Цифровая трансформация: революция в производстве и $53 трлн глобального ВВП

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

Еще в 2018 году производственные компании, трансформировавшиеся цифровым путем, составляли $13,5 трлн глобального ВВП. Но по оценкам, к 2023 году это число вырастет до $53,3 трлн глобального ВВП.

В этой статье мы обсудим цифровую трансформацию в производстве и посмотрим на некоторые тренды, движущие эту революцию.

Цифровая трансформация в производственной отрасли сегодня

Еще до начала пандемии сбой и цифровая трансформация цепочки поставок уже были в процессе. Меньшие предприятия видели новый набор технологий как конкурентное преимущество или средство решения нехватки ценных навыков через автоматизацию.

С другой стороны, крупные предприятия боролись с принятием. Исследование McKinsey 2018 года показало, что бизнесы с 100 или менее сотрудниками с вероятностью в 2,7 раза выше успешно принимали цифровую трансформацию. И то же исследование обнаружило, что в целом менее 30% этих трансформаций увенчались успехом.

Хотя темп оцифровки в производстве был стабильным, но медленным со множеством остановок и запусков, он широко признавался топ-менеджментом и CEO как будущее бизнеса. Но когда пандемия COVID-19 ударила в 2020 году, многие бизнесы были вынуждены ускорить принятие и заставить его работать как вопрос выживания.

Другие, равно угоженные в своих бизнес-моделях разовым в жизни сбивающим событием, быстро начали искать способы продолжить операции во время пандемии, обеспечивая безопасность своих работников. Сегодня, по мере того как последствия COVID-19 медленно отступают, новая реальность сложилась в производстве, с до 91% всех производственных операций заявляющих, что они увеличили инвестиции в цифровую трансформацию и будут продолжать.

Вызовы цифровой трансформации в производстве

Несмотря на новую срочность в производственном секторе, существуют все еще вызовы для принятия. К ним относятся:

Капитальные расходы

Хотя малые и средние компании, ставшие ранними принимателями, вышли с конкурентным преимуществом, все еще верно, что многие из этих мелких фирм лишены капитальных ресурсов и глубоких карманов более крупных конкурентов.

Компании всех размеров также склонны фокусироваться на ROI, и формула успешного ROI различается для предприятий разного размера. Также есть проблема связывания инвестиционных долларов с будущей рентабельностью. Многие компании борются с первоначальными затратами, но стоимость не принятия может быть выше или даже фатальной.

Решение может прийти через модульность многих из этих платформ. Используя облачное ПО и стоимоэффективное оборудование, компании могут разрабатывать инкрементные планы, фокусирующиеся на критической области, такой как простой, с планами масштабирования системы по мере того, как результаты окупают себя через увеличение производства.

Навыки

Многие производственные отрасли находят сложным то, что им необходимо найти и обучить людей для успешного развертывания цифровых технологий. Платформы обычно работают с использованием ИИ и алгоритмов машинного обучения.

Но другие технологии, такие как цифровые двойники и 3D-моделирование, также могут потребоваться в зависимости от отрасли. Переобучение существующих работников может быть невозможным. И эти новые навыки востребованы.

IT-проблемы

IT особенно подвержен вызову навыков. Дорогие волоконно-оптические кабели, серверы и длинные кабельные трассы теперь должны уступить место облачным технологиям с другими требованиями.

IT также поручено передача данных, обеспечение безопасности и доступа, и множество других задач, которые либо незнакомы, либо идут наперекор тому, что они делали традиционно. И многие устаревшие системы на месте могут иметь расширенные лицензии на ПО собственного производства, которые теперь устарели или не нужны для нового цифрового мира.

Проблемы корпоративной культуры

Производственная отрасль всегда воспринималась как состоящая преимущественно из ручных рабочих. И хотя все еще будут места во многих отраслях для строго ручного труда, многие новые навыки и обучение требуются, чтобы привести операторов к уровню техников.

Эти новые технологии часто используют интерактивные экраны, планшеты и другие интерфейсы человек-машина для ввода и получения данных, необходимых оператору. Обучение должно быть проведено для развития навыков рабочих для понимания и использования этих типов систем и отказа от бумажных.

Безопасность данных

Многие руководители компаний, понимающие важность цифровой трансформации и видящие ее текущие и будущие выгоды, также беспокоятся о безопасности. Большинство этих систем облачны и работают через интернет. Они также могут иметь Wi-Fi или сотовую связь и Ethernet для подключения устаревшего аналогового оборудования к цеху. Эти вызовы безопасности IoT создают риск, но могут быть смягчены.

С новостями о взломах, появляющимися почти еженедельно, многие беспокоятся, что такое событие может остановить производство. Другие боятся, что в случае критических отраслей, таких как фармацевтика, эти инциденты могут быть угрожающими жизни. Хотя эти вызовы реальны, протоколы безопасности растут и будут продолжать фокусироваться на усиленной и ужесточенной безопасности по мере ускорения принятия.

5 терминов и трендов цифровой трансформации в производстве

Цифровая трансформация — групповой термин, говорящий о коллекции технологий и методов, коллективно переформировывающих производство и создающих новые бизнес-модели. Вот взгляд на некоторые тренды.

1. Индустрия 4.0

Индустрия 4.0 — глобальный термин для Четвертой промышленной революции. Она охватывает все технологии, относящиеся к сбору и обмену данным в производстве. Индустрия 4.0 также включает технологии, такие как Промышленный интернет вещей, облачные вычисления и системы, подключенные производственные среды, 3D-печать (аддитивное производство) и все компоненты, составляющие объединенную кибер-физическую систему. Она относится ко всем вещам, объединенным или сети в современном заводе, которые делают такие бизнесы «умными» в использовании технологий для реализации выгод в эффективности и оптимизированных процессах.

2. IIoT

IIoT означает Промышленный интернет вещей и попадает в рамки Индустрии 4.0. IIoT — это коллекция датчиков, устройств сбора данных, систем измерения и исполнительных механизмов, охватывающих умный завод. Эти системы связаны с мощной аналитикой, позволяющей визуализацию цеха или цеха в реальном времени и позволяющей автономным или полуавтономным действиям быть принятыми. Это также позволит лицам, принимающим решения, и операторам действовать быстро на действенных инсайтах, предоставленных аналитическими движками, для получения большей эффективности и сокращения простоя при улучшении качества продуктов по всей компании.

3. Машинное обучение и ИИ

Машинное обучение и ИИ — две разные вещи, которые могут работать вместе в платформе IIoT. Машинное обучение — термин, описывающий передовые алгоритмы, которые могут изменить способ управления оборудованием или предложить прескриптивные шаги для улучшения. Чем больше объем и качество данных, получаемых системой, тем лучше качество предписаний. ИИ, или искусственный интеллект, — это передовый интеллектуальный движок, позволяющий автономным или полуавтономным действиям самим оборудованием. Это безопаснее и эффективнее, так как приложения ИИ могут работать на скорости, заменяя действия, ранее выполняемые только и более медленно людьми.

4. Предиктивное обслуживание

Поскольку машинное обучение и ИИ движут передовым аналитикой в системе мониторинга производства, система получает тренды, инсайты, информацию и другие данные. Это позволяет разработать предиктивное обслуживание вместо превентивного в производственной отрасли и ее операциях. Предиктивное обслуживание в производственной отрасли использует фактическое состояние станка и мониторинг состояния деталей для определения точек отказа, отправки оповещений и принятия решений об инвентаризации запчастей и их стажировании в оптимальное время для предотвращения простоя.

5. Робототехника

Робототехника не используется в каждой производственной отрасли. Однако она становится все более распространенной по мере продвижения цифровых технологий. Робототехника получает инструкции от элементов ИИ и машинного обучения платформы, что позволяет более безопасное, быстрое, эффективное и точное производство. Робототехника позволяет производству происходить на скорости, которую люди не могли достичь вручную.

Преимущества цифровой трансформации в производстве

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

Повышенная эффективность

Компании, принимающие цифровую трансформацию, реализуют большую эффективность, так как простой снижается. Платформы, такие как мониторинг производства MachineMetrics, могут немедленно сократить простой и повысить эффективность и использование оборудования.

Экономия затрат

Большее использование оборудования и эффективность ведут к снижению затрат. Предиктивное обслуживание может добавить к этим более низким затратам с сокращением затрат на обслуживание до 20%. И больший контроль над запасами и движением материалов в производстве может помочь контролировать затраты в цепочке поставок.

Оптимизированные процессы

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

Лучшая гибкость и ловкость

Помимо возможностей ИИ и машинного обучения, платформы могут быть масштабированы и настроены для отражения потребностей разного оборудования и отраслей. Это позволяет гибким и ловким ответам на изменения и вызовы.

Время для цифровой трансформации

Если вы ищете цифровую трансформацию, сейчас время вступать. С беспрецедентным сбиванием производителям нужны самые передовые инструменты и лучшее в классе ПО, чтобы оставаться конкурентоспособными. Они должны смотреть на построение экосистемы решений, поддерживающих быстрый и непрерывный достижение ценности.

Фундамент технологического стека производителя должен быть Промышленной платформой данных, которая может обеспечить автономный сбор, контекстуализацию и стандартизацию производственных данных, а также управлять действиями на данных для выявления и устранения операционных неэффективностей. Узнайте, как MachineMetrics обеспечивает цифровую трансформацию для производителей или забронируйте демо, чтобы открыть ценные сценарии использования сегодня.