製造業的數字化轉型 - 2022 年的頂級技術

此後，製造商已經認識到需要投資和實施尖端技術以提高運營效率並保護公司。

作為冠狀病毒大流行的副產品，供應鏈中斷、創新的交付方式和遠程勞動力推動了製造業的數字化轉型。

例如，根據 Gartner 關於智能製造和實施趨勢的研究，83% 的 CEO “理解並認識到在智能製造中支出的重要性”。

根據 IBM 的 2021 年數字化轉型評估，67% 的工業企業已經“因 COVID-19 推進了數字化活動”。 當今的商業部門使用數字技術來降低成本、簡化流程並提高產品質量。

因此，推動數字製造革命的最關鍵技術進步是什麼？ “工廠數字化的主要優點和缺點是什麼？”

令人鼓舞的是，許多被工業企業視為必需的尖端技術已經實施或將短缺。

在當今的數字環境中保護您的個人信息至關重要

網絡攻擊已成為當今社會企業面臨的重要問題。 製造商或許能夠使用人工智能 (AI) 技術克服這一障礙。

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此外，它還提供了針對複雜惡意軟件和社會工程攻擊的額外保護。 機器學習 (ML) 算法是網絡安全威脅情報的重要組成部分。 這些技術可用於檢測網絡異常和潛在風險。

來自連接到物聯網 (IoT) 和工業物聯網 (IIoT) 的設備的數據

在製造業中，數字化轉型包括支持物聯網的傳感器，用於將工業設備連接到信息技術系統。 因此，公司的運營可能會變得更加透明。 此外，組織可以通過傳感器和分析技術在製造過程的任何階段收集和分析數據。

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因此，企業可以利用物聯網收集新數據，並對其運營和供應鏈 (IIoT) 做出更明智的選擇。 例如，IIoT 設備可以重新安排工業流程和資產。 這樣，靈活的合同和消費者定製成為可能。

數據挖掘和機器學習的進展

製造組織可以利用數據分析和機器學習的預測能力來檢查物流和市場數據。 該策略提供趨勢預測和及時更換。 此外，製造商可以使用高級數據分析來監控關鍵績效指標並確定可能改進或標準化的生產流程。

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此外，資產績效管理需要使用由機器學習 (APM) 提供支持的數據分析。 企業使用它來檢測通過傳感器收集的機器性能數據中的異常情況。 使用機器學習支持的數據分析來提高資產可靠性和工人安全可能會提高資產可靠性和使用壽命。

第三個元素是天空

使用雲服務和基於雲的應用程序可能有助於進一步構建“智能工廠”。 正因為如此，該行業的數字基礎設施可能會變得更具適應性和通用性。

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通過提高數字基礎設施的適應性和耐用性，企業可以實現信息技術、運營和重要業務活動的自動化。 當研究結果被發送到雲端時，可以立即對其進行分析，並根據研究結果做出決策。

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機器人和自動化

自動化製造技術可以提高生產效率、產品質量和操作安全性。 協作機器人和支持人工智能的機器人是機器人的另外兩個例子，它們可以與人們一起從事危險或耗時的活動。 根據麥肯錫的說法，“60% 的工業任務可能是自動化的。”

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另一方面，機器人已經在當今環境中以各種方式用於收集、傳輸和評估數據。 當前的事件和預測可能會影響他們的決定。 機器人可能發展的另一種方式是從錯誤中學習。

機器學習和人工智能

人工智能和機器學習可用於預測問題並找到解決方案。 人工智能和機器學習還可用於增強維護計劃、檢測製造問題和評估產品質量。 這兩項新技術將使人機協同工作的工作場所成為可能。

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在解決複雜問題時，公司通常會求助於人工智能 (AI)。 如果機器學習能幫助工人做出更好的決策、預測交貨時間並看到他們行為中暗示問題的趨勢，那麼工人可能會從機器學習中受益。 機器學習可以完成所有這些以及更多。

虛擬和增強現實

製造商利用增強和虛擬現實 (AR/VR) 應用程序來提高工業效率。 配備實時反饋迴路的 AR/VR 技術可用於幫助人們進行裝配和機器維護工作。

這使您可以驗證所有任務是否已按計劃準確完成。 許多技術可用於保證所有位置都經過充分審查，所有資產都位於適當位置，並且符合質量標準。

基於數字技術的工業革命的優勢

成功的數字化轉型需要工業企業進行必要的投資並付出必要的努力。 最後，所有的努力都是值得的。 根據普華永道的數字化轉型調查，工業公司領導者“認為數字化帶來的潛力大於危害”，並“認為提高效率是投資數字化轉型的關鍵原因。” 研究由演員進行。

數字化的優勢遠大於公司的風險。 由於智能製造技術的實施，企業獲得了許多優勢。

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根據德勤和 MAPI 所做的研究，更大的產量增長對數字化轉型的投資將工業生產力提高了 13%，將總產量提高了 10%。 工業產值預計在接下來的十年中將增加兩倍。

儲蓄。 結果，預算被削減了。 由於更高的生產力，數字化製造有可能降低運營成本。 數據分析和自動化可用於在生產過程中實現這一目標。 在這種情況下可以使用幾個 RPA（機器人過程自動化）和機器人用例。

最後的想法

更高級的完美狀態。 數字化也在提高製造過程中的藝術質量。 預測分析可以幫助公司提高產品質量，同時減少生產產品所需的時間和精力。 根據麥肯錫的研究，提高機器精度可以將與質量相關的工作成本降低 10%–20%。

製造商要想在當前時代生存和發展，就必須處理許多關鍵問題：

以非常規的方法激勵您的員工可能是可能的。 例如，可以通過多種方式提高員工的幸福感和職業發展。 回頭客更有可能成為再次使用您的服務的更大比例的個人。

為了提高流程的智能化，可以應用人工智能 (AI)、機器人和其他尖端技術。 網絡安全、運營效率和供應鏈彈性的重要性怎麼強調都不為過。

通過適當的架構規劃，您可以輕鬆地放大或縮小設計。 該策略可以幫助您在整個組織中傳播您的想法和測試結果。 企業可以混合和組合本地、雲和邊緣技術以滿足他們的獨特需求。 只要使用適當的工具，製造商就可以完全控制他們的部署模型。

因此，我們現在面臨的問題和機遇是巨大的。 因此，企業高管必須為公司應對不確定且瞬息萬變的未來做好準備。