新人拥有良好的教育和高智商。
但如果要求有经验的人解释为什么会这样,他们很难系统地、结构化地解释。他们通常会说:“根据我多年的经验,我觉得我想做这件事,我不知道为什么……”它是主观的,由于没有客观证据可参照,有时在与他人沟通时很容易产生误解。
今天,如果可以数字上存储工作流程中的各种操作的反馈,这些是最好的证据,允许每个人客观地分析和讨论每个链接的实际数据状态,并减少通信中的误解,并提高短缺是为什么无论行业如何促进数字转型。
用数据代替感觉,用数据强化直觉举一个最明显的例子,在过去的几年里,营销行业发生了很大的变化。在过去,没有营销专家能够证明公司花费了多少营销费用,造成了什么影响,在过去产生了什么影响。广告就像随便扔一只鸟。没有人知道它是否击中了目标客户群体,或者有多少订单因为广告而来。公司只能完全信任营销专家。
但在过去几年中,随着网络技术的进步,电子商务已经能够实现精确的营销,准确地定位目标客户组,并可以显示详细达到率,转换率......等。这是数据分析功率。
五金行业数字化转型与发展
在深入研究制造业的数字转换之前,让我们简单地谈谈它和OT的发展。大多数人都听说过软件信息技术被称为它(信息技术),硬件设备技术被称为行业中的OT(操作技术)。
早期和ot正在做他们的事情。无论金融,会计,客户名单,生产管理...等,都是对IT部门的软件工程师负责的各种信息系统(ERP,MES,SCM,CRM ...等),但是,在IT部门中的软件工程师负责 -网站OT硬件设备工程师负责工厂的各种过程设备,并且彼此的信息不直接连接。当公司的财务会计系统需要工厂的各种制造时间和成本时,只能要求现场人员计算并手动输入数据,这在及时性和准确性方面相对较低。
软件公司,尤其是互联网公司(谷歌,Facebook)长期以来一直了解数据的重要性,因此他们努力地努力收集行为数据。
虽然硬件制造业的开始缓慢,但它还认识到数字转型的重要性。只有通过掌握更真实的制造数据,我们只能降低手动操作的错误率,提高决策的准确性,更好地实现质量控制。甚至质量预测,设备预测维护。
智能制造的概念其实在21世纪初就已经存在了,但是由于当时硬件通信技术的不成熟,引进的成本也非常高。因此,只有对工艺精度要求最高的半导体行业才会率先推出,而且只有他们才有这样的财力。
到2015年左右,硬件通信技术变得更加成熟,产品价格已经下降了很多,设备网络的情况变得更加流行。这就是为什么许多人突然讨论了物联网(Internet)突然讨论过的原因。通过此类技术支持,智能制造的概念已经很长时间爆发,越来越多的制造公司正在积极介绍它。
从工业1.0到工业4.0
智能制造是自动化吗?答案是否定的。自动化只是智能的第一步。自动化就是减少人工操作,无论是生产、处理还是数据复制。情报是对收集到的数据进行总结和分析,以提高决策的准确性。率。两者是不同的,从自动化到智能还有很长的路要走。
如果智能制造分为不同的阶段,则当前最高阶段是所谓的行业4.0。简要解释行业1.0和4.0之间的差异:
- 工业1.0是机械化,采用机械取代人力和动物权力,以完成其他方面的事情。
- 工业2.0是自动化,使用各种传感器和PLC控制器,使设备自动批量生产相同的产品。
- 行业3.0是信息化,并开始收集生产数据进行统计分析,以提高研发效率,降低生产成本。
- 工业4.0是智能化的。它通过网络集成了信息流、金流和物流,收集的数据量更大、更实时,系统辅助数据分析和预测。例如,当一个订单进来时,生产线可以立即根据订单内容调整生产计划和发货,实现质量预测和设备预测性维护。
台湾的大多数中小型制造业仍处于行业2.0的阶段,即生产线设备具有一定的自动化功能,可以大规模生产,但对于各种类型的生产数据,如过程数据,生产人员身份和生产时间......等待,收集并不多,需要手动工作,使数据无法实时,并且还存在复制错误和丢失的风险。
什么是智能制造?
此外,很多人也询问IT + OT是否是智能制造?
确实拥有这两个领域,但缺少一个重要领域,即工业知识(域名专业知识或数据技术,DT)。无论是OT的自动化设备还是IT信息系统,这些都只是工具。,软件和硬件集成只能更方便地收集更多数据,但如何将分析结果应用于实际工作,此工具无法帮助。
只有客户自己了解业界的需求。没有行业知识,没有多少数据是无用的。因此,只有通过组合DT,OT的三个领域,可以实现真正的智能制造。
介绍任何新技术,也应调整管理思考
但上述三个方面的整合还只是基础性的。许多公司仍然忽视一件事,那就是管理思维。
当在开始时建立所有管理系统时,他们必须在现有的限制下开发最合适的管理模型。当公司介绍新技术工具时,它会突破一些原始限制,如通信方法,协作方法等,但如果它仍然使用旧的管理模型和系统,它仍然与旧的限制相关联。
因此,数字转换不是关于购买软件或安装硬件。最困难且耗时的实际上是调整公司现有的管理思想和模型。
就像任何公司都将进口ERP是一个大的交易,因为不仅是系统安装的,必须调整整个公司的工作流程和管理系统,也必须改变使用习惯。这是引入任何新技术所必需的过程。还需要智能制造。
台湾制造客户的需求
虽然工业4.0看起来是最强大的,但是每个工厂都需要实现工业4.0吗?我不这么想。
某些行业的特点不需要太精确控制。从经营思维的角度来看,如果客户的复杂数据收集的价值与投资成本相比,顾客必须支付的投资成本没有必要这样做。
我遇到的中小企业客户,目前最需要的是从2.0到产业升级3.0,也就是说,引入无纸化电子报纸、电子生产恢复,系统可以自动记录每个订单是谁做的,实际的生产数量和操作时间……等,并集成各种ERP和MES信息系统,使无论是生产管理、质量控制、仓库都能快速获取生产数据,大大提高工作效率,但还不需要做所谓的大数据分析和预测。
当然,一些大客户想要做数据分析,质量预测和设备预测和维护,但这将要求客户投资更多的资本和时间,然后再达到这种方法。相关的物联网基础设施必须是随行者,更多的数据收集,以便分析的结果将更加准确,绝对不在短期内。
在智能制造领域,没有最佳解决方案,只有最合适的解决方案。根据不同客户的实际需求,帮助量身定制最适合的计划,为客户带来最大的投资回报。