การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลในการผลิต - เทคโนโลยีชั้นนำในปี 2565

ผู้ผลิตต่างตระหนักดีถึงความจำเป็นในการลงทุนและใช้เทคโนโลยีที่ทันสมัยเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและปกป้องบริษัท

เนื่องจากเป็นผลพลอยได้จากการระบาดของโคโรนาไวรัส การหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทาน วิธีการจัดส่งที่เป็นนวัตกรรม และแรงงานทางไกลได้ผลักดันการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลในการผลิต

ตัวอย่างเช่น 83 เปอร์เซ็นต์ของซีอีโอ "เข้าใจและตระหนักถึงความสำคัญของการใช้จ่ายในการผลิตที่ชาญฉลาด" ตามการวิจัยของ Gartner เกี่ยวกับการผลิตอัจฉริยะและแนวโน้มการดำเนินการ

จากการประเมินการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลในปี 2564 ของไอบีเอ็ม พบว่า 67% ของธุรกิจอุตสาหกรรมได้ “ดำเนินกิจกรรมดิจิทัลขั้นสูงจากผลกระทบของโควิด-19 แล้ว” ภาคธุรกิจในปัจจุบันใช้เทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อลดต้นทุน ลดความซับซ้อนของกระบวนการ และปรับปรุงคุณภาพผลิตภัณฑ์

ดังนั้นความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่สำคัญที่สุดที่ขับเคลื่อนการปฏิวัติการผลิตดิจิทัลคืออะไร? “ข้อดีและข้อเสียหลักของระบบดิจิทัลในโรงงานคืออะไร”

เป็นเรื่องน่ายินดีที่ได้เรียนรู้ว่าเทคโนโลยีล้ำสมัยจำนวนมากที่ผู้ประกอบการอุตสาหกรรมมองว่าจำเป็นได้ถูกนำมาใช้หรือจะขาดแคลน

การปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลของคุณในสภาพแวดล้อมดิจิทัลในปัจจุบันมีความสำคัญมาก

การโจมตีทางไซเบอร์ได้กลายเป็นประเด็นสำคัญสำหรับธุรกิจในสังคมปัจจุบัน ผู้ผลิตอาจสามารถเอาชนะอุปสรรคนี้ได้โดยใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI)

ที่เกี่ยวข้อง: การตลาดดิจิทัลคืออะไร?

นอกจากนี้ยังให้การป้องกันเพิ่มเติมจากมัลแวร์ที่ซับซ้อนและการโจมตีทางวิศวกรรมสังคม อัลกอริธึมสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นองค์ประกอบสำคัญของข่าวกรองภัยคุกคามความปลอดภัยทางไซเบอร์ เทคนิคเหล่านี้สามารถใช้ตรวจจับความผิดปกติของเครือข่ายและความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นได้

ข้อมูลจากอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อกับ Internet of Things (IoT) และ Industrial Internet of Things (IIoT)

ในการผลิต การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลประกอบด้วยเซ็นเซอร์ที่เปิดใช้งาน IoT เพื่อเชื่อมต่ออุปกรณ์อุตสาหกรรมกับระบบเทคโนโลยีสารสนเทศ ส่งผลให้การดำเนินงานของบริษัทมีความโปร่งใสมากขึ้น นอกจากนี้ องค์กรอาจรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลในทุกขั้นตอนของกระบวนการผลิตผ่านเซ็นเซอร์และเทคโนโลยีการวิเคราะห์

ที่เกี่ยวข้อง: เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับธุรกิจ

ด้วยเหตุนี้ ธุรกิจต่างๆ อาจใช้ประโยชน์จากอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่งเพื่อรวบรวมข้อมูลใหม่ และทำการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลมากขึ้นเกี่ยวกับการดำเนินงานและห่วงโซ่อุปทาน (IIoT) ตัวอย่างเช่น อุปกรณ์ IIoT ช่วยให้สามารถจัดเรียงกระบวนการทางอุตสาหกรรมและสินทรัพย์ได้ ด้วยวิธีนี้ สัญญาที่ยืดหยุ่นและการปรับแต่งของผู้บริโภคจึงเป็นไปได้

ความก้าวหน้าในการขุดข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง

องค์กรการผลิตอาจใช้ประโยชน์จากความสามารถในการคาดการณ์ของการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อตรวจสอบข้อมูลด้านลอจิสติกส์และการตลาด กลยุทธ์นี้ให้ทั้งการคาดการณ์แนวโน้มและการทดแทนในเวลาที่เหมาะสม นอกจากนี้ ผู้ผลิตอาจใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงเพื่อตรวจสอบตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก และระบุกระบวนการผลิตที่อาจได้รับการปรับปรุงหรือปรับให้เป็นมาตรฐาน

ที่เกี่ยวข้อง: B2B SaaS KPI และตัวชี้วัดที่ดีที่สุด

นอกจากนี้ การจัดการประสิทธิภาพสินทรัพย์ยังใช้การวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนโดยการเรียนรู้ของเครื่อง (APM) ธุรกิจใช้เพื่อตรวจจับความผิดปกติในข้อมูลประสิทธิภาพของเครื่องที่รวบรวมผ่านเซ็นเซอร์ การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนโดยแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อปรับปรุงความเชื่อถือได้ของสินทรัพย์และความปลอดภัยของพนักงานอาจปรับปรุงความน่าเชื่อถือและอายุการใช้งานของสินทรัพย์

องค์ประกอบที่สามคือท้องฟ้า

การใช้บริการคลาวด์และแอพพลิเคชั่นบนคลาวด์อาจช่วยสร้าง “โรงงานอัจฉริยะ” ต่อไป ด้วยเหตุนี้ จึงเป็นไปได้ที่โครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลของอุตสาหกรรมจะปรับตัวและใช้งานได้หลากหลายมากขึ้น

ที่เกี่ยวข้อง: การทดสอบอัตโนมัติคืออะไร

ธุรกิจอาจใช้เทคโนโลยีสารสนเทศ การดำเนินงาน และกิจกรรมทางธุรกิจที่สำคัญโดยอัตโนมัติ โดยเพิ่มความสามารถในการปรับตัวและความทนทานของโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล เมื่อข้อค้นพบของการศึกษาถูกส่งไปยังระบบคลาวด์ พวกเขาสามารถวิเคราะห์ได้ทันทีและการตัดสินใจอาจเกิดขึ้นจากการตอบสนองต่อสิ่งที่ค้นพบ

ที่เกี่ยวข้อง: เครื่องมืออัตโนมัติสำหรับธุรกิจขนาดเล็กยอดนิยม

หุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติ

เทคนิคการผลิตแบบอัตโนมัติอาจเพิ่มผลผลิต คุณภาพของผลิตภัณฑ์ และความปลอดภัยในการปฏิบัติงาน โคบอทและหุ่นยนต์ที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์เป็นอีกสองตัวอย่างหนึ่งของหุ่นยนต์ที่อาจทำงานร่วมกับผู้คนในกิจกรรมที่เป็นอันตรายหรือใช้เวลานาน จากข้อมูลของ McKinsey “60% ของงานอุตสาหกรรมอาจเป็นแบบอัตโนมัติ”

ที่เกี่ยวข้อง: เครื่องมือการตลาดอัตโนมัติที่ดีที่สุด

ในทางกลับกัน หุ่นยนต์ถูกนำมาใช้ในรูปแบบต่างๆ ในสภาพแวดล้อมปัจจุบันเพื่อรวบรวม ส่ง และประเมินข้อมูล เหตุการณ์ปัจจุบันและการคาดการณ์อาจส่งผลต่อการตัดสินใจของพวกเขา อีกวิธีหนึ่งที่หุ่นยนต์อาจพัฒนาคือการเรียนรู้จากความผิดพลาด

การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์

อาจใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายปัญหาและค้นหาวิธีแก้ไข นอกจากนี้ยังอาจใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อปรับปรุงกำหนดการบำรุงรักษา ตรวจหาปัญหาด้านการผลิต และประเมินคุณภาพผลิตภัณฑ์ สถานที่ทำงานที่มนุษย์และเครื่องจักรทำงานร่วมกันจะเป็นไปได้ด้วยเทคโนโลยีใหม่ทั้งสองนี้

ที่เกี่ยวข้อง: วิธีปรับปรุง SEO โดยใช้ Virtual Reality และ AI

เมื่อพูดถึงการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน บริษัทต่างๆ มักหันไปใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) พนักงานอาจได้รับประโยชน์จากแมชชีนเลิร์นนิงหากช่วยให้ตัดสินใจได้ดีขึ้น คาดการณ์เวลาจัดส่ง และดูแนวโน้มพฤติกรรมที่บ่งบอกถึงปัญหา แมชชีนเลิร์นนิงสามารถบรรลุผลทั้งหมดนี้และอีกมากมาย

เสมือนและเติมความเป็นจริง

ผู้ผลิตใช้แอพพลิเคชั่นความเป็นจริงเสมือน (AR/VR) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในอุตสาหกรรม อาจใช้เทคโนโลยี AR/VR ที่มีลูปป้อนกลับแบบเรียลไทม์เพื่อช่วยเหลือผู้คนในงานประกอบและบำรุงรักษาเครื่องจักร

ซึ่งช่วยให้คุณตรวจสอบได้ว่างานทั้งหมดเสร็จสิ้นอย่างถูกต้องและตรงตามกำหนดเวลา อาจใช้เทคโนโลยีหลายอย่างเพื่อรับประกันว่าสถานที่ทั้งหมดได้รับการตรวจสอบอย่างเพียงพอ ทรัพย์สินทั้งหมดมีตำแหน่งที่เหมาะสม และเป็นไปตามเกณฑ์คุณภาพ

ข้อดีของการปฏิวัติอุตสาหกรรมบนพื้นฐานของเทคโนโลยีดิจิทัล

การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลที่ประสบความสำเร็จนั้นต้องการผู้ประกอบการอุตสาหกรรมในการลงทุนที่จำเป็นและใช้ความพยายามที่จำเป็น ในที่สุดความพยายามทั้งหมดก็คุ้มค่า ผู้นำบริษัทอุตสาหกรรมตามการสำรวจของ PWC's Digital Transformation Survey "รู้สึกว่าการแปลงเป็นดิจิทัลให้ศักยภาพมากกว่าอันตราย" และ "คิดว่าการปรับปรุงประสิทธิภาพเป็นเหตุผลสำคัญในการลงทุนในการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล" การวิจัยดำเนินการโดยนักแสดง

ข้อดีของการแปลงเป็นดิจิทัลนั้นมีมากกว่าความเสี่ยงสำหรับบริษัท ข้อได้เปรียบหลายประการเกิดขึ้นกับธุรกิจอันเป็นผลมาจากการนำเทคนิคการผลิตอันชาญฉลาดมาใช้

ที่เกี่ยวข้อง: เหตุผลหลักที่การตลาดดิจิทัลมีความสำคัญ

การผลิตขนาดใหญ่เพิ่มขึ้น การลงทุนในการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลช่วยเพิ่มผลผลิตทางอุตสาหกรรมได้ 13 เปอร์เซ็นต์ และผลผลิตโดยรวม 10 เปอร์เซ็นต์ ตามการวิจัยของ Deloitte และ MAPI ผลผลิตภาคอุตสาหกรรมคาดว่าจะเพิ่มขึ้นสามเท่าในทศวรรษหน้า

ออมทรัพย์. เป็นผลให้มีการตัดงบประมาณ การผลิตดิจิทัลมีศักยภาพในการลดต้นทุนการดำเนินงานอันเป็นผลมาจากผลผลิตที่สูงขึ้น อาจใช้การวิเคราะห์ข้อมูลและระบบอัตโนมัติเพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ในกระบวนการผลิต มีหลาย RPA (กระบวนการอัตโนมัติของหุ่นยนต์) และกรณีการใช้งานหุ่นยนต์ที่อาจใช้ในสถานการณ์นี้

ความคิดสุดท้าย

สภาวะที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นไปอีก การแปลงเป็นดิจิทัลยังช่วยปรับปรุงคุณภาพของศิลปะในกระบวนการผลิตอีกด้วย การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์อาจช่วยบริษัทในการเพิ่มคุณภาพของผลิตภัณฑ์ในขณะที่ลดเวลาและความพยายามที่จำเป็นในการสร้างผลิตภัณฑ์เหล่านั้น จากการวิจัยของ McKinsey การเพิ่มความแม่นยำของเครื่องจักรส่งผลให้ต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับงานที่เกี่ยวข้องกับคุณภาพลดลง 10%-20%

ผู้ผลิตต้องจัดการกับข้อกังวลสำคัญหลายประการหากต้องการอยู่รอดและเติบโตในยุคปัจจุบัน:

การจูงใจพนักงานด้วยวิธีที่แปลกใหม่อาจเป็นไปได้ ความสุขของพนักงานและการพัฒนาทางวิชาชีพ เช่น อาจเพิ่มพูนได้หลายวิธี ลูกค้าที่กลับมาใช้บริการซ้ำมีแนวโน้มที่จะกลายเป็นผู้ที่ใช้บริการของคุณอีกครั้งในเปอร์เซ็นต์ที่มากขึ้น

เพื่อเพิ่มความฉลาดของกระบวนการ สามารถใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) หุ่นยนต์ และเทคโนโลยีล้ำสมัยอื่นๆ ความสำคัญของความปลอดภัยทางไซเบอร์ ประสิทธิภาพในการดำเนินงาน และความยืดหยุ่นของห่วงโซ่อุปทานไม่สามารถพูดเกินจริงได้

ด้วยการวางแผนสถาปัตยกรรมที่เหมาะสม คุณสามารถปรับขนาดการออกแบบของคุณขึ้นหรือลงได้อย่างง่ายดาย กลยุทธ์นี้อาจช่วยคุณในการเผยแพร่ความคิดและผลการทดสอบทั่วทั้งองค์กร ธุรกิจอาจผสมผสานและผสมผสานเทคโนโลยีภายในองค์กร คลาวด์ และเทคโนโลยีเอดจ์ เพื่อตอบสนองความต้องการเฉพาะของตน ผู้ผลิตสามารถควบคุมรูปแบบการปรับใช้ของตนได้อย่างสมบูรณ์ตราบเท่าที่มีการใช้เครื่องมือที่เหมาะสม

ด้วยเหตุนี้ ปัญหาและโอกาสที่เรากำลังเผชิญอยู่ในขณะนี้จึงมีมากมายมหาศาล ส่งผลให้ผู้บริหารองค์กรต้องเตรียมบริษัทให้พร้อมสำหรับอนาคตที่ไม่แน่นอนและเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว