Как цифровая трансформация разрушает производство

За последнее десятилетие цифровая трансформация ускорилась во всех отраслях. Эта революция новых технологий изменила традиционное производство и бизнес-ландшафт по всему миру и может ускориться еще больше.

Еще в 2018 году на долю производственных компаний, перешедших в цифровую форму, приходилось 13,5 трлн долларов мирового ВВП. Но предполагается, что к 2023 году эта цифра вырастет до 53,3 трлн долларов мирового ВВП.

В этой статье мы обсудим цифровую трансформацию производства и рассмотрим некоторые тенденции, лежащие в основе этой революции.

Цифровая трансформация в обрабатывающей промышленности сегодня

Еще до начала пандемии разрушение и цифровая трансформация цепочки поставок уже происходили. Небольшие предприятия рассматривали новый набор технологий как конкурентное преимущество или как средство решения проблемы нехватки ценных навыков за счет автоматизации.

С другой стороны, более крупные предприятия боролись с внедрением. Исследование, проведенное McKinsey в 2018 году, показало, что компании со штатом сотрудников 100 и менее в 2,7 раза чаще успешно внедряют цифровую трансформацию. Тот же опрос показал, что менее 30 % этих преобразований оказались успешными.

Несмотря на то, что темпы цифровизации в производстве были стабильными, но медленными, со многими рывками, топ-менеджеры и генеральные директора признали ее будущим бизнеса. Но когда в 2020 году разразилась пандемия COVID-19, многие компании были вынуждены ускорить внедрение и заставить его работать, чтобы выжить.

Другие, которым в своих бизнес-моделях также угрожало разрушительное событие, которое случается раз в жизни, быстро начали искать способы продолжить работу во время пандемии, обеспечив при этом безопасность своих работников. Сегодня, когда последствия COVID-19 постепенно ослабевают, в производстве сформировалась новая реальность:до 91 % всех производственных операций заявили, что они увеличили инвестиции в цифровую трансформацию и будут продолжать это делать.

Проблемы цифровой трансформации производства

Несмотря на новую актуальность в производственном секторе, перед последователями все еще стоят проблемы. К ним относятся:

Капитальные затраты

Несмотря на то, что малые и средние компании, первыми внедрившие технологию, получили конкурентное преимущество, тем не менее, многим из этих небольших фирм не хватает капитальных ресурсов и глубоких карманов, как у более крупных конкурентов.

Компании всех размеров также склонны сосредотачиваться на рентабельности инвестиций, а формула успешной рентабельности инвестиций отличается для предприятий разного размера. Существует также проблема привязки вложенных долларов к будущей прибыльности. Многие компании борются с первоначальными затратами, но цена отказа от внедрения может быть выше или даже фатальной.

Решение может прийти через модульность многих из этих платформ. Используя облачное программное обеспечение и экономичное оборудование, компании могут разрабатывать поэтапные планы, ориентированные на критически важные области, такие как время простоя, с планами масштабирования системы по мере того, как результаты окупаются за счет увеличения производительности.

Наборы навыков

Многим производственным отраслям сложно обнаружить, что они должны находить и обучать людей для успешного внедрения цифровых технологий. Платформы обычно работают с использованием алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения.

Но в зависимости от отрасли могут потребоваться и другие технологии, такие как цифровые двойники и 3D-моделирование. Переобучение существующих работников может оказаться невозможным. И эти новые наборы навыков пользуются большим спросом.

Проблемы с ИТ

ИТ-специалисты также сталкиваются с особыми проблемами из-за набора навыков. Дорогие оптоволоконные сети, серверы и длинные кабели теперь должны уступить место облачным технологиям с другими требованиями.

Перед ИТ также стоит задача передачи данных, обеспечения безопасности и доступа, а также множество других задач, которые либо незнакомы, либо идут вразрез с тем, что они делали традиционно. И многие из существующих систем могут иметь собственные расширенные лицензии на программное обеспечение, которые сейчас устарели или не нужны для нового цифрового мира.

Вопросы корпоративной культуры

Обрабатывающая промышленность всегда считалась состоящей преимущественно из работников физического труда. И хотя во многих отраслях по-прежнему будут места для строго ручного труда, потребуется много новых навыков и обучения, чтобы довести операторов до уровня технических навыков.

Эти новые технологии часто используют интерактивные экраны, планшеты и другие человеко-машинные интерфейсы для ввода и получения данных, необходимых оператору. Необходимо будет провести обучение, чтобы развить у сотрудников навыки понимания и использования этих типов систем и отказа от бумажных систем.

Безопасность данных

Многие руководители компаний, которые понимают важность цифровой трансформации и видят ее текущие и будущие преимущества, также беспокоятся о безопасности. Большинство из этих систем основаны на облаке и работают через Интернет. Они также могут иметь Wi-Fi или сотовую связь и Ethernet для подключения устаревшего аналогового оборудования к полу. Эти проблемы безопасности Интернета вещей представляют собой риск, но его можно смягчить.

Поскольку новости о взломах появляются почти еженедельно, многие обеспокоены тем, что такое событие может остановить производство. Другие опасаются, что в случае критически важных отраслей, таких как фармацевтика, эти инциденты могут быть опасными для жизни. Несмотря на то, что эти проблемы реальны, протоколы безопасности развиваются и будут по-прежнему ориентированы на повышенную и ужесточенную безопасность по мере ускорения внедрения.

5 терминов и тенденций цифровой трансформации в производстве

Цифровая трансформация — это групповой термин, обозначающий совокупность технологий и методов, которые коллективно меняют производство и создают новые бизнес-модели. Вот некоторые тенденции.

1. Индустрия 4.0

Индустрия 4.0 — это глобальный термин для Четвертой промышленной революции. Он охватывает все технологии, относящиеся к сбору и обмену данными в производстве. Индустрия 4.0 также включает в себя такие технологии, как промышленный Интернет вещей, облачные вычисления и системы, подключенные производственные среды, 3D-печать (аддитивное производство) и все компоненты, составляющие комбинированную киберфизическую систему. Это относится ко всем элементам, объединенным или объединенным в сеть на современном заводе, которые делают такие предприятия «умными» в использовании технологий для повышения эффективности и оптимизации процессов.

2. Интернет вещей

IIoT расшифровывается как «Промышленный Интернет вещей» и относится к Индустрии 4.0. IIoT — это набор датчиков, устройств сбора данных, измерительных систем и исполнительных механизмов, составляющих умную фабрику. Эти системы связаны с мощной аналитикой, которая позволяет визуализировать заводской или цеховой цех в режиме реального времени и позволяет выполнять автономные или полуавтономные действия. Это также позволит лицам, принимающим решения, и операторам быстро реагировать на полезные сведения, предоставляемые аналитическими системами, для повышения эффективности и сокращения времени простоя при одновременном повышении качества продуктов в компании.

3. Машинное обучение и искусственный интеллект

Машинное обучение и ИИ — это две разные вещи, которые могут работать вместе на платформе IIoT. Машинное обучение — это термин, описывающий передовые алгоритмы, которые могут изменить способ работы оборудования или предложить предписывающие шаги для улучшения. Чем больше объем и качество данных, которые получает система, тем выше качество предписаний. ИИ, или искусственный интеллект, — это передовой интеллектуальный механизм, который позволяет самому оборудованию выполнять автономные или полуавтономные действия. Это безопаснее и эффективнее, поскольку приложения искусственного интеллекта могут работать быстрее, заменяя действия, которые ранее выполнялись только людьми и медленнее.

4. Профилактическое обслуживание

По мере того, как машинное обучение и ИИ обеспечивают расширенную аналитику в системе производственного мониторинга, система получает тенденции, идеи, информацию и другие данные. Это позволяет развивать профилактическое обслуживание по сравнению с профилактическим обслуживанием в обрабатывающей промышленности и ее операциях. Профилактическое обслуживание в обрабатывающей промышленности использует мониторинг фактического состояния оборудования и деталей для определения точек отказа, отправки предупреждений и принятия решений по инвентаризации запасных частей и их подготовки в оптимальное время для предотвращения простоев.

5. Робототехника

Робототехника используется не во всех отраслях промышленности. Однако с развитием цифровых технологий это становится все более распространенным явлением. Робототехника получает инструкции от элементов искусственного интеллекта и машинного обучения платформы, что обеспечивает более безопасное, быстрое, эффективное и точное производство. Робототехника позволяет производить производство со скоростью, которую люди не могут достичь вручную.

Преимущества цифровой трансформации производства

Компании, инвестирующие в цифровую трансформацию, получат более высокую прибыль и более высокую эффективность, чем их конкуренты. Преимущества внедрения цифровой трансформации в производстве включают:

Повышенная эффективность

Компании, внедряющие цифровую трансформацию, добиваются большей эффективности по мере сокращения времени простоя. Платформы, такие как мониторинг производства MachineMetrics, могут немедленно сократить время простоя и повысить эффективность и использование оборудования.

Экономия затрат

Повышение коэффициента использования и эффективности оборудования приводит к снижению затрат. Профилактическое обслуживание может добавить к этим более низким затратам до 20% снижения затрат на техническое обслуживание. А больший контроль над запасами и движением материалов в рамках производства может помочь контролировать затраты в цепочке поставок.

Оптимизированные процессы

Использование платформы IIoT для мониторинга производства, такой как доступная в MachineMetrics, может помочь оптимизировать процессы. Это может принимать форму новых методов, а также текущих и более точных стратегий улучшения процессов, основанных на данных в реальном времени.

Большая гибкость и гибкость

В дополнение к возможностям искусственного интеллекта и машинного обучения платформы можно масштабировать и настраивать в соответствии с потребностями различного оборудования и отраслей. Это позволяет гибко и быстро реагировать на изменения и вызовы.

Время цифровой трансформации

Если вам нужна цифровая трансформация, сейчас самое время вмешаться. В условиях беспрецедентного сбоя производителям нужны самые передовые инструменты и лучшее в своем классе программное обеспечение, чтобы оставаться конкурентоспособными. Им следует стремиться создать экосистему решений, поддерживающих быстрое и непрерывное достижение ценности.

Основой технологического стека производителя должна быть платформа промышленных данных, которая может обеспечить автономный сбор, контекстуализацию и стандартизацию производственных данных, а также повысить эффективность работы с данными для выявления и устранения неэффективности операций. Узнайте, как MachineMetrics обеспечивает цифровую трансформацию для производителей, или закажите демонстрацию, чтобы открыть для себя полезные варианты использования уже сегодня.