Умное оборудование: временное преимущество, необходимое бизнесу сегодня

Некоторые компании стремятся принять новые технологии, чтобы оставаться максимально передовыми. Другие менее энтузиастичны о цифровом сборе, особенно учитывая, как некоторые тренды оказываются не более чем модными словами. По мере роста внедрения умного оборудования многие могут задавать эти вопросы о связности IoT.

Потребительские приложения опережают внедрение бизнес-IoT, вероятно, потому что некоторые компании неохотно инвестируют в технологию. Компаниям нужны доказательства экономических выгод, прежде чем они вольют деньги в эти проекты. Многие люди и публикации делали возвышенные заявления об умном оборудовании, но сколько времени и денег оно может реально сэкономить?

Экономия через эффективность

Первичный способ, которым умные технологии экономят время и, следовательно, деньги — через повышенную эффективность. Подключенные устройства автоматизируют задачи с большим объемом данных, которые сотрудники в противном случае должны были бы выполнять вручную. Многие из этих работ не добавляют ценности, но затратны по времени, поэтому их автоматизация может привести к значительным улучшениям.

Например, ученые Университета Флориды внедрили дрон и ИИ-систему для подсчета апельсиновых деревьев. Это решение занимает всего 10% времени по сравнению с ручной альтернативой. Исследователи могут выполнять другие ценностные задачи, пока эта система работает, еще больше повышая эффективность.

Преимущества эффективности умного оборудования особенно очевидны в повторяющейся работе. Компьютеры склонны быть лучше в этих задачах, чем люди, но 40% опрошенных рабочих тратят не менее 25% своего времени на такую работу. Умные приложения могут автоматизировать эти задачи, давая людям больше времени для работы в других областях.

Экономия через снижение ошибок

Умные технологии также снижают ошибки в некоторых областях, экономя время, которое в противном случае ушло бы на переработку. IoT-устройства включают датчики, непрерывно мониторящие соответствующие точки данных. Эта информация влияет на автоматические корректировки, делающие эти машины менее склонными к ошибкам, чем альтернативы.

Интеллектуальные красочные кухни, которые являются умными датчиками оснащенными автоматизированными комнатами для смешивания краски, — отличные примеры этой точности. Эти системы корректируют поток и давление краски на основе показаний датчиков, приводя к более последовательным конечным продуктам. Меньше ошибок означает меньше времени, потраченного на исправление проблем, экономя бизнесу время и деньги.

В некоторых отраслях ошибки могут стоить до $9,000 в месяц. Нереально думать, что умное оборудование устранит все их, но даже небольшое улучшение существенно. Предотвращение половины их при этом темпе — все еще $54,000 ежегодное улучшение.

Экономия через доступность и интероперабельность

Любой рабочий процесс, полностью человеческий или автоматизированный, работает лучше, когда сотрудники или машины работают вместе. Умное оборудование обеспечивает большую интероперабельность, чем традиционная технология, как с другими устройствами, так и с человеческими работниками. Это означает меньше времени между этапами и меньше сбоев.

IoT-датчики делают критические данные рабочего процесса беспроводно доступными. Рабочие могут мгновенно видеть обновления со своих телефонов или других устройств вместо того, чтобы проверять вещи лично. Они могут затем быстрее реагировать на непредвиденные обстоятельства или экономить время на инспекции данных.

Умное оборудование также улучшает интероперабельность между автоматизированными процессами. Подключенные машины могут чувствовать, когда другая в другой части рабочего процесса замедляется или ломается, и адаптироваться соответственно. Простои длятся в среднем четыре часа и стоят $2 миллиона, поэтому смягчение воздействия этих сбоев может экономить миллионы долларов в год.

Экономия через улучшенное обслуживание

Умное оборудование может экономить время и деньги через оптимизированное обслуживание. IoT-датчики позволяют практику, называемую предиктивным обслуживанием, где машины анализируют данные производительности для предсказания, когда им понадобится ремонт. Эти аналитики предотвращают дорогостоящие поломки и избегают времени, потраченного на ненужное обслуживание.

Не всегда очевидно, когда машине может понадобиться внимание, поэтому поломки могут казаться внезапными. Предиктивное обслуживание берет данные-ориентированный подход к идентификации этих менее видимых сценариев и предотвращению неисправностей. Поскольку алгоритмы машинного обучения так искусны в установлении таких связей, это может вести к существенным сбережениям.

Предиктивное обслуживание может улучшить время работы оборудования на 20% и снизить затраты на обслуживание на 10%. Для некоторых компаний это может перевестись в миллионы долларов и дни доступности в сбережениях. Даже самые эффективные планы превентивного обслуживания не могут стабильно достигать этих цифр.

Умное оборудование раскрывает потенциал бизнеса

В целом, умное оборудование может экономить дни рабочих часов и миллионы долларов для бизнеса. Хотя результаты будут варьироваться от ситуации к ситуации, исторические случаи показывают последовательные улучшения среди внедрителей этой технологии.

Эти денежные и временные сбережения позволяют компаниям достичь своего полного потенциала. Принятие умной технологии может быть затратным в начале, но возврат инвестиций невозможно игнорировать.