埃森哲在西门子MindSphere上为工业公司创建应用程序

智能生产寻找前进的方向：制造商如何充分利用工业物联网1 承诺一系列智能产品，流程和服务，它们通过Internet相互之间以及与人们进行通信。这就是埃森哲如何定义工业物联网（IIoT）的承诺成为制造商迄今最具变革性的工业革命，改变了他们对资源分配，生产流程，物料搬运和劳动力的思考方式。2 改善长期工作增长物联网优化生产流程可以添加陆上制造到2030年万向借助IIoT提供的更高的可见性，更有效的数据利用率以及更紧密的底层系统集成，制造商将能够提高生产效率，并提高员工的灵活性和产品质量。随着时间的推移，IIoT还将促进全新功能的创建：产品，流程和服务可打开新的收入流，转变业务模式并为客户带来可观的更好结果。的确，我们相信，物联网将使总体上占全球产出三分之二的行业成为可能1充分利用数字技术媒体和软件行业已经完成的转型。到2030年，工业物联网预示的优化生产流程可能为全球经济增加数万亿美元，并显着改善长期就业增长2-部分将制造业带回国内。“我们相信，物联网将使占全球总产量近三分之二的行业受益于数字化转型。”3 78473当然，所有这些都需要时间。埃森哲最近对1,400多位全球商业领袖进行调查时，有84％的人自信地宣称他们可以从IIoT创造新的收入来源。但是，仍有73％的人尚未制定具体计划，只有7％的人制定了以对等投资为后盾的综合战略。3此外，尽管精心计划可以加快制造商的步伐，但制造商向智能化生产迈进的步伐将有很大差异（请参阅第5页的进展进度）。根据我们的经验，成功地从任何新技术中获取价值的公司不仅是详细的前瞻规划师。他们还遵循足够灵活的路线图，以允许他们在情况需要时改变路线，并寻求通往最终目的地的替代路线。距离分布式，自组织，高度自动化和需求驱动的大规模智能工厂还有很长的路要走。但是，这里已经有一些智能生产的基本构建模块。现在嵌入式传感器和控制机制为大多数车间机械提供动力。并且由于运维技术（OT）与信息技术（IT）结合在一起，这些机器与生产管理，制造执行，物流和企业计划系统之间的联系日益紧密。因此，制造商可以及时，连续地了解生产过程。通过将高级分析应用于其系统生成的数据，他们还可以识别和预测性能瓶颈，并就如何改善工厂运营，管理劳动力和供应链风险以及增强产品设计流程做出更明智的决策。将来，制造商将从IIoT支持的高度自动化的端到端生产集成中获得更大的回报。进来的零件和材料将与智能机器自动交互，从而推动以成本效益的方式组装定制产品。通过服务增加实体产品的新产品和服务将利用新的收入来源。增强的连通性将显着加强客户关系。4埃森哲对1,400多位全球商业领袖进行了调查：断言他们可以从物联网创造新的收入来源没有制定从IIoT创造新收入来源的具体计划制定了综合战略 进步的步伐通过考虑以下关键因素，可以加快制造商迈向智能生产的速度：投资水平所有这些转变都是有代价的。设备的现代化和翻新可能是一项昂贵的提议。当然，某些制造商可能会选择的新设施也可以。成功的关键将是基于一组用例的可靠的业务案例，以便可以轻松地确定和衡量投资回报。协调OT和IT的能力已经开始对齐过程的制造商将可以更好地利用智能技术。但是有些人可能会分别组织运营，计划和工程，这将使集成流程变得困难，即使他们已经采用了集成支持性IT系统更加容易。许多传统的OT系统是专有且封闭的，因此需要大量投资才能促进其参与更大的开放式IT生态系统。在流程的早期定义OT和IT之间的治理（尤其是在安全策略方面）也至关重要。技术变革的亲和力制造商将不得不接受新技术和变化他们的流程，以获取IIoT的好处。他们将需要使他们能够投入人员和设备的基础设施。云服务可以加速新型应用程序和附加服务的交付。连接的设备，设备和可穿戴设备可以帮助人们与他们的机器进行交互，并以新的和不同的方式一起工作。制造商能够快速，轻松地拥抱这些新技术的人将更有能力竞争。快速提高劳动力技能更复杂的技能，例如设备开发，维护和修理的需求将更大。当然，新技术将使制造商能够在全球范围内全天候地收集人才。但是他们的能力管理员工的再技能和再培训将是决定他们如何迅速采用这些技术的关键决定因素。5而且，使用可穿戴设备等劳动力保障设备可以吸引他们的经验，这些设备可根据工作经验远程指导工人。部署工业安全解决方案的敏捷性随着工业环境转向开放协议，无线传感器和连接的操作员，以及随着OT和IT系统的集成，安全问题将被放大。更重要的是，解决这些问题不能等待下一个软件补丁。传统的现场设备将需要替换为更复杂的解决方案。围绕安全性提高警惕将至关重要。 旅程我们的研究表明，物联网的发展将经历四个不同的阶段。图1。长期短期1.运营效率•资产利用•降低运营成本•工人生产力2.新产品与服务•新的商业模式•基于软件的服务•数据货币化3.结果型经济•按结果付费•新的互联生态系统•启用白金的市场4.自主拉动经济•持续需求感知•端到端自动化•资源优化和减少浪费6 123070运营效率通常是采用IIoT的基础业务案例。每年仅将效率提高百分之一，即可在未来20年内为全球GDP增添数万亿美元。4早期采用者已经在提高生产率，降低运营成本，改善工作条件和有效利用机器方面取得了快速的成功。典型案例：蒂森克虏伯股份公司（ThyssenKrupp AG）使用网络设备传感器来识别和预测维护问题，从而减少了计划外的停机时间，并有助于防止不必要的电梯维修旅行。5预测性资产维护可以：节省多达预定的维修费用降低总体维护成本结果最多故障更少7 这种功能的直接投资回报很容易衡量，从而使业务案例更容易辩解。例如，预测性资产维护可以节省多达12％的计划维修成本，减少总体维护成本达30％，并且最多可减少70％的故障。6 此外，运营效率构建了基础架构，使制造商能够在其IIoT旅程中前进，调整其产品并创造新的收入机会。最终，随着IIoT在生产流程中更加根深蒂固，新产品和服务业务模型（第2阶段）演变为可衡量的成果交付（第3阶段），这是一种拉动型经济，其特点是由智能机器实现的时间需求感测以及高度自动化和灵活的生产与履行网络将出现。随着产品变得越来越智能，工厂车间也将变得更加智能。自动化将加速，改变面貌制造业劳动力的数量以及成功实现更加自动化的经济所需的技能。例如，考虑一下力拓（Rio Tinto）如何优化关键人员的使用通过使用控制塔来处理生产过程中的异常管理和执行偏差方面的专业知识。坐在澳大利亚珀斯的采矿专家远程指挥中心的熟练设备操作员可以与数据分析人员和工程师一起工作，以协调多个矿场中的钻机，挖掘机，推土机和自卸车的动作。7“运营效率构建了基础架构，使制造商能够进一步推进其IIoT旅程，调整其产品范围并创造新的创收机会。”8 收养模式每个组织都将为未来的智能工厂制定自己的道路。但是在下面的图2中，我们确定了许多人可能会考虑的六个关键维度。图2。聪明而有预见性与企业系统集成设备动态和生态系统驱动边缘生产（3D打印和扫描）动态使用计划高度动态自我管理的综合柔性自组织动态，需求驱动优化（自动）人机众包员工队伍动态点分析和预测员工队伍连续培训与认证协作劳动力动态计划市场根据物料状况警报进行库存调整生产生态系统远程自适应简单协作机器人材料供应链和排序分析和预测自动化的动态分配和需求驱动的生产生态系统整合访问监控并通知扩大劳动力集成到核心系统商业处理持续的质量保证产品设计边缘智能即时的资源作为收入来源专用机器人机器中断/修复实时查看原始物料实时查看物料（运输中和设施内）远程监控优化生产平台与MES集成连通性至智能能源企业系统解决方案优化资源消耗感测器和连接手动追踪静态，手动变体标准制造执行系统IT / OT整合仪表板和报告实时分析分析/预测设施与环境手动静态地点平台蓝图和路线图手动追踪具有IT / OT安全性的简单连接员工队伍追踪生命安全资源和浪费可见性和资源消耗/废物状况警报9大部分为手动且未连接自动监控并连接动态可持续 1. 设备旅程始于仍未连接设备的工厂，仅在设备出现故障时进行固定，并且无论负载如何都计划进行维护。这种不可预测的资产在财务上和声誉上都是昂贵的。但是，通过使设备足够智能以进行自我管理并与其余制造系统协作，制造商可以提高整体可靠性，可预测性和优化性。这个多步骤的旅程包括：监控并通知使用传感器对现有设备进行改造，以增加其状况的可见性并识别阈值违规，因此可以主动安排维护。振动测量和分析，红外热成像，油分析和摩擦学，超声波和电动机电流分析都可以应用于旋转设备和其他可移动机器部件，尽管与负责维护的工人进行的访谈也可以帮助确定某些情况。然后可以将传感器连接到更大的网络以进行远程监视，从而实现制造商可以预测问题，同时优化超出直接设施的资源。分析和预测通过状态监控创建的基准线，结合分析技术，可以帮助制造商关联当前和历史数据，以预测潜在的设备故障，并开始缓解过程。例如在欧洲，一家大型公用事业公司正在使用传感器和分析功能来实时预测管道泄漏。可以在适当的时间安排维护工作，不仅可以大大减少计划外的停机时间，还可以节省与紧急订购备件相关的成本并在短期内引进计划外的维护人员，通常收取更高的费用。优化通过将预测性维护数据与企业资源计划（ERP）系统集成在一起以优化工作流程计划，制造商可以通过动态调整生产运行来帮助确保将设备不可用的影响最小化。例如，Taleris使用该技术来预测飞机维修故障，从而最大程度地减少飞行延误。810 边缘生产通过帮助按时制造（JIT）备件并按需在设备边缘进行制造，3D打印有助于消除停机和维护备件库存的需求。 GE的油气部门准备为其3D打印金属燃料喷嘴进行试生产9“通过使设备足够智能自我管理并与其余制造部门合作系统，制造商例如燃气轮机。而福特汽车公司（Ford Motor Company）使用3D打印制造汽缸盖，制动转子，变速旋钮和通风口等汽车零件的原型，这表明该数字技术还可以实现大规模定制和超延迟（将成品的生产推迟到客户之前）准备购买）。10可以推动整体可靠性，可预测性和优化。”11 2. 员工队伍甚至在传统的低成本国家，工资的上涨也促使制造商通过自动化，扩充和协作（包括自动化制造和下一代机器人技术）将重点放在流程和劳动力效率上。由工人按固定的时间表独立于生产需求手动分配任务是缓慢，昂贵且过时的，因为它限制了灵活性。但是，创建一支由人与机器协作，动态地工作的混合型劳动力，可以带来无法单独产生的结果。此旅程包括：扩大劳动力通过提供对状态，警报和指令等数据的实时访问，同时释放双手握住工具的能力，为员工提供移动和可穿戴技术（例如Daqri头盔或Apple Watch）可以提高工厂的员工效率。或设备。这些技术还提供了强大的视频协作新水平，因为经验更丰富的同事可以确切地看到车间技术人员所看到的内容并提供指导。制造商可以快速，动态地向员工分配新任务，并提供JIT培训。人机协作劳动力下一代机器人的设计易于训练（即通过观察学习），并与人打成一片并与他人协同工作，已被用于老年人护理，招待和礼宾服务。但是他们也可以执行简单且重复的任务在工厂车间。更重要的是，它们的价格继续下降。以Rethink Robotics的Baxter机器人为例，该机器人可以帮助Vanguard Plastics实现分拣式应用，目前的成本约为25,000美元。11 亚马逊仓库中也有数千名机器人工人，他们搬上货架并将其带到人工包装站。1212高度活跃的劳动力劳动力混合的制造商将需要变得更加活跃和敏捷。将人力和机器工人与企业的其余部分整合在一起将进一步优化资源分配。动态调度系统将帮助制造商避免未充分利用的资产，错过最后期限，在安全关键操作中计划外停机甚至减少利润。此外，通过使他们能够实时调度和调度操作并响应突发变化，这样的系统将提供巨大的竞争优势。 3. 材料供应链制造商已经在使用JIT库存和供应链管理技术来降低与维护大量积压库存相关的成本和浪费。通过利用IIoT增强材料管理，不仅在工厂范围内，而且在供应链合作伙伴之间，都可以提高效率。一个优化的系统需要一个集成的，敏捷的和有效的物料搬运流程，该流程可以实时和按需提供物料。实现这种基于需求的系统包括三个关键阶段：