我收藏的店铺 我的 商家入驻 15904040249

您好，欢迎来到机加帮！ 请登录 | 免费注册

我要开店 积分签到

热门搜索： 刀111山高哈量安全鞋断路器深沟球轴承

全部分类

商城 服务

未来工厂的五大属性！

0 508 137****4655 2022-05-11 16:25:15

了解未来工厂的5个属性。企业需要更好地融合信息技术（IT）和运营技术（OT），以优化成本、缩短价值实现时间并提高效率。


自动化仍然是未来工厂设计的关键部分。如果你发现企业的数字化转型已经停滞或还没有开始，那么你就会有动力和建议去应用智能自动化、工业物联网（IIoT）技术和网络安全。


据《财富》商业洞察的相关报告显示，到2027 年，全球工业自动化市场预计可达326.4 亿美元，在预测期内将以8.9% 的复合年增长率（CAGR）增长。虽然这种增长率的激增从某方面来说是由COVID-19 新冠疫情引发的，但充分说明工厂不会再像以前那样。


未来几年，企业一半以上的生产任务都可能会依赖机器完成，这意味着管理机器的运营流程将变得至关重要。这对制造业来说是个好兆头，但首先要解决的是一些悬而未决的问题：制造企业是否为未来工厂做好了准备，未来工厂是否严重依赖于人工智能/ 机器学习（AI/ML）、流程自动化和物联网（IoT）？他们的数字化转型之旅走了多远？


最重要的是，未来工厂的基本原则是什么？一个好的出发点是对当前场景、现有制造流程和企业的近期和长期业务目标进行清晰的描述。


一旦路线图和战略明确，企业必须努力实现信息技术（IT）和运营技术（OT）的协同，以优化成本、缩短价值实现时间并提高效率。


以下5 个重点领域可帮助企业向未来工厂转型：


• 智能自动化；

• 物联网；

• 数据分析；

• 数字孪生；

• 网络安全。


智能自动化：人与机器人相互赋能


各行各业，尤其是制造业的企业，都在大力投资自动化。自从工业4.0 诞生以来，商业领袖们已经转向AI/ML 和机器人流程自动化（RPA）等新兴技术，以构建最小化人为干预的生态系统。智能自动化，可以更快的来执行重复或可预测的工作，而人则专注于更高级的任务，如监控、故障排除和决策。

图片

随着AI/ML 的发展，机器人变得更加智能，并可从任务和响应中快速“学习”。随着RPA 在工厂车间的应用越来越多，机器人可以轻松地以精确和快速的方式，在装配生产线上完成重复性任务。机器人的大规模使用，需要流程进化和智能、有洞察力的决策。要实现这一目标，企业需要升级基础设施，确保对流程的无缝支持和运营的连续性。

物联网：使用实时运营信息


配备智能传感器的物联网设备，通过高速、安全和可靠的网络，实时传输和共享数据。这些智能、互联的系统所产生的数据分析，构成关键的运营和商业信息，所有这些都可以在用户友好的仪表盘上查看。然后，企业领导者则可以利用这些见解，来推动决策制定和实现增长目标。

物联网生态系统为企业提供了端到端、全天候的运营可视化。这确保了供应链的安全性、透明度、最佳生产率和平稳运行。此外，高度的可视化使运营能够先发制人，并采取积极的纠正措施。流程效率大幅提升，从而实现无缝运营、降低成本和提高生产率。

图片

处理危险材料的制造企业（例如化工厂），员工和系统需要遵守最严格的安全规定；如果不这样做可能会造成重大的健康风险。使用物联网，企业可以加强运营流程，提供最佳的安全和业务价值。可对物联网设备和智能传感器进行编程，以在运营达到预先确定的特定危险级别时触发报警。运营团队可以预先阻止故障和预防灾害，保护人员安全和节省恢复成本。

数据分析：为过程优化做出明智决策


数据分析对于过程工业的发展至关重要。通过高级分析，企业可以实时洞察过程，这意味着智能运营始终是可访问的。高级分析软件可自动分析数据，确保主动监控和预测，并支持过程的仿真和优化。

在高度互联的企业环境中，决策者需要考虑所有可能性，并为任何可能的工况做好准备，数据分析对于这一过程至关重要。利用高级分析功能，企业可以通过及时做出明智的决策来优化过程。这也有助于整合运营并充分利用工程人才。

 数字孪生：创建有效的过程模型 


过去几年，虽然数字孪生颠覆了制造业，但其应用主要围绕产品生命周期展开优化。在工业4.0 领域，数字孪生功能不仅限于可视化和协作；它们现在可以用来理解整个制造运营，并创建一个制造过程的数字孪生模型。

这对于过程行业来说很有价值，因为它重新定义了过程。例如，在食品加工行业，数字孪生技术可以帮助企业通过在虚拟场景中复制物理流程，并进行必要的调整来重塑运营流程，从而发现如何调整可以产生更大的价值。

当与AI/ML、IoT 和增强现实/ 虚拟现实（AR/VR）相结合时，数字孪生允许企业创建全息图，实现物理和虚拟模型之间的协作。过程数字孪生，使人和机器能够独立于物理位置进行协同工作。这从根本上提高了过程效率，缩短了价值实现时间，加快了数字化转型。

预测性维护是数字孪生的重要领域。数字孪生通过主动监控设备、识别问题并提供重要见解，以在问题造成运营中断之前进行处理，从而提高工厂的可靠性。

在过程工业中，数字孪生可帮助制造商识别工厂运营中可能存在的违规行为。这样做有助于实现预防性和预测性维护，从而降低维护成本，提高正常运行时间和生产率。

 网络安全：确保数据安全和保密 


在当今和未来的工厂里，网络安全是非常重要的因素。智能制造本质上依赖于安全可靠的数字化网络。强大的网络安全是工业通信的基础。

智能工厂的网络安全漏洞可能会造成灾难性后果，导致工厂生产停滞，最坏的情况下，可能导致知识产权（IP）和品牌声誉损失，需要多年时间来恢复。此外，机密或敏感数据的泄露可能会对法规遵从性造成严重影响。正如政府、执法机构和监管机构所强调的那样，不遵守这些要求可能会导致巨额罚款和长期处罚。

图片

随着技术的发展，网络攻击的复杂程度也在不断提高。对强大网络安全基础的不断监测和升级，可以帮助企业减轻网络威胁。流程进化对于网络安全至关重要。通过引入具备网络安全能力的流程开发人员，企业可以从整体流程升级和集成中获益匪浅。

随着企业在数字化转型过程中取得进展，不断向未来工厂的方向前进，对仔细思考和规划流程的需求日益增长。要实现这一目标，企业必须找到能够提供跨领域、流程的技术诀窍和工程能力的创新合作伙伴。过程行业往往过于依赖技术解决方案提供商来满足数字化转型需求，因此这对于该行业至关重要。

通过与过程专家建立知识伙伴关系，企业可以实现IT和OT 的融合。专家们帮助企业利用成熟和新生的技术，建立安全、互联和自动化的工厂，以确保其竞争优势。

本文作者：Vinay Bhanot, L&T Technology Services，由控制工程中文版原创首发

分享至：

137****4655 关注 收藏帖子

点赞

不喜欢

评论

登录后发表评论

登录后发表评论

精彩图片