Как интеллектуальная автоматизация может поднять производительность UK производства

Производительность UK производства все еще отстает от других стран G7, даже если в недавние месяцы ONS сообщал, что выпуск увеличился. Как и многие другие секторы, UK производители должны непрерывно адаптироваться к конкурентному давлению по всему миру и быстрее реагировать на меняющийся клиентский спрос при увеличенной сложности цепочек поставок. Как они могут этого достичь и улучшить производительность в долгосрочной перспективе?

Умные заводы

UK производители могут значительно улучшить эффективность своих цепочек поставок, инвестируя в более интеллектуальную автоматизацию, где системы делают, думают и учатся; реплицируя повторяющиеся действия, обрабатывая задачи, требующие суждения, и учась анализировать данные для адаптации к пользователям и системам. В то же время производители также должны внедрять lean процессы на заводском полу, где операции являются критическим рычагом для адресации вызовов роста и производительности.

В то время как исследования нашли, что чуть более половины UK производителей начали инвестировать в автоматизацию с глазом на улучшение бизнес-эффективности, сокращение производственных циклов и повышение качества, есть все еще простор для улучшения. По сектору компании должны убедиться, что они включают автоматизированные, подключенные и данные-драйвенные технологии для оцифровки своих производственных линий.

В то время как автоматизация и системы исполнения производства (MES), которые следят за всей производственной информацией в реальном времени, собирая актуальные данные от роботов, мониторов машин и сотрудников, уже некоторое время существуют на производственных заводах, робототехника, облако, мобильность и аналитика вывели это на совершенно новые уровни интеллекта и производительности. Данные, генерируемые интеллектуальной автоматизацией, помогают с гранулярной видимостью и значимыми инсайтами по всей глобальной цепочке ценности.

Например, анализируя данные, производители могут улучшить производительность и увеличить операционную производительность, переходя от фиксированного графика обслуживания к предиктивному обслуживанию. Встраивая сенсоры в каждую машину, операторы могут поддерживать непрерывный вид в реальном времени на все машины, позволяя им заранее заметить, если машина или определенный компонент не работает правильно, и исправить любые проблемы до того, как машина полностью сломается.

Этот тип умной и подключенной продуктовой трансформации в промышленном мире может работать на пользу множественных сущностей. Встраивая сенсоры не только в машины, но и в разрабатываемые продукты, производители могли бы открыть полностью новые потоки выручки и преследовать сервис-ориентированную бизнес-модель. Например, предлагая предиктивное обслуживание своим клиентам как дополнительный сервис за пределами простой покупки продукта.

Улучшение навыков рабочей силы и драйвинг культурных изменений

Этот подъем так называемой роботизации процессов освобождает людей от скуки рутинных и повторяющихся задач для создания большей бизнес-ценности, чем когда-либо возможно было, позволяя заводской рабочей силе быть перераспределенной для взятия новых, более высококвалифицированных работ. Фактически, чуть более половины UK производителей верят, что автоматизация может предоставить возможность для рабочей силы изучить дополнительные навыки, что может помочь сохранить до 73 500 UK производственных рабочих мест к 2025 году.

Компании поэтому будут нужно пересматривать навыки рабочих, чтобы убедиться, что они используют технологии эффективно, и инвестировать в обучение, где навыки могут отсутствовать. Новые технологии имеют потенциал разрушить производство, но только если рабочая сила знает, как их использовать и управлять, анализировать и извлекать максимум из данных, собранных из них. Таков меняющийся ландшафт Индустрии 4.0, что в будущем мы ожидаем увидеть многих производителей назначающих Chief Data Officers для помощи в совладании с притоком данных с производственной линии и подключенных продуктов, когда они покинули заводское поле.

По мере того как новые технологии и наборы навыков влияют на то, как бизнес управляется и как сотрудники работают вместе, производителям нужно будет обеспечить культурный сдвиг для драйвинга новой адаптивной и коллаборативной среды; одной, которая гибка и постоянно помогает персоналу учиться. Компаниям может понадобиться изменить традиционные способы работы и посмотреть на создание новых наборов операционных принципов, требующих сильных инициатив управления изменениями.

Кроме того, также важно максимально использовать навыки, в которых люди хороши: только люди имеют сотрудничество, командную работу, креативность, любопытство, интуицию, изобретательность и эмпатию для создания процессов, которые встречают — и даже превосходят — человеческие потребности. Правда, что роботы могут делать те же задачи снова и снова, с нулевой вариацией и значительно меньшими ошибками, но это не ставит людей на сidelines. Вместо этого люди должны надзирать за роботами, чтобы мониторить, оркестрировать, координировать и ремедировать проблемы, если что-то идет не так.

Человеко-роботное сотрудничество на заводском полу — следующая волна истинной автоматизации. До сих пор роботы играли значительную роль в улучшении производительности цеха, но следующее поколение робототехники выводит это на совершенно новый уровень с мульти-системными роботами и ройами роботов, помогающими в исполнении сложных задач в материальной обработке и средах сборки.

Смотря в будущее

Спрос на глубокую персонализацию продуктов и потребностей в доставке создает уровень сложности, требующий смены мышления в производственной парадигме. Изменения в производственных процессах, более lean цепочки поставок, новые технологии, лучшее обучение и больше сотрудничества — все драйвят реальные операционные эффективности, снижают риски и одновременно создают почву для инноваций, большей производительности и бизнес-влияния.

Можно с уверенностью сказать, что эра гиперконвергенции здесь. IT, OT (операционные технологии) и PT (продуктовые технологии) все приходят вместе для следующего уровня производительности и качества. Через это использование умной технологии и увеличивающейся интеллектуальной автоматизации мы можем помочь домашнему UK производству процветать.

Автор: Прасад Сатьяволу, Head of Innovation, Manufacturing and Logistics, Cognizant

Следите за @ManufacturingGL и @NellWalkerMG