Ускорение производственного успеха: непрерывная ценность через интегрированную экосистему

В أعقاب пандемии COVID-19 производство оживает, и с ним приходит возобновленный фокус на инициативах цифровой трансформации. Отрасль стоит на пороге долгожданного ренессанса, и ясно, что лидерам производства нужно не только принять, но и ускорить инновации, управляя критическими процессами вроде увеличения мощностей с поддержанием качества продукции. Эффективное сотрудничество будет ключом к хорошему выполнению обоих; но это еще более критично, так как рабочие силы ушли и все еще в основном удаленные.

По мере того как вирус распространился по глобусу, быстро стало очевидно, что будут победители и проигравшие. Многие производители были застигнуты врасплох, так сказать. До упоминаемого расчета отрасли, промышленность уже была известна своим медленным принятием цифрового, data-centric мышления, трансформировавшего другие отрасли.

Это было в полной демонстрации, пока отрасль отступала. Даже те, кто ранее embarкed на многомиллионные инициативы Индустрии 4.0 или IoT, остались без каких-либо результатов для демонстрации своих усилий. У нас есть клиенты, которые до работы с MachineMetrics потратили годы на попытки построить свои собственные решения, потратив миллионы на кастомную разработку и интеграцию перед получением первоначальной ценности. К сожалению, когда ударила пандемия, ресурсы для поддержки этих внедрений ушли на второй план. Не только у них не было данных, нужных для адаптации в моменте, но их преследовал призрак их прошлых IoT-инициатив. С множеством производителей, объединяющих умное производство с этими более крупными корпоративными IoT-инициативами, потенциальная ценность была утеряна.

Теперь это не значит, что пандемия полностью виновата. Правда в том, что до пандемии внедрения IIoT уже проваливались в необычайно высоких темпах (81% по McKinsey, 2020). Это по ряду факторов, но в основном из-за трудоемкого и запредельно дорогого характера внедрения и развертывания. Результат — большой, громоздкий, трудно внедряемый IoT-«инициативный» проект без actionable use cases. Не только эти разработки занимают слишком много времени и стоят слишком дорого, но и растущий дефицит талантов в производстве означает, что по всей организации, вероятно, нет знаний или навыков на уровне IT или OT для управления сложностями заставления этого работать.

Вопрос сегодня: почему инвестировать в инициативы цифровой трансформации на корпоративном уровне, когда у вас все еще нет пригодных данных с цеха? Умное производство не требует целой организации, посвященной его успеху.

Для большинства производителей цифровая трансформация должна начинаться с захвата инсайтов из сердца производственных операций — это станковые активы, которые делают эти продукты, и люди, которые их запускают. Эти активы, вероятно, представляют крупнейшие капитальные расходы для любой производственной организации, и производят тысячи точек данных каждую секунду. Однако эти данные не захватываются и не анализируются для улучшения эффективности, удушая непрерывное улучшение. Заводы сегодня все еще поглощены ручными процессами, ведущими к массивным неэффективностям, влияющим на каждый компонент организации. Это очевидно в отчете MachineMetrics по бенчмаркингу, заявляющем, что средняя загрузка станка меньше 30%.

Данные, и инсайты (и действия), движимые этими данными, могут обеспечить фундамент для производителей для роста их бизнеса и дифференциации конкурентоспособно. Фактически, высока вероятность, что неэффективности, существующие на уровне станка, — это самый доступный плод для создания массивного бизнес-воздействия, не говоря уже о катализаторе для управления множеством будущих автоматизаций.

Именно поэтому фундамент нашего подхода — доставка простой в использовании платформы, автоматизирующей захват и преобразование, или контекстуализацию, данных станка. Эта способность дает потребляемые данные станка и инсайты за минуты. Не могу достаточно подчеркнуть, как безумно сложна эта задача на практике для определенных типов активов вроде станков. Это не так просто, как стандартизация через OPC-UA или MTConnect, как многие провайдеры предлагают, потому что только доля станков поддерживает эти протоколы. MM подключился к тысячам станков для сотен клиентов. Как сказано ранее, многие производители, консультанты и системные интеграторы пытались перестроить колесо инфраструктуры данных станка с нуля с разной степенью успеха как часть более крупных IoT-инициатив. Эти разработческие усилия, даже при использовании горизонтальной IIoT-платформы, могут занимать месяцы, если не годы. И как только механизм для захвата и контекстуализации данных станка построен, его нужно поддерживать. Не только стоимость поддержки этих решений запредельна, но и упущенная возможность и ценность, связанные с нерациональным распределением ресурсов на разработку того, что уже существует, приводят к конкурентному недополученному преимуществу для производителя.

Точные реально-временные данные, автоматически захваченные и преобразованные из станковых активов, создают твердую базу для управления ценностью bottom line прямо сейчас и непрерывно. Мы обнаружили, что, когда комбинированы с видимостью и actionability через алерты, аналитику и автоматизацию, запускаемую этими данными, улучшение производительности загрузки на 15–20% может быть реализовано за месяцы.

Как только этот фундаментальный кусок на месте, достижение ценности может быть ускорено в ряде направлений интеграцией этих данных в другие изолированные данные, residing на предприятий фабричных и организационных системах от дизайна продукта, к производству, качеству, обслуживанию и логистике (что мы называем «использование цифровой нити данных станка») для управления бесконечными автоматизациями и возможностями для замечательной ценности быстрее, чем когда-либо.

Это позволяет экосистеме производителей и партнеров ускорить достижение ценности и минимизировать риск провала инициативы, оптимально выравнивая уникальные навыки участвующих сущностей в конкретной IIoT-инициативе.

Сегодняшняя IIoT-экосистема состоит из производителей, строителей станков, дистрибьюторов строителей станков, сервис-провайдеров, технологических и решение-провайдеров, системных интеграторов, консультантов и софт-провайдеров. Каждый участник имеет свою уникальную способность, экспертизу или интеллектуальную собственность, которую можно использовать для управления успешной IIoT-инициативой. Когда эти ресурсы не выровнены или суб-оптимизированы, IIoT-инициативы часто не доходят до обещанного ценностного предложения или проваливаются совсем, как показывают статистики.

На чем должен фокусироваться производитель? Мы верим, что в областях, использующих их глубокую доменную экспертизу. Красота платформы MM в том, что она позволяет производителю, и, по расширению, их экосистеме партнеров, оптимизировать ключевые процессы и создавать инновационные новые процессы по всей их операции. Аналитика, включая ML и AI алгоритмы, может разрабатываться и применяться как на edge, так и в облаке, используя MM и/или другие аналитические технологии. Это выравнивание навыков и технологий создает оптимальную формулу для быстрого и непрерывного создания ценности для производителя.

Как показано во время пандемии, производители не могут позволить себе не инвестировать в цифровую трансформацию, но не уверены, куда фокусировать усилия. Суб-оптимальная модель, где компании пытаются фокусироваться на или пересоздавать что-то вне их основной экспертизы, приводит минимум к потраченному времени и ресурсам. Вероятнее, результат — провал и отставание от конкуренции в гонке за дифференциацию и управление инкрементальной ценностью.

Чтобы решить эту проблему и для цифрового завода достичь масштаба, это нужно сделать проще. Успешные IIoT-инициативы требуют выбора правильных технологий вместе с правильным выравниванием различных сущностей в экосистеме, участвующих в инициативе. Для оптимизации быстрого достижения ценности и снижения риска, это выравнивание должно использовать уникальные технологии, IP и доменную экспертизу каждого участника. Фокус должен быть на мгновенном преобразовании данных, out-of-the-box приложениях, автоматизациях и интеграциях в другие best-of-breed фабричные системы.

Я отмечал ранее в этой статье, что многие производители страдали в эти трудные времена, и многое из этого страдания беспрекословно было не в их руках. Я бы пренебрег не заявить в это время, что мы все понесли большие потери за этот прошлый год, некоторые больше других. Но кто были те, кто преуспел? Кто были победители? Компании, способные пивотнуть, ответить, адаптироваться. И это не удача; они могли сделать это, потому что были подготовлены с данными, инструментами и мышлением для победы.

Наша цель в MachineMetrics — не замедлять или реплицировать текущие усилия производителя, а ускорять и оптимизировать их, помогать им готовиться и оставаться гибкими, чтобы они тоже могли быть победителями. Для производителей, инвестировавших в большие, громоздкие, трудно внедряемые IoT-инициативы: сейчас хорошее время нажать на тормоза в пользу вертикальных решений, которые могут помочь немедленно.

Железо никогда не было горячее. Готовы ли вы ударить?

Быстро доберитесь до ценности с MachineMetrics

Заказать демо