Transformacja cyfrowa w produkcji – najlepsze technologie w 2022 r.

Od tego czasu producenci dostrzegli potrzebę inwestowania i wdrażania najnowocześniejszych technologii w celu zwiększenia wydajności operacyjnej i ochrony firmy.

Jako produkt uboczny pandemii koronawirusa, zakłócenie łańcucha dostaw, innowacyjne metody dostawy i praca zdalna przyspieszyły cyfrową transformację w produkcji.

Na przykład 83% dyrektorów generalnych „rozumie i dostrzega znaczenie wydatków na inteligentną produkcję”, zgodnie z badaniem Gartnera dotyczącym inteligentnych trendów w produkcji i wdrażaniu.

Według IBM Digital Transformation Assessment z 2021 r., 67 procent firm przemysłowych już „poczyniło postępy w działalności cyfrowej w wyniku COVID-19”. Dzisiejszy sektor biznesu wykorzystuje technologię cyfrową do obniżania kosztów, upraszczania procesów i poprawy jakości produktów.

W związku z tym, jakie są najważniejsze postępy technologiczne napędzające rewolucję produkcji cyfrowej? „Jakie są główne zalety i wady cyfryzacji fabryk?”

Cieszy fakt, że wiele nowoczesnych technologii uznawanych za niezbędne przez przedsiębiorstwa przemysłowe zostało wdrożonych lub będzie krótkich.

Ochrona danych osobowych w dzisiejszym środowisku cyfrowym jest niezbędna

Cyberataki stały się poważnym problemem dla firm w dzisiejszym społeczeństwie. Producenci mogą być w stanie pokonać tę przeszkodę, korzystając z technologii sztucznej inteligencji (AI).

Powiązane: Co to jest marketing cyfrowy?

Co więcej, zapewnia dodatkową ochronę przed wyrafinowanym złośliwym oprogramowaniem i atakami socjotechnicznymi. Algorytmy uczenia maszynowego (ML) są kluczowym elementem analizy zagrożeń cyberbezpieczeństwa. Techniki te można wykorzystać do wykrywania nieprawidłowości w sieci i potencjalnych zagrożeń.

Dane z urządzeń podłączonych do Internetu Rzeczy (IoT) i Przemysłowego Internetu Rzeczy (IIoT)

W produkcji transformacja cyfrowa obejmuje czujniki obsługujące IoT do łączenia urządzeń przemysłowych z systemami informatycznymi. Dzięki temu działania firmy mogą stać się bardziej przejrzyste. Ponadto organizacja może gromadzić i analizować dane na dowolnym etapie procesu produkcyjnego za pomocą czujników i technologii analitycznych.

Powiązane: Najlepsze narzędzia do analizy danych dla firm

W rezultacie firmy mogą wykorzystać Internet Rzeczy do zbierania nowych danych i dokonywania bardziej świadomych wyborów dotyczących ich operacji i łańcuchów dostaw (IIoT). Na przykład urządzenia IIoT umożliwiają reorganizację procesów przemysłowych i aktywów. W ten sposób możliwe są elastyczne umowy i personalizacja klienta.

Postępy w eksploracji danych i uczeniu maszynowym

Organizacje produkcyjne mogą wykorzystać możliwości predykcyjne analizy danych i uczenia maszynowego do badania danych logistycznych i rynkowych. Ta strategia zapewnia zarówno prognozowanie trendów, jak i terminową wymianę. Dodatkowo producenci mogą wykorzystywać zaawansowaną analitykę danych do monitorowania kluczowych wskaźników wydajności i identyfikowania procesów produkcyjnych, które można ulepszyć lub ustandaryzować.

Powiązane: Najlepsze wskaźniki i wskaźniki KPI B2B SaaS

Ponadto zarządzanie wydajnością aktywów wiąże się z wykorzystaniem analizy danych opartej na uczeniu maszynowym (APM). Firmy używają go do wykrywania anomalii w danych dotyczących wydajności maszyn gromadzonych za pośrednictwem czujników. Wykorzystanie analizy danych opartej na uczeniu maszynowym w celu poprawy niezawodności zasobów i bezpieczeństwa pracowników może poprawić niezawodność i żywotność zasobów.

Trzecim elementem jest niebo

Korzystanie z usług w chmurze i aplikacji opartych na chmurze może pomóc w dalszej budowie „inteligentnej fabryki”. Z tego powodu możliwe jest, że branżowa infrastruktura cyfrowa stanie się bardziej adaptacyjna i wszechstronna.

Powiązane: Co to jest testowanie automatyzacji?

Firmy mogą zautomatyzować swoje technologie informatyczne, operacje operacyjne i ważne działania biznesowe poprzez zwiększenie zdolności adaptacyjnych i trwałości infrastruktur cyfrowych. Gdy wyniki badania zostaną przesłane do chmury, można je natychmiast przeanalizować i podjąć decyzje w reakcji na wyniki.

Powiązane: Najlepsze narzędzia do automatyzacji małych firm

Robotyka i automatyka

Zautomatyzowane techniki produkcji mogą zwiększyć wydajność produkcji, jakość produktu i bezpieczeństwo operacyjne. Coboty i roboty obsługujące sztuczną inteligencję to dwa kolejne przykłady robotów, które mogą współpracować z ludźmi w niebezpiecznych lub czasochłonnych czynnościach. Według McKinsey „60% zadań przemysłowych można zautomatyzować”.

Powiązane: Najlepsze narzędzia do automatyzacji marketingu

Z drugiej strony roboty są już wykorzystywane w dzisiejszym środowisku na różne sposoby do zbierania, przesyłania i oceny danych. Bieżące wydarzenia i prognozy mogą wpłynąć na ich decyzje. Innym sposobem, w jaki roboty mogą się rozwijać, jest uczenie się na własnych błędach.

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą być wykorzystywane do przewidywania problemów i znajdowania rozwiązań. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą być również wykorzystywane do ulepszania harmonogramów konserwacji, wykrywania problemów produkcyjnych i oceny jakości produktu. Dzięki tym dwóm nowym technologiom możliwe będą miejsca pracy, w których ludzie i maszyny współpracują ze sobą.

Powiązane: Jak poprawić SEO za pomocą wirtualnej rzeczywistości i sztucznej inteligencji?

Jeśli chodzi o rozwiązywanie skomplikowanych problemów, firmy często sięgają po sztuczną inteligencję (AI). Pracownicy mogą czerpać korzyści z uczenia maszynowego, jeśli pomaga im podejmować lepsze decyzje, przewidywać czas dostawy i widzieć trendy w ich zachowaniu, które sugerują problem. Uczenie maszynowe może osiągnąć to wszystko i wiele więcej.

Rzeczywistość wirtualna i rozszerzona

Producenci wykorzystują aplikacje rozszerzonej i wirtualnej rzeczywistości (AR/VR) w celu zwiększenia wydajności przemysłowej. Technologia AR/VR wyposażona w pętlę sprzężenia zwrotnego w czasie rzeczywistym może być wykorzystywana do pomocy osobom wykonującym prace montażowe i konserwacyjne.

Dzięki temu możesz zweryfikować, czy wszystkie zadania zostały wykonane dokładnie i zgodnie z harmonogramem. W celu zagwarantowania, że ​​wszystkie lokalizacje zostały odpowiednio sprawdzone, że wszystkie aktywa są odpowiednio zlokalizowane i spełnione są kryteria jakości, można zastosować wiele technologii.

Zalety rewolucji przemysłowej opartej na technologii cyfrowej

Pomyślna transformacja cyfrowa wymaga od przedsiębiorstw przemysłowych dokonania niezbędnych inwestycji i włożenia niezbędnego wysiłku. W końcu cały wysiłek jest tego wart. Liderzy firm przemysłowych, zgodnie z badaniem transformacji cyfrowej PWC, „uważają, że cyfryzacja zapewnia większy potencjał niż zagrożenia” i „uważają, że poprawa wydajności jest kluczowym powodem inwestowania w transformację cyfrową”. Badania prowadzone są przez aktorów.

Zalety cyfryzacji znacznie przewyższają ryzyko dla firmy. Wiele korzyści przyniosło przedsiębiorstwom wdrożenie inteligentnych technik produkcyjnych.

Powiązane: Najważniejsze powody, dla których marketing cyfrowy jest ważny

Większy wzrost produkcji Inwestycje w transformację cyfrową zwiększyły produktywność przemysłu o 13 procent, a ogólną produkcję o 10 procent, zgodnie z badaniami przeprowadzonymi przez Deloitte i MAPI. Oczekuje się, że produkcja przemysłowa potroi się w następnej dekadzie.

Oszczędności. W rezultacie budżety zostały obcięte. Produkcja cyfrowa może obniżyć koszty operacyjne dzięki wyższej produktywności. Analityka danych i automatyzacja mogą być wykorzystane do osiągnięcia tego celu w procesie produkcyjnym. Istnieje kilka przypadków użycia RPA (zrobotyzowanej automatyzacji procesów) i robotów, które można wykorzystać w tej sytuacji.

Końcowe przemyślenia

Bardziej zaawansowany stan doskonałości. Digitalizacja to także poprawa jakości artyzmu w procesie produkcyjnym. Analityka predykcyjna może pomóc firmom w podnoszeniu jakości ich produktów przy jednoczesnym skróceniu czasu i wysiłku niezbędnego do ich wygenerowania. Według badań McKinsey'a zwiększenie dokładności maszyny spowodowało 10-20% redukcję kosztów związanych z zadaniami związanymi z jakością.

Producenci muszą poradzić sobie z wieloma kluczowymi problemami, jeśli mają przetrwać i rozwijać się w obecnej erze:

Możliwością może być motywowanie pracowników w niekonwencjonalny sposób. Na przykład szczęście pracowników i rozwój zawodowy można zwiększyć na różne sposoby. Wielokrotni klienci częściej stają się większym odsetkiem osób, które ponownie korzystają z Twoich usług.

Aby zwiększyć inteligencję procesów, można zastosować sztuczną inteligencję (AI), roboty i inne najnowocześniejsze technologie. Nie można przecenić krytycznego znaczenia cyberbezpieczeństwa, wydajności operacyjnej i odporności łańcucha dostaw.

Przy odpowiednim planowaniu architektonicznym możesz łatwo skalować swój projekt w górę lub w dół. Ta strategia może pomóc w rozpowszechnianiu pomysłów i wyników testów w całej organizacji. Firmy mogą łączyć i łączyć technologie lokalne, chmurowe i brzegowe, aby spełnić swoje unikalne wymagania. Producenci mają pełną kontrolę nad swoimi modelami wdrażania, o ile stosowane są odpowiednie narzędzia.

W rezultacie problemy i możliwości, przed którymi obecnie stoimy, są ogromne. W rezultacie dyrektorzy korporacji muszą przygotować swoje firmy na niepewną i szybko zmieniającą się przyszłość.