制造商在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中如何協(xié)調(diào)維護和生產(chǎn)

責任編輯:cres

作者:Eric Whitley

2022-11-02 10:52:20

來源:企業(yè)網(wǎng)D1Net

原創(chuàng)

當涉及到數(shù)字化轉(zhuǎn)型時,制造業(yè)廠商面臨一個額外的挑戰(zhàn):如何平衡數(shù)字化轉(zhuǎn)型、生產(chǎn)和維護和需求。因此需要考慮行業(yè)專家提出的建議。

制造商生產(chǎn)工廠的數(shù)字化轉(zhuǎn)型本身是一個復雜的過程,確保其實現(xiàn)業(yè)務目標可能更具挑戰(zhàn)性。這也是采用和使用新技術(shù)與成功的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的區(qū)別。
 
作為制造業(yè)的IT領(lǐng)導者,將處理數(shù)字化轉(zhuǎn)型的所有方面,從工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)到數(shù)據(jù)安全。最重要的是,在計劃任何更改時,必須牢記生產(chǎn)場所的問題。
 
除非生產(chǎn)工廠轉(zhuǎn)變成一個高效的系統(tǒng),和諧地利用所引進的技術(shù),否則數(shù)字化轉(zhuǎn)型是不成功的。在最糟糕的情況下,在投資數(shù)字技術(shù)后,最終會擁有效率低下的生產(chǎn)工廠。
 
生產(chǎn)vs.維護
 
制造商必須有一種更好的方式來有效地實現(xiàn)業(yè)務目標,而生產(chǎn)設施的傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)使得幾乎不可能優(yōu)化生產(chǎn)和維護活動。
 
一個內(nèi)部元素之間沒有有效溝通模式的生產(chǎn)設施幾乎沒有分析的空間。與其相反,唯一可行的選擇是停止生產(chǎn)而進行維護。
 
IT領(lǐng)導者是解決這一傳統(tǒng)困境的最佳人選。對于初學者來說,數(shù)字系統(tǒng)本身可以顯著改善調(diào)度過程,從而最大限度地延長生產(chǎn)設備的工作時間。處于維護最前沿的團隊需要考慮到計劃外的優(yōu)先事項可能會影響維護工作,從而減少了維護時間。
 
此外,生產(chǎn)工單執(zhí)行之間的停機時間(例如獲取和準備零件)為維護人員更好地利用等待時間提供了機會。量化非生產(chǎn)性任務的來源可以提供將其最小化的方法,或者至少提供更高效的多任務處理的選項。
 
除了工作時間表實現(xiàn)數(shù)字化,更成熟的數(shù)字化操作使生產(chǎn)設施能夠更好地進行維護。預防性維護活動通常需要靈活的頻率和例行程序標準。
 
制造商需要啟用允許設備之間通信的技術(shù)框架,并促進設備之間的信息傳輸,允許為服務需求制定更有針對性的策略。
 
引入操作技術(shù)可以彌補傳統(tǒng)方法和流程的不足。IT領(lǐng)導者需要考慮其中的信息,從設計階段開始到整個執(zhí)行過程,這些信息將拓寬維護和生產(chǎn)實踐的一致性。
 
寶潔公司(P&G)決定利用人工智能、機器學習和邊緣計算來改造他們的數(shù)字制造平臺,并改進嬰兒護理和紙制品的生產(chǎn)流程:
 
·紙尿褲制造:為了保證高質(zhì)量的紙尿褲,生產(chǎn)過程包括高速和高精度地組裝多層紙尿褲。現(xiàn)在,機器遙測和分析技術(shù)將持續(xù)監(jiān)控生產(chǎn)線,防止物料流動中的潛在問題,減少停機時間,降低維護成本。
 
·預測紙巾長度:來自生產(chǎn)線上傳感器的數(shù)據(jù)、先進算法、機器學習和預測分析將有助于提高生產(chǎn)效率,交付更高質(zhì)量的產(chǎn)品。
 
通過采用新的解決方案,寶潔公司將能夠數(shù)字化和整合其生產(chǎn)現(xiàn)場的數(shù)據(jù),并實現(xiàn)實時可視性,而員工將分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)并利用人工智能來改進生產(chǎn)流程。這種洞察力將有助于實現(xiàn)良好的信息流,將生產(chǎn)過程中的變化通知員工,并確保生產(chǎn)和維護部門的任務與最小的中斷保持一致。
 
數(shù)字化維護技術(shù)
 
由于有許多可用的改進技術(shù),企業(yè)經(jīng)常面臨著優(yōu)先考慮最有價值的計劃的挑戰(zhàn),而不僅僅是資金不足的問題,一項調(diào)查報告稱, 38%以上的受訪者認為缺乏明確的路徑是成功實施的最大障礙。在工作場所,這種擔憂可以表現(xiàn)為工作團隊在維持數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面缺乏士氣或動力。
 
人們很容易迷失在創(chuàng)新的承諾和即將到來的技術(shù)帶來的好處中。例如,機器學習和人工智能重新定義了如何識別和執(zhí)行維護活動。
 
在生產(chǎn)設施內(nèi)的機器上安裝傳感器可以獲得有關(guān)資產(chǎn)狀況的信息。這些數(shù)據(jù)點輸入到集中的軟件中,支持高級分析和預測分析。使決策能力的自動化成為現(xiàn)實,這將擺脫生產(chǎn)設備的主觀選擇。
 
在獲取新工具的同時,采用全面的方法來開展具有開創(chuàng)性的項目還考慮了跨職能的影響。技術(shù)和運營團隊的目標需要在范圍、目標和技能差距評估方面保持一致。
 
隨著工作需求的變化,潛在的技能提升機會和員工參與度可以顯著提高企業(yè)各部門的認可度。
 
大量的改進想法可以從允許適應性和迭代反饋循環(huán)的敏捷規(guī)劃中受益。例如,在預算有限和提案清單冗長的情況下,提出一個最小可行性產(chǎn)品(MVP)可以作為確定優(yōu)先級的概念證明。在最終解決方案出現(xiàn)之前,繼續(xù)實現(xiàn)既定目標的最小可行性產(chǎn)品(MVP)可以獲得額外的資金。
 
將維護和生產(chǎn)結(jié)合起來
 
數(shù)字化轉(zhuǎn)型的直接影響來自兩個主要分支——數(shù)字化工作管理流程和預測分析。
 
數(shù)字化工作管理流程使企業(yè)的團隊能夠利用互聯(lián)系統(tǒng)的特性。例如,更新工作訂單的進度依賴于負責的技術(shù)小組的某種形式的人工輸入。隨著數(shù)字系統(tǒng)的興起,現(xiàn)代維護軟件的功能允許移動功能,就像使用智能手機或平板電腦一樣熟悉。在后臺,軟件功能支持根據(jù)團隊可用性進行精簡的調(diào)度和高效的工作分配。
 
在維護需求方面,高級分析支持一種識別維護需求的優(yōu)化方法。與依賴固定的、基于時間表的例行程序不同,預測性維護策略為確定服務需求提供了更深思熟慮的標準。用于資產(chǎn)維護的資源可以集中在增值工作上,以確??煽啃?,同時最大限度地減少浪費。
 
通過優(yōu)化業(yè)務的維護方面,工廠可以計劃更長時間的不間斷生產(chǎn)。雖然大多數(shù)操作都需要停機,但更有效的計劃和調(diào)度可以最大限度地發(fā)揮其優(yōu)勢。從整體角度衡量生產(chǎn)和維護的成本和效益,使企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)整體效率。
 
制造業(yè)的IT領(lǐng)導者彌合了工廠需求和數(shù)字化轉(zhuǎn)型要求之間的差距。借助新興技術(shù)提供的所有功能,邁向數(shù)字化的旅程是一項旨在提高整體性能的業(yè)務計劃。成功實現(xiàn)的最終標準取決于減少停機時間、提高產(chǎn)量以及利益相關(guān)者之間的互動。
 
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