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工欲善其事必先利其器 制造商打造数码化与最佳化制造 先投资IoT技术

  • 陈明阳
物联网是制造商进行数码化与最佳化制造所不可或缺。HCL Technologies

制造商必须选择跟组织价值链一致的数码化解决方案,物联网(IoT)技术是制造商进行数码化与最佳化制造前不可或缺的投资,制造商应善用智能传感器集成老旧工厂与系统,结合分散式分析(distributed analytics)以提升顾客黏著度与营收,鼓励员工积极学习与运用IoT及相关技术,才能完全发挥其效益。

根据manufacturing.net报导,BLS统计资料显示,美国制造业的产出从1987~2017年第1季调整后的成长达80%,Pew Research的统计也显示同期耐久财(durable goods)的制造产出成长达166%,非耐久财(nondurable goods)则为17%,然而期间制造业的效率提升却不成比例。自动化势在必行,机器可促进工厂智能化并与人类工作者协作,IoT关乎制造商的未来发展,且保证具有组织价值。

制造商要克服生产成本增加、作业意外中断、产品客制化需求等问题并维持竞争力,须透过作业最佳化、预测性(predictive)与指示性(prescriptive)维护,提升生产现场与管理阶层的信息透明度,善用人工智能(AI)、大数据(big data)分析、IoT、机器学习(machine learning;ML)、机器人与自动化等先进技术,以创造坚实的制造生态系。

富比士(Forbes)引述IDG关于数码转型现况的研究指出,受调者中约73%认为未来10年IoT必将为制造业创造新价值,63%认为整体设备效率(OEE)将驱动整个制造业以IoT作为关键监测方法 。尽管集成IoT可开创制造新纪元,迈向工业4.0(Industry 4.0),但悲观的制造商除忧心老旧系统淘汰、现有投资何去何从、集成的不确定性,更恐惧会对现有作业造成破坏。

制造执行系统(MES)及资料搜集与监控系统(SCADA)等现有的系统为极有价值且重要的资料来源,但最大挑战是资料通常分散各个部门且缺乏共享机制。结合实时与历史资料建立预测性与指示性分析模型,可预测与缓和制造商未来可能遭遇的原物料取得、产品销毁、短缺、停工等问题。

制造商须全心投入数码转型以克服挑战、驱动成功的决心,资料集成是一大关键,智能传感器可让老旧工厂与系统连结上IoT,因此得以重生且与新系统集成,以提升与最佳化制程。而基于成效的集成方式,让制造商更能掌握产品制程,创造基于IoT的稳健商业模式与数码策略。

IoT可辨识组织永续发展的机会与最佳化制造的方式,促成效率与质量提升、由顾客驱动的产品设计与改善、提升实时资料的透明度、结合价值链上各种制造作业、最佳化生产现场、让工作人力受惠、以合乎成本效益与标准化的方式扩大规模,并确保资产运用最佳化与工作人力安全。

自动化与资料分析可将制造商的生态系内各种系统的输出标准化,因此制造商也应紧密连结IoT与分散式分析,透过IoT装置监测产品在顾客端使用的状况,并提供消费者行为与偏好的深度智能技术,有助于发现服务现有顾客的新方法,以提升满意度与忠诚度,并促进营收成长。制造商并应鼓励工作人力积极了解与主动运用IoT与辅助技术。