工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將生產(chǎn)過程的所有對象，包括機器設(shè)備、人和計算機連接起來，采集大量來自車間底層的數(shù)據(jù)，用于機器的健康監(jiān)測、預測性維護、診斷分析、流程優(yōu)化等，企業(yè)也將可能利用機器學習來處理和分析數(shù)據(jù)，獲得更多可靠的見解。

圖片來自“東方IC”

隨著新一輪技術(shù)革命的到來，制造商開始思考工業(yè)4.0模式，利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)提升效率和增加收益。云計算和人工智能技術(shù)的進步，使得世界各地的制造系統(tǒng)和技術(shù)水平達到了一個新的高度。不過，雖然全球制造業(yè)都在積極轉(zhuǎn)型智能制造，但仍然存在許多問題，阻礙工廠車間的優(yōu)化、效率提升甚至導致安全隱患。

制造商在升級之前必需了解清楚，實現(xiàn)工業(yè)4．0要解決哪些問題，最終目的是要獲得哪些功能價值。新一代信息技術(shù)可以幫助企業(yè)提升生產(chǎn)力，為管理者提供富有遠見的洞察力，認識車間哪些因素可能會降低效率，會對公司的業(yè)務(wù)產(chǎn)生負面的影響，越來越多的智能制造平臺在實現(xiàn)這樣的功能。

工業(yè)4．0將使工廠變得比以往更加智能，但不代表通過自動化、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和云計算技術(shù)就能達到想要的效果。企業(yè)在升級過程應該把重點放在發(fā)出問題和解決問題上，并讓員工參與到這個變革中，以理解必須采取哪些措施，才能讓這些創(chuàng)新技術(shù)解決方案發(fā)揮出最大的潛力。

今天的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將生產(chǎn)過程的所有對象，包括機器設(shè)備、人和計算機連接起來，采集大量來自車間底層的數(shù)據(jù)，用于機器的健康監(jiān)測、預測性維護、診斷分析、流程優(yōu)化等，企業(yè)也將可能利用機器學習來處理和分析數(shù)據(jù)，獲得更多可靠的見解。但在進行數(shù)字化過程中，工廠需要認識清楚一些關(guān)鍵的問題。

設(shè)備故障可能引發(fā)災難

任何工廠設(shè)備都不可能一直運行下去，并保持同樣的生產(chǎn)效率。當機器設(shè)備老化或者失效時必將導致生產(chǎn)的延遲，或者需要進行停機維護，同時也可能會嚴重影響員工的安全和業(yè)務(wù)的效益。

此外，工廠必需保證交付時間，機器故障引發(fā)的是一種災難，為了按照市場需求的速度繼續(xù)生產(chǎn)，公司可能不得不外包業(yè)務(wù)來滿足生產(chǎn)需要，這可能是非常昂貴的。最終讓企業(yè)付出更多成本，甚至有可能虧損。

總體而言，由于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的復雜性和數(shù)據(jù)訪問的復雜性，要獲得正確的見解，前提是取得正確的數(shù)據(jù)，采集來的數(shù)據(jù)需要經(jīng)過篩選和清洗。不過，傳統(tǒng)設(shè)備過于老舊，有時無法獲得合適的數(shù)據(jù)，這些都可能會成為制造商數(shù)字轉(zhuǎn)換的障礙。

系統(tǒng)地收集和挖掘數(shù)據(jù)

工廠的日常運營不只是制造那么簡單，從產(chǎn)品設(shè)計到原料采購、生產(chǎn)加工、測試、物流等，每一個環(huán)節(jié)都可以影響企業(yè)效益。為了使工廠有更高的效率，生產(chǎn)管理者每天都要對庫存、供應、交付、質(zhì)量、生產(chǎn)、客戶支持、處理和日常管理等信息進行分析、監(jiān)控和更新。

正確的流程分析和創(chuàng)建強大的數(shù)據(jù)模型，可以指導操作人員如何優(yōu)化產(chǎn)線性能，為提升生產(chǎn)質(zhì)量和機器正常運行時間提供指導。機器學習可實現(xiàn)智能過程控制，從而自動甚至自主地考慮所有關(guān)鍵變量和相關(guān)修正。

通常來說，生產(chǎn)人員日常工作表現(xiàn)、生產(chǎn)表單以及機械設(shè)備的數(shù)據(jù)等都需要收集，這些數(shù)據(jù)對務(wù)決策極為重要。如果沒有一個有效的系統(tǒng)，運營經(jīng)理及其團隊會浪費大量時間去收集數(shù)據(jù)，才能獲得這些對做出關(guān)鍵業(yè)務(wù)決策至關(guān)重要的必要信息。

信息可靠性是一個關(guān)鍵

生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)通常是復雜而混亂的，如果數(shù)據(jù)不可靠，那可能很多工作都是白忙。數(shù)據(jù)分析本身為了給管理者決策建議，如果產(chǎn)生了錯誤的結(jié)論，那么公司可能作出錯的選擇，可能最終選擇最具阻力的路徑，以及進行了復雜的運營流程，最終導致資源浪費或濫用。

此外，由于某些設(shè)備既是自動化又是手動的，這意味著還有一層復雜性，操作人員在進入時必須密切關(guān)注可操作的數(shù)據(jù)。那么，手動輸入數(shù)據(jù)很容易出現(xiàn)人為錯誤，這可能會導致由誤導性信息產(chǎn)生更糟糕業(yè)務(wù)決策。

錯誤的數(shù)據(jù)會給生產(chǎn)經(jīng)理帶來許多困擾，例如不準確的KPI數(shù)據(jù)，管理者無法了解真實的情況，就不能進行下一步的優(yōu)化。所以只有使用準確數(shù)據(jù)，才可以有效地做出決策。

知識流失影響公司效率

穩(wěn)定熟練的工人是維護工廠效率的保障，很多企業(yè)會不斷有老員工流失，新員人交替的過程會影響到公司的效率。當企業(yè)失去頂尖人才或者員工退休，那些多年的經(jīng)驗也跟著員工離去，企業(yè)可能需要外聘專家，或者長期積累才能形成成熟的生產(chǎn)系統(tǒng)。

還有一點，新員工入職時，通常會由老員工進行數(shù)小時的培訓，然后快速上崗。但許多公司沒有內(nèi)部資源和正確培訓，這樣就增加了操作錯誤的可能性，新員工可能執(zhí)行未經(jīng)批準動作，而造成公司的損失。熟練工人的流失和新人過度階段，都會對整個公司的效率和生產(chǎn)力水平產(chǎn)生影響。

如何保證一家工廠持續(xù)穩(wěn)定的運行，技術(shù)工人和知識經(jīng)驗都很關(guān)鍵，企業(yè)應該建議完善的知識培訓體系，讓員工在工作中可以不斷學習和提升個人水平。企業(yè)可以通過云服務(wù)器建立知識庫，當員工在工作遇到問題時，可以隨時隨地獲得相關(guān)的知識支持。