在云的帮助下加速您的数字化之旅

慕尼黑 / 德国基于云的生产 –云如何加速制造业的数字化 管理总结云技术的优势显而易见——从存储大量数据的能力到支持广泛的数据分析和机器学习应用程序。然而，尽管有这些多方面的好处，许多企业仍然难以在其制造业务中实施云解决方案。通常，他们会因技术和组织挑战而陷入困境，或者缺乏必要的知识和技能，或者只是在方法上过于谨慎，花费太多时间和精力试图避免潜在的陷阱。为了克服这些问题，制造商需要充分了解基于云的生产的真正潜力及其带来的挑战。在这项研究中，我们着眼于基于云的工业物联网的兴起以及 IT 和运营技术 (OT) 的日益融合如何从根本上改变游戏规则，使制造商能够将其资产连接到所有自动化级别金字塔，同时使用基于云的应用程序来实现新功能。考虑到这一点，我们着眼于云解决方案如何潜在地改变价值和供应链，通过三种不同的云原型实现效率提升和成本节约：工厂/公司云、产品生命周期管理云和供应链云。在某些制造业领域，云已经在重塑实践。我们看看钢铁行业——这个行业以其大量的传统设备而闻名，这减缓了数字化的实施。我们研究了公司在哪些方面为基于云的生产找到了令人信服的商业案例，例如通过使用预测性维护来避免机器的计划外停机。最后，我们介绍了我们推荐的实施云解决方案的三步方法，从在组织内建立一个旨在推动数字化生产用例的专门团队，到制定目标 IT 和运营技术格局以及相应的实施路线图。通过遵循这些步骤，公司可以有效地克服云技术的挑战，并显着加快实现全面数字化的进程。罗兰贝格2 基于云的生产封面照片westend61/盖蒂图片社吨 内容1/介绍42/ 云是如何中断的工业的自动化？53/ 云生产如何受益价值和供应链？74/ 基于云的生产实践105/ 我们推荐的三步方法12 4罗兰伯杰基于云的生产了解有关下一代制造的更多信息1/介绍随着工业物联网 (IIoT) 的兴起，生产环境中越来越多的物理设备现在配备了连接到互联网的数据收集传感器。公司可以使用工业 WiFi 和 5G 等技术将大量资产、传感器和“边缘”设备连接到云端，生成大量数据。为了应对巨大的带宽需求以及计算能力和数据存储需求，制造商越来越多地转向云平台，它为多个客户提供基础设施、平台和软件服务，同时保持每个客户的数据和应用程序对其他人隐藏。这降低了制造商的开发和运营成本，甚至将网络安全的某些方面外包。云平台提供的大量开发工具和现成的算法简化了从上传到云的数据的价值创造。使用所提供的工具，制造商现在可以根据实时数据做出决策，改进人机界面，并有效地管理其物理和数字资源。云平台的分析能力还促进了自主系统，例如机器人、自动导引车、无人机和过程自动化系统。简而言之，云为全新的数字生态系统以及下一代制造业奠定了基础。云技术还可以彻底改变公司管理生产的方式。它可能会打破公司内部的 IT 和运营技术 (OT) 数据孤岛，并加速向工业 4.0 的转变。使用云，公司可以快速实施数字化用例，避开传统软件系统的限制，如监督控制和数据采集 (SCADA) 或制造执行系统 (MES)。在生产环境中，许多公司已经依赖云来实现跟踪整体设备效率 (OEE) 和预测性维护等用例。事实上，分析师预计到 2024 年，至少 50% 的生产中的数字业务解决方案将支持 IIoT。这将特别影响大型汽车原始设备制造商 (OEM)，其基于云的生产系统将迫使所有层级的供应商加入他们的平台在未来几年。然而，尽管云技术具有明显优势，但许多公司仍难以在其生产环境中实施 IIoT 概念和云解决方案。原因在于相关的技术和组织挑战——通常由于缺乏信息、行业标准和1) Gartner，预测分析：全球数字业务基础设施运营，2019 年 11 月。 5罗兰伯杰基于云的生产技能。开发和实施人工智能 (AI) 用例一方面需要了解制造过程，另一方面需要了解 AI 方法。通常，单个专家、部门甚至公司都缺乏对其中一个或另一个元素的了解。因此，成功实施 IIoT 用例通常需要来自不同领域的专家之间的密切合作。在某些情况下，这些专家不会说同一种语言。公司需要培训他们了解这两个领域，并采用“快速失败”的方法：尝试一下，收集反馈，然后在必要时进行调整。这种大胆的做法不可避免地意味着一些用例最终会被拒绝——但它可以防止公司过于谨慎，并使员工能够获得他们以后在更复杂的数字化用例中所需的经验。不幸的是，我们在实践中经常看到相反的情况——公司花费太多精力试图避免潜在的错误。乍一看，这种方法似乎是合理的，因为很难指定单个 IIoT 用例的投资回报 (ROI)，尤其是在基于云的生产之旅的开始阶段。然而，通过正确的战略和远见，公司可以克服预算限制，为未来的积极回报奠定基础。这需要对基于云的生产的潜力及其挑战有充分的了解——正如我们在以下部分中讨论的那样。云如何颠覆工业自动化？制造业数字化发展缓慢的原因之一是遗留系统的存在。目前，不同生产相关系统之间的交流有限：虽然不同系统提供商提供的各种解决方案之间的接口原则上工作，但它们远非直观或“即插即用”。这种脱节主要是由于生产系统和业务 IT 之间的历史分离。传统上，自动化解决方案供应商能够控制“五层自动化金字塔”2 的大部分，通过他们的专有技术和软件创建锁定。数据管所有这些因素都使得实施新的数据分析用例本质上变得困难——尤其是在自动化解决方案供应商不支持的情况下。2) 五层自动化金字塔包括执行器、机器控制和更高级别的生产控制系统，包括现场系统、可编程逻辑控制器 (PLC)、监控和数据采集 (SCADA) 和制造执行系统 (MES)，到企业资源计划 (ERP)。2/ 6罗兰伯杰基于云的生产PLM/PDM工程加元CAE凸轮工厂模拟资源规划...供应链管理控制计划生产一个 /云将经典自动化金字塔的不同层互连，并能够在存在遗留系统的情况下快速实施数字化用例第 4 层：公司第 3 层：植物管理。第 2 层：监督监控/SCADA第 1 层：控制控制（PLC、IPC、DCS）控制（PLC、IPC、DCS）控制（PLC、IPC、DCS）AGV控制第 0 层：过程制造业集会测试物料搬运基于云的 IIoT 的兴起以及 IT 和 OT 的日益融合改变了游戏规则。现在可以连接自动化金字塔各个级别的资产，并通过云平台上的应用程序轻松实现新功能。例如，如果一家公司想要为泵执行器实施预测性维护系统，它可以简单地将智能传感器连接到泵上，将数据直接传输到云端，并构建一个小型分析应用程序，其中包含由云平台。至关重要的是，该公司不需要将泵连接到已有数十年历史的 SCADA 系统并被迫在其限制范围内工作。然而，在安全关键系统的情况下，存在实时要求或数据量对于可用的 Internet 带宽来说太大，在云中处理数据并不总是可行的。为了应对这一挑战，自动化供应商开发了所谓的“边缘”解决方案。严格制造执行计划1)能源管理信息管理质量管理性能监控人力资源管理资产管理物资管理生产调度订单管理数据采集云制作平台应用程序应用程序应用程序应用程序应用程序应用程序 说起来，“边缘设备”是能够在本地对数据进行预处理的工业 PC 或 PLC。他们要么将预处理数据或状态数据上传到云端，要么下载任何软件或算法更新——无需服务人员在工厂。工业自动化市场发生的这些中断意味着新进入者现在面临的技术壁垒更少。结果是市场上越来越多样化的创新参与者。我们目前看到自动化提供商、初创公司、云提供商和 IT 公司之间的良性竞争——为制造商提供了广泛的选择来提高他们的数字化水平，而无需建立多年的软件实施项目。云生产如何使价值链和供应链受益？基于云的生产可以带来显着的优势，包括提高效率和节省成本。根据潜在用例，我们区分了三种云“原型”：工厂/公司云、供应链云、产品生命周期管理云。下面，我们将研究每种类型对制造公司的一些潜在优势。乙/三种云原型工厂/公司云利用云在机器、生产线、工厂或公司级别的制造空间中产生洞察力供应链云利用云在从原材料到 X 级供应商到 OEM 的供应链中生成洞察力产品生命周期管理云利用云从产品的生命周期中生成洞察力设计到使用和售后制造标杆容量管理遥控资产管理运输管理数字/现场服务OEE监控可追溯性生产流程管理虚拟调试多站点管理供应链和运营计划综合工程预测性维护闭环仿真罗兰伯杰基于云的生产73/ 工厂/公司云基于云的技术对于制造过程本身具有巨大的潜力。网络模拟可减少生产设备的停机时间。流程挖掘、虚拟现实 (VR) 和 AI 等各种支持技术可在整个制造过程中实现完全透明，包括工厂系统的 360 度视图。未来，由于装配和生产流程的新标准，制造商将能够提高效率。无限的机器对机器通信——换句话说，互联机械概念——将进一步打破制造数据孤岛。不仅如此，公司还可以设计将其收集的生产数据货币化的方法。云对工业工程也有好处。工业制造中日益复杂的过程对自动化技术在性能、功能和效率方面提出了更高的要求。由于减少了重复输入、共享数据库和所有任务的标准化用户界面，在自动化项目中集成所有不同的组件可以显着缩短工程时间。此外，全自动同步可实现灵活、同步的任务处理，同时通过可靠地识别错误并快速纠正错误，可以减少工作量。借助自动人机界面可视化、快速机器和工厂诊断，可以更快地开发解决方案，C /云在制造工厂中实现了新的自动化用例字段和控制层PLC 和边缘的融合已经开始边缘云应用程序/模型/算法原始数据 预处理数据云制作平台数控可编程逻辑控制器钢筋混凝土PLC、CNC、RC等数据采集• 实时数据处理和 • 历史数据存储（例如数据湖）减少/聚合 • 云分析应用程序• 边缘分析和控制应用程序 • 算法培训和开发原始数据预处理数据应用程序/模型/算法罗兰伯杰基于云的生产8应用程序应用程序应用程序应用程序应用程序应用程序应用程序应用程序它旧约 9罗兰伯杰基于云的生产D /在产品生命周期管理中使用云产品开发与工程采购、销售和供应商管理制造业服务将现场数据用于研发和设计改进采购可追溯性，以确保在现场发生故障时快速排除故障制造过程中现场数据的可追溯性和使用确保在现场发生故障时快速排除故障状态监测 AR/VR 维护，以不断观察加速维护关键过程的状态，使他们用户友好领域中的组件使用阶段高效的能源管理系统实施和自动程序创建。整体产品和流程模拟等数字工具也可以缩短上市时间。产品生命周期管理云在产品使用阶段生成产品信息意味着数据可以实时反馈到价值链中。这不仅可以实现定制的实时错误预防，还可以针对下一代产品制定更有针对性的产品开发流程。总体而言，制造商可以通过在所有功能中生成集中的客户数据和洞察力来打破边界并利用客户体验。这种跨公司边界增加的客户透明度可能会改变制造商的表现。此外，检测和预测服务问题为新的商业模式打开了大门，例如基于数据和基于咨询的服务。公司可以通过监控不同公司的条件和执行预测性维护来做到这一点，或者实时结合数据生成来创建一个注入人工智能的 360 度客户视图——使他们能够保证一定的服务水平。举个例子，在涡轮机行业，云可用于连接涡轮机制造商和涡轮机用户。从历史上看，涡轮机制造商在产品生产和运输后没有关于产品的持续信息——没有收集有关客户使用或客户偏好的数据。借助 IIoT，数据可以从飞机涡轮机发送到云端，从而提供 10罗兰伯杰基于云的生产E /云可以连接整个供应链的参与者，例如，端到端跟踪产品的二氧化碳排放量云能源生产回收一氧化碳2数据原材料采购零部件制造入库物流工厂出境物流用法2级一级OEM顾客供应链数据交换飞机涡轮机制造商对其全球部署的机队的生命周期完全透明，并根据实际使用数据实现预测性维护概念和持续产品改进。供应链云基于云的生产可以将供应商更大程度地集成到创造价值的活动中。制造商将从智能仓储和配送中受益匪浅，这为他们提供了关于库存和仓储水平的持续可见性——进而带来规模经济。改进的供应链可见性、敏捷性和盈利能力还可以实现智能规划和执行、需求感知和可追溯性。数字端到端供应链意味着公司可以跟踪和追溯整个价值链中的二氧化碳排放等信息，从原材料开始——这在环境限制方面变得越来越重要。此外，借助云的力量，高效的跨公司和网络范围的开发和工程流程成为可能。基于云的生产实践以