По мере того, как мы вступаем в эпоху Индустрии 4.0 и умных фабрик, происходят быстрые изменения. Итак, каковы три главные проблемы для производителей при переходе на цифровые технологии?
В настоящее время производственные организации начинают осознавать важность оцифровки и автоматизации своих процессов, а также снижают затраты на обработку и повышают эффективность.
Ожидается, что цифровая трансформация в производстве будет сопровождаться среднегодовым темпом роста более 15 % в течение прогнозируемого периода 2019–2024 гг., и, согласно брифингу Adobe Digital Intelligence за 2018 г., 31 % предприятий планируют добавить поддержку технологий искусственного интеллекта и IoT в течение следующих 5 лет. (Деловой провод).
Несмотря на многие важные преимущества, связанные с цифровизацией, обрабатывающая промышленность все еще сталкивается с проблемами, связанными с использованием технологий в качестве основной части своей инфраструктуры. Несмотря на то, что новые технологии, такие как IoT (Интернет вещей), привели к более экономичным производственным процессам, многие все еще сталкиваются с проблемой того, как использовать свои машинные данные для улучшения работы.
В этом посте мы решили изучить 3 основные проблемы, с которыми часто сталкиваются производители при переходе на цифровые технологии.
Нарушение существующих процессов
Для многих производителей использование методов принятия решений и автоматизации процессов на основе данных может привести к некоторым сбоям. Это преобразование, которое должно осуществляться от ядра к внешнему, но оно может привести многих производителей в замешательство относительно того, что им делать с существующими системами и как интегрировать новые в свою инфраструктуру. Чтобы этого не произошло, крайне важно подготовиться к переходу, оценив ценность ваших проектов, прежде чем приступать к цифровому преобразованию. Проводя короткие спринты для составления плана действий, вы можете снизить потенциальные риски при разработке и адаптировать их к вашему новому решению. Это может обеспечить более плавный переход для ваших решений и принести пользу вашим сотрудникам, поскольку они смогут установить уровень знакомства с функциями устаревших систем, которые были перенесены в ваше последнее решение.
Адаптация к изменениям в организационной инфраструктуре
Рутина и стандартизированные способы работы — это то, что делает сотрудников комфортными на работе, что может затруднить их адаптацию к изменениям в культуре и инфраструктуре компании. Неопределенность обычно является катализатором сопротивления, когда речь идет об изменениях, и это определенно может иметь место во время цифровой трансформации. При этом цифровая трансформация имеет жизненно важное значение для обеспечения прогресса вашей производственной организации, поскольку она поможет вашему бизнесу оставаться в курсе последних событий и иметь конкурентное преимущество перед теми, кто не использует технологию.
Сотрудники должны понимать преимущества внедряемых новых технологий, а также тот факт, что новые решения могут позволить им сосредоточиться на основных задачах, которые приносят наибольшую пользу организации. Поэтому регулярная и четкая коммуникация необходима, чтобы сотрудники отстаивали изменения и целевые решения. Обучение может помочь вашей команде освоить новые цифровые процессы и использовать их с максимальной эффективностью. Прежде всего, лучше всего заранее убедиться, что ваши сотрудники готовы к цифровому преобразованию, чтобы они могли сразу приступить к работе, как только решения будут готовы.
Анализ данных
На данном этапе производители осознали преимущества перехода на цифровые технологии, особенно когда речь идет об эффективности, которую устройства и машины IoT могут привнести в производственные процессы. Эти устройства могут помочь организациям в сборе данных, которые могут помочь им повысить эффективность, повысить производительность и оптимизировать рабочий процесс во всей инфраструктуре.
Собранные данные также могут позволить проводить профилактическое техническое обслуживание, чтобы сократить время простоя и защитить жизненно важные процессы в будущем. Согласно отчету PWC, профилактическое обслуживание может снизить затраты на содержание на 12%, а срок службы стареющего актива увеличить на 20%. Тем не менее, ваши умные машины сопоставляют данные относительно просто. Анализ данных, которые собирают ваши машины, и их конструктивное использование — вот задача, с которой вы столкнетесь.
Многие производители спешат внедрять интеллектуальные технологии в свои организации, не задумываясь о том, как извлекать и анализировать данные, которые собирают их новые системы. Проигнорировав этот важный шаг, производители не станут лучше понимать метрики и идеи, которые могут быть полезны для принятия более быстрых решений, основанных на данных, в реальном времени. В конечном счете, понимание технологии, которая генерирует углубленную аналитику, и ее использование для оптимизации ваших бизнес-процессов — вот что приведет к постоянной рентабельности инвестиций.
ЧТО ВЫ МОЖЕТЕ С ЭТИМ ПОДЕЛАТЬ?
Принимая во внимание проблему, которую они пытаются решить, или показатели, на которые они пытаются повлиять, производители могут использовать науку о данных и расширенную аналитику, чтобы перейти от реактивных операций, ремонта и замены компонентов к прогнозированию событий и ремонту компонента или машины.
Если вы хотите узнать больше о том, как прогнозный анализ данных и машинное обучение могут повысить производительность вашей производственной организации, посетите нас на выставке Smart Factory Expo или закажите звонок с командой, чтобы понять, как мы можем помочь вам получить больше значение из ваших данных.