Rockwell Automation:удаленный мониторинг и облачная аналитика

Марк Барет, директор по промышленным услугам в регионе EMEA, Rockwell Automation, обсуждает будущее автоматизации для удаленного мониторинга и облачной аналитикиAutoma...

Марк Барет, директор по промышленным услугам в регионе EMEA, Rockwell Automation, обсуждает будущее автоматизации удаленного мониторинга и облачной аналитики 

Автоматизация быстро меняет нашу работу, места, где мы работаем, и даже то, как мы определяем работу. Forrester прогнозирует, что только в 2020 году один миллион рабочих мест, связанных с умственной деятельностью, будет заменен чат-ботами, программной робототехникой, RPA и виртуальными агентами. Это может показаться зловещим предупреждением, но в отчете также говорится, что только для рабочей силы в США будет добавлено 331 500 рабочих мест, которые будут расширены благодаря ролям, требующим эмпатии, интуиции, умственной и физической гибкости.

По мере распространения автоматизации это укрепит связь и надежность, а также поможет компаниям сделать данные, системы и процессы более доступными и доступными. Однако многие производственные компании обнаруживают, что их пути к стратегиям автоматизации и цифровой трансформации замедляются из-за уровня производительности и одновременного риска простоя.

Решить эту проблему можно с помощью таких инструментов, как прогнозная аналитика и техническое обслуживание, которые действуют как виртуальное расширение их команд. Однако для успешного внедрения этих технологий требуется дополнительная внешняя экспертиза. Ниже приведены пять основных подводных камней, с которыми сталкиваются компании при переходе к цифровой трансформации, и предложения по их устранению.

Подводный камень №1:риски кибербезопасности

Нарушения безопасности продолжают оставаться в центре внимания из-за серьезного влияния, которое они могут оказать на бизнес. Взлом может привести не только к потере конфиденциальной информации, но и к сбоям в работе, простоям и проблемам с производительностью, а также серьезному ущербу для репутации. Это подчеркивает важность для компаний улучшения процессов управления данными и инвестиций в ИТ-инфраструктуру.

Поддержка профилактического обслуживания может помочь производителям избежать таких проблем, автоматически отслеживая необычные модели и немедленно выявляя потенциальные признаки кражи данных или вторжения в сеть. Они также требуют комплексного подхода к безопасности, который включает политики и процедуры и обеспечивает уровни защиты от рисков, связанных с людьми, процессами и технологиями.

Подводный камень №2:слишком много данных

Компании генерируют огромные объемы данных, которые при правильном использовании могут стать чрезвычайно ценным активом. Однако многие производственные организации не знают, как наилучшим образом использовать свои данные, и в результате не оптимизируют свои рабочие или производственные процессы таким образом, чтобы получать наилучшие сведения и результаты.

Умение анализировать большие объемы данных является ключом к решению самых сложных задач, стоящих перед организациями. Но навыки и способности, необходимые для этого, редко являются частью основных компетенций бизнеса. Поэтому важно сотрудничать с надежным экспертом по данным, который может собирать нужную информацию, хранить ее и представлять таким образом, чтобы он мог принимать наиболее эффективные бизнес-решения.

Подводный камень № 3:плохое управление данными

Компании накапливают больше данных, чем когда-либо, но просто иметь огромные объемы данных недостаточно. Им нужны инструменты, которые помогут им лучше использовать свои данные и понимать имеющуюся у них информацию.

Истинная ценность автоматизации заключается в интеллектуальной собственности, которой компании владеют в отношении своих клиентов, процессов и продуктов. Использование искусственного интеллекта и машинного обучения позволяет им анализировать огромные объемы информации, выдвигать гипотезы и создавать важные закономерности данных, а также обучать модели обучения для обнаружения неизвестного. Кроме того, специалисты по работе с данными смогут опробовать больше вариантов использования за значительно меньшее время, что поможет им значительно продвинуться в понимании своих данных.

Потенциал этих достижений в области искусственного интеллекта подчеркивается анализом McKinsey , который показал, что самые передовые методы глубокого обучения могут приносить до 5,8 триллионов долларов США в год. В двух третях из 400 протестированных вариантов использования ИИ улучшил производительность по сравнению с другими методами аналитики. Без этой возможности собирать огромные объемы данных с нескольких платформ и эффективно использовать их производители будут продолжать бороться за получение эффективных выводов об изменениях и производительности на своих предприятиях.

Подводный камень № 4:не успевать за темпами развития технологий

Количество модных словечек, связанных с цифровой трансформацией, часто может быть ошеломляющим и даже раздражающим для компаний, которые просто хотят, чтобы технологии работали. Многие провайдеры также требуют огромных предварительных инвестиций, что может быть пугающей перспективой и может отложить бизнес, если проект не сработает. Кроме того, привязка к одному поставщику или развертыванию может привести к тому, что компании останутся позади своих конкурентов.

Поэтому важно работать с поставщиками, которые предлагают пилотную версию или прототип до любого развертывания, которое представляет собой огромный технологический сдвиг. Это даст пошаговое представление о том, как будет работать процесс, обозначит вехи и поможет бизнесу понять, как он будет работать и какова будет их ожидаемая рентабельность инвестиций. Надежные технологические партнеры должны быть частью команды, если они хотят помочь компаниям реализовать свои цели и ключевые показатели эффективности.

Подводный камень № 5:недостаток опыта

Даже при наличии правильных технологий автоматизации компаниям часто требуется внешняя поддержка со стороны людей с соответствующим опытом и знаниями. Теперь этого можно добиться, используя дополненную реальность для удаленной поддержки приложений и наложения информации для инженеров.

Как и любое развертывание технологии, оно должно соответствовать культуре бизнеса и тому, что лучше всего подходит для его конкретных потребностей. Однако компании, которые не спешат внедрять новые технологии, рискуют остаться позади.

Войдите в будущее автоматизации

Выполнение ключевых задач по повышению производительности и сокращению времени простоя возможно при использовании правильных технологических методов и надлежащего технологического партнера. Понимая распространенные ловушки, описанные выше, производственные фирмы могут лучше ориентироваться на пути к будущему автоматизации. Однако цифровизация — это не то, чего они могут достичь в одиночку.

СМ. ТАКЖЕ:

• C3.ai:ведущее корпоративное программное обеспечение для искусственного интеллекта

• AWS:более разумное производство с помощью облачных технологий и Интернета вещей

• Как умные технологии меняют промышленный мир

• Прочитайте последний выпуск журнала Manufacturing Global здесь

Для получения дополнительной информации о производстве см. последний выпуск журнала Manufacturing Global

Подпишитесь на нас в LinkedIn и Twitter.