Как обеспечить внутреннюю поддержку IIoT: проверенные стратегии для производственных лидеров

Эта статья — часть серии, адресующей самые острые вопросы производителей о Industry 4.0 и промышленных IoT-решениях. В быстро меняющемся технологическом пространстве трудно отличить ценные решения от блестящих игрушек и краткосрочного мышления. Мы здесь, чтобы развеять сомнения и дать ясность для уверенного движения вперед. Исследуйте полную серию:

• Да, вы действительно готовы к Industry 4.0: вот почему
• Промышленный IoT — необходимость, а не «хорошо бы иметь»
• Беспокоитесь об облаке и SaaS? Вот чего вы упускаете

Быть осторожным — нормально, но опоздать может стоить дорого

Так, ваша команда не готова к IIoT?

Новая технология всегда встречает степень скептицизма, и это не всегда плохо. Если это барьер, с которым вы сталкиваетесь, помогает понять почему, чтобы прийти к пути вперед.

Страх быть early adopter nascent технологии, или комфорт, ассоциированный с существующей технологией, может заставить производителей колебаться. Может быть, это exec, смотрящий на IIoT как на серебряную пулю, укоренившаяся культура операторов, не желающих «Большого Брата», наблюдающего за ними, или перегруженный IT-департамент, боящийся выработать себя из работы.

Но учитывая рост и зрелость IIoT-решений, этот скептицизм может быстро превратиться в игру в «догоняшки» с конкурентами, которые первыми захватили генерацию ценности IIoT.

Для успешного развертывания новой технологии вроде IIoT всегда есть потребность во внутреннем Чемпионе, чтобы убедить команду, что это правильное направление.

Как вы можете адвокатировать IoT

Вы наверняка встретите скептицизм и кажущиеся валидные пункты, почему IoT не должен быть фокусом для вашей команды, или хотя бы почему не прямо сейчас.

Если вы согласны с тем, как мы и другие производственные лидеры смотрят на рынок, вы хорошо осведомлены о влиянии использования точных реальных производственных данных для руководства вашей операцией и движения непрерывного улучшения. Это именно то, что делает IoT-платформа вроде MachineMetrics.

Продажа этого внутри не всегда легка, но ниже мы погружаемся в самые частые возражения, которые вы услышите от своей команды, и как вы можете эффективно контраргументировать их.

Лидерская команда не видит необходимости в IoT-платформе

Ваша лидерская команда заботится об эффективности. Все exec заботятся. Но большинство компаний все еще оперируют на одних инстинктах. Менеджеры всегда чувствуют, что их опыт дает им инсайты, которых у других может не быть. Хотя опыт ценен, что происходит, когда тот «gut feel» основан на неверных предположениях?

Если спросить тех же exec текущую утилизацию оборудования, они, вероятно, оценят ее намного выше реальной. Предположения 60-80% не редкость. В реальности большинство компаний имеют утилизацию станков далеко ниже, около 30%.

Эти инстинкты и опыт так далеки от реальности, потому что им не хватает видимости. Доступ к данным ведет к осознанию массовых неэффективностей. Эти неэффективности влияют на каждый компонент операций компании: от неспособности двинуть улучшения процессов и трудностей обоснования капитальных затрат до неожиданных отказов станков, вызывающих значительный простой и производственные потери.

Вы можете использовать эти аргументы для привлечения внимания лидерства. Также помогает им понять, что хотя производство генерирует больше данных, чем любая другая значимая мировая индустрия, оно все еще наименее оцифровано. Эта реальность представляет огромную возможность для производителей, достаточно смелых, чтобы вскрыть эти данные для добычи их ценности.

Менеджмент ненавидит тратить деньги или нет бюджета

Производство капитало- и трудоемкое, требует существенных стартовых затрат и долгосрочного ROI. Из-за этого производственные лидеры понятно неохотно запираются в дорогие контракты, особенно когда ценность не доказана.

Отличный контр-аргумент: SaaS-модель не добавляет к капитальным затратам. Подписочные SaaS-модели намного менее рестриктивны, чем on-premise решения и могут быть включены в операционные затраты. Компания имеет свободу начать с функциональности, которую хочет, собрать «low-hanging fruit» и затем масштабироваться, пока ценность быстро становится очевидной.

С быстрым и легким внедрением MachineMetrics мы видели клиентов, достигающих ROI за 5 дней. Собирая данные, вы видите доставляемую ценность, помогая смягчить уже натянутый бюджет. Только по этой причине мы урудим вас подумать, сколько будет стоить, если попробовать заставить bargain-опцию работать или не追求 инициативу вовсе.

В случае первого, многие конкурирующие компании будут говорить большой гейм о возможностях мониторинга станков. Но их решения склонны быть негибкими, немасштабируемыми и неэффективными. Эти drawbacks из-за ограничений вроде проприетарного ПО, не интероперабельного с другими программами (потому что они хотят, чтобы вы купили и то).

Также они могут не предлагать turnkey платформу, оставляя устройства и связность вашему перегруженному IT-департаменту снова. В совокупности эти проблемы продвигают еще больше неэффективность.

В случае не poursuite инициативы вовсе, рассмотрите реальность. Прямо сейчас ваши станки генерируют сотни точек данных каждый миллисекунд. Эти точки данных рассказывают историю о том, что происходит сейчас, что произошло и что произойдет дальше. Эта данных — золотая жила нераскрытых инсайтов. Фактически, средний клиент MachineMetrics видит 20% рост производственной эффективности в первый месяц развертывания.

Операторы думают, их заменят технологии

Люди боятся перемен, когда не видят или не понимают, сколько выгоды они получат. MachineMetrics усиливает ваших операторов для лучших, быстрых решений и доставки качественных деталей вовремя, устраняя утомительную работу, ингибирующую их продуктивность.

Ключ — помочь им увидеть, что система не развертывается для устранения рабочих мест — она развертывается, чтобы дать им инструменты работать умнее. С лучшим пониманием машиностроения, индивидуальной и сменной производительности, можно создавать инценттивные программы для вознаграждения повышенной эффективности.

Эти инценттивные программы более эффективны, чем традиционные, потому что неэффективность улучшена до точки, где оператор конкурирует за совершенство, а не за эффективность. Эти программы также обеспечивают личную ответственность, смещая конкуренцию друг с другом на конкуренцию против надежных бенчмарков на основе реальных данных.

Технических ресурсов нет In-house

Большинство производственных компаний потратили многие годы и бесчисленные доллары на IT-персонал, инфраструктуру и обслуживание. Во многих компаниях есть первасистемное чувство, что IT всегда и навсегда перегружен.

С MachineMetrics вам не нужны технические ресурсы. Большинство клиентов быстро устанавливают систему сами и подключаются с out-of-the-box функциональностью. Наш персонал может помочь с установками при необходимости, но наш UI использует легко читаемые out-of-the-box отчеты и дашборды без кодирования, делая установку простым процессом.

Этот уровень видимости ощущается как «Большой Брат»

Производственные компании всегда пытались мониторить эффективность труда. Если цех мог бы работать на максимальной эффективности и эффективности через ручной мониторинг, менеджеры не были бы нужны. Но заводы — сложные среды. Большинство виновников неэффективности связаны с неадекватными SOP, планировкой завода, протоколами НЗП и инвентаря, стадированием и обучением.

Ключ — управление этими переменными с превосходной ответственностью, ведущей к действию. С MachineMetrics эта ответственность расширяется на операторов, супервайзеров цеха, менеджмент и всю операцию.

Поскольку данные помогают менеджерам понимать эффективность операторов станков, они могут улучшить продуктивность во благо оператора. Эти действия могут включать перераспределение труда для низких и высоких квалификаций на основе сложности работ в очереди. Также может указывать на перегруз оператора или необходимость перемещения оборудования и стадирования для устранения бутылочных горлышек.

MachineMetrics гарантирует, что ожидания реалистичны, помогая разрабатывать более точные производительные бенчмарки. С точными стандартами работы для джобов, сетапов и циклических времен производители имеют лучшее общее понимание ожидаемой производственной производительности. Без этих данных для разработки точных стандартов работы у них не будет способа знать, выполняют ли операторы на высоком или низком уровне утилизации.

Что худшего может случиться?

Подписочные и облачные SaaS-платформы вроде MachineMetrics предлагают гибкость, масштабируемость и pay-as-you-go ценность. Платформа предоставляет out-of-the-box функциональность, которая может быть развернута с результатами, часто доступными за минуты. Требует меньше IT и обучения операторов, потому что система и интуитивна, и развертываема по любому OEM станку или винтажу.

SaaS-системы трансформируют производство и разблокируют ценность через силу IIoT. Мы осознаем, что наша система должна доставлять ценность до того, как вы сделаете долгосрочный коммитмент. С большинством клиентов, реализующих ценность за просто дни или месяцы, вы можете быстро подтвердить оцененную ценность для себя и своей команды.

Свяжитесь с нами сегодня, чтобы начать.