智能制造的前提：数据和速度

无论新技术看起来多么耀眼，但是如果你没有用它来解决实际业务问题，那就没有意义。现在我们经常说智能制造，智能制造有两个具体要素 —— 数据和速度 ——它们结合起来更能满足特定的业务目标。 思考智能制造如何帮助企业实现特定的业务目标，这将有助于管理人员确定能够改变业务的智能制造战略。 正确的数据、正确的地点和正确的时间 为加速而设计的智能制造战略始于您的公司如何在各个方面利用业务数据，这些数据可能包括： 对于工厂： • 根据机器数据产生预测性维护报告，以消除非计划停机时间。 • 提供实时质量数据，以便生产员工立即解决差异问题。 • 自动收集和存储监管数据，以便审计人员随时进行审查。 对于执行决策者： • 对重要成分或原材料交付速度放缓的预警，可以快速安排响应。 • 识别产品需求的意外变化，从而快速实现生产的适当调整。 •  实时分析社交媒体上的客户评论，避免不良影响，实现良好宣传。 对于生产设备： •  使用机器视觉检查产品并将那些不合规格的产品转移到质量检测点。 •  提醒自动驾驶车辆装取零部件或产成品，快速运输到下一个位置。 •  将设备状态信息以电子方式传送给维护人员。 在每一种情况下，只有必要的数据被传送到需要立即采取行动的地方。 无效的数据采集与数据智能之间存在着很大差异。在制定智能制造战略时，重要的是要记住数据是达到目的的手段，而不是目的。随着实时数据访问的增加，这将推动更快的决策，因此需要承担更大的责任 —— 有效地利用它来改变您的业务。这不仅关乎技术 —— 还关乎你如何使用它。 让数据“跑”起来 智能制造最大的好处也许就是它能够提高业务速度。一旦有效地部署，它就能加快决策制定、生产、创新以及几乎所有其它方面的业务。 推动速度的智能制造战略，关键在于构建一个实时、数据可交互的系统。传统方式是，管理人员会在一段时间内收集大量数据，然后召开会议来决定做什么。智能制造战略下，这种方法已经过时。 最终，数据将通过人机界面和“仪表盘”进行可视化。这可以让人们 —— 无论是设备操作人员还是企业管理人员 —— 实时地使用数据。 智能制造还在于不获取和推送不需要的数据。智能制造工具需要足够聪明，以便了解真正可行的事情，并在需要采取行动时向正确的人员提供正确的数据。如果不需要采取行动，需要知道他们并不需要查看数据。 智能制造开始到结束，一切的核心都是数据，数据是所有智能技术的基础。物联网、大数据和云计算让管理人员和设备能够更快地访问他们运营业务所需的数据，而且它们还应该在适当的时间更快地将数据传送到正确的位置。 思考 无论是数据还是决策，智能制造的特性都要求了这一切必须是实时的。如果股票市场提供的价格延迟了30分钟，那么这肯定是完全不能接受的。同样的逻辑也适用于制造运营管理：数据必须可以实时提供，而且必须能够实时做出决策。这就是客户在智能制造时代所要求的。