你的制造业工厂到底要不要搞物联网,看完这篇你就有定论

工业物联网是制造商转变经营方式、加快数字化转型的一种方式。工业物联网使用传感器网络来收集全行业的数据,为企业利用从这些数据中收集到的信息开辟了新的途径。


年度工业物联网成熟度调查报告显示,86%的受访者已经采用了物联网解决方案,84%的受访者认为这些方案非常有效。这项调查证明,随着越来越多的制造商转向具有分析和自动化功能的先进物联网应用,IIoT的使用正在增加。


探讨了工业信息技术在制造业中扩散的各种因素。你可能会注意到,这些因素相互交织,形成了一个巨大的原因,为什么制造商现在比以往任何时候都更倾向于物联网。


自动化设施管理

与iot相连的传感器可以监视温度、湿度、振动等条件。有了自动化的设施管理解决方案,制造商现在可以识别和维护理想的条件,使设备和人员以最佳状态工作。


准时生产

实时数据报告有助于JIT生产,在JIT生产中,可以实时(重新)调整流程,以减少浪费,优化生产时间,使之与材料和原材料同步。


提高设备利用率

工业物联网帮助制造商将机器连接到互联网。这种互联性提供了对机器健康和其他关键指标的实时洞察。其中一些kpi是整体设备效率(OEE)和整体流程效率(OPE)。有了这些数据,制造商可以确定并修复可能导致意外停机的原因。从这些数据中得出的见解突出了预防性设备维护的必要性,并有助于提高设备的利用率。ITIF的研究发现,利用物联网监控机器使用情况可以将制造业生产率提高10%至25%,产生高达1.8万亿美元的全球经济价值。


预测性维护

制造商现在提供的是优化的体验,而不是提供一件设备。通过预测维护,公司现在采取预防措施,在发现任何缺陷或异常迹象之前,提高设备的健康水平。预测性维护消除了过程时间、报废、返工和计划外停机。德勤报告称,预测维修解决方案可以削减40%的成本,到2025年每年创造6300亿美元的经济价值。


降低成本

通过工业物联网,企业优化资源利用,更好地管理库存,减少机器停机时间,有效利用能源,降低整体运营成本,创造新的收入来源。智能库存管理解决方案据说可以节省20%到50%的库存持有成本。


使全球化成为可能

集中化的知识可以帮助制造商标准化流程并保持运转。数据筒仓,以及通过多年经验获得的知识,通过口头传递给下一代,但从未被捕获/记录下来——是制造部门效率低下的两个最重要的原因。由于婴儿潮一代如今正以每天1万人的速度从劳动大军中退休,制造商现在比以往任何时候都更需要保存知识。


监控员工绩效

从传感器和其他启用iot的设备收集的数据可以帮助组织跟踪员工的绩效。有了这些数据,他们可以发现生产力或效率上的差距,并采取积极的步骤来填补这些差距。员工绩效洞察力可能会在处理某一类工作时显示出常见的低效,这可以通过技能培训来消除,例如。


物联网倡议是什么?


工业物联网有四个关键组成部分:


1、智能资产

这些是连接的东西,如传感器,边缘设备,控制器,以及软件和安全组件,是必不可少的,以点燃IIoT的任何公司。这些设备具有智能和通信能力。这些能力也可以添加到遗留系统中。以下是一些启用IIoT的设备和装置:


传感器从资产中捕获和中继数据,使其可以通过通信协议和技术进行外部访问。


边缘设备是控制和调节两个网络之间的信息流动的硬件组件,充当网络的入口和出口点。它们在两个网络之间执行路由、传输、监视、翻译和存储数据等功能。


物联网网关是制造环境中的一种边缘设备。


嵌入式系统有自己的计算能力,包括内存、处理、通信和操作系统。


2、数据通信基础设施

数字制造生态系统中的智能资产需要互联网和其他网络技术来进行通信。由于IIoT系统通常部署在云基础设施上,因此数据的存储、管理和处理使用远程服务器网络而不是本地服务器。例如4G工业路由器串口服务器等收集的前端数据会保存在透传云上。


3、分析能力

制造公司不能满足于通过传感器和其他智能设备获取数据。为了真正利用这些数据,他们需要分析来发现模式并做出更好的决策来提高他们的底线。基于云的分析可以为制造商带来几个好处,包括提高速度、可靠性、灵活性和降低成本。


4、人员和领导力

IIoT系统中经常被忽视的一个组成部分是人员。人们与IIoT系统交互,并根据从数据中收集到的信息做出决策。对于制造商来说,招募新的人才来开发iiot系统,或者利用内部人才在转型中成长,仍然是一个关键的难题。当人们与机器、工厂设备、系统和其他人员紧密联系在一起时,量化决策就会随之而来,而企业也会更快地从IIoT中获益。


为制造商实现IIoT的简化路线图


一项调查显示,美国企业在实施物联网时面临的最大挑战包括不确定性、数据安全和隐私问题、合格员工的缺乏、以及物联网与遗留系统的整合。


应对这些挑战的关键是遵循简单而直接的战略。


定义(实现)的目标


确定关键的性能指标,并为您的IIoT任务定义业务案例。IIoT项目不应该随着流行趋势而发展,而应该解决特定的业务问题,如提高机器利用率、产品质量、推动更快的实现和升级周期等。


在通过IIoT收集任何数据之前,了解您希望您的数据回答哪些问题。分析、分类和总结关于您希望改进的方面的信息。


创建一个计划


询问您如何收集您需要的数据,以及什么技术可以使您利用这些数据。


评估企业中连接性的当前状态。如果您希望使用遗留设备启动IIoT,对于您来说,这个过程可能比使用OPC或以太网连接系统的制造商更复杂。


为了开始IIoT之旅,请记下您需要在内部进行的几项更改。而且,要确保你记住,每一次改变都要付出金钱和时间上的代价。


证明努力是有回报的


你希望IIoT能为你创造什么价值?定义投资回报。


在计划和处理ROI问题时要有策略。考虑在您的企业中寻找一个可以使用IIoT演示快速ROI的领域。从小的步骤开始,并定义一个合理的时间线、成功指标、要度量的数据集,等等。


简单越好。请抵制从复杂的初始设置开始的诱惑,因为这可能会更快地耗尽您的资源,使您几乎没有时间来处理真正的挑战。


得到组织的支持


一旦你有了一个成功的概念验证的ROI,向高层管理人员和涉众推销这个项目。任何业务转换都需要文化上的改变——这在整个企业看来已经很“舒服”了。


跨组织层级的支持和承诺是你成功的关键。


加大实施力度


当你看到小项目和试点的成果时,你会对扩大物联网工作更有信心。整合来自涉众对PoC的反馈。当您转向完整的实现时,要有一个高级的路线图。


人们很容易受日常琐事的影响,忘记什么是最重要的。保持高层目标的清晰,将行动与愿景联系起来,坚持时间线和成本偏好。


物联网可以在制造业环境中带来可衡量的成功。麦肯锡认为,到2025年,制造业的物联网应用每年可创造1.2至3.7万亿美元的经济价值。


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