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        技術專題

        通過生態系統方法為物聯網快速持續創造價值


        通過生態系統方法為物聯網快速持續創造價值

        COVID-19大流行之后,制造業正重新煥發活力,隨之而來的是人們對數字化轉型計劃的重新關注。該行業正處于其備受期待的復興之門,很明顯,制造領導者不僅需要擁抱而且要加快創新,同時管理關鍵流程,例如在提高產能的同時保持產品質量。有效的協作將是做好這兩項工作的關鍵,但隨著員工的流失以及很大程度上仍然遙不可及,這一點尤為關鍵。

        大流行影響

        當病毒席卷全球時,很快就會有贏家和輸家。可以這么說,許多制造商措手不及。在制造業做出上述估算之前,該行業已經因緩慢采用數字化,以數據為中心的思維方式而臭名昭著,而這種思維方式已經改變了其他行業。

        隨著行業的發展,這已經得到了充分的展示。甚至那些以前已經投入了數百萬美元的工業4.0或物聯網計劃的人也沒有任何結果可證明他們的努力。不幸的是,當流感大流行襲來時,用于維持物聯網實施的資源已蕩然無存。

        目前,他們不僅沒有所需的數據來適應數據,而且還被過去的物聯網計劃的幽靈所困擾。隨著許多制造商將智能制造融入這些更大的公司物聯網計劃中,潛在的價值被損失了。

        現在,這并不是說大流行病應歸咎于此。事實是,大流行前的IIoT實施已經以極高的速度失?。溈襄a,2020年為81%)。這是由于多種因素造成的,但主要是實施和部署的時間長且成本過高。結果是龐大,笨重,難以實施的物聯網啟動,沒有可操作的用例。

        這些發展不僅耗時太長且成本過高,而且制造業中人才短缺的問題日益嚴重,這意味著整個組織的員工可能沒有ITOT級別的知識或技能來管理制造過程的復雜性工作。

        數字化轉型

        今天的問題是:為什么在工廠仍然沒有可用數據的情況下,為什么要在企業級投資數字化轉型計劃?智能制造不需要整個組織都致力于其成功。

        對于大多數制造商而言,數字化轉型應首先從制造運營的核心-制造這些產品的機器資產以及運行這些產品的人員-中獲取見識。這些資產可能是任何制造組織的最大資本支出,并且每秒產生數千個數據點。然而,尚未捕獲或分析這些數據來提高效率,從而扼殺了持續的改進。當今的工廠仍然被手工流程所消耗,從而導致嚴重的效率低下,從而影響了組織的每個組成部分。

        數據以及由此數據得出的見解(和行動)可以為制造商發展業務并在競爭中脫穎而出奠定基礎。實際上,機器級別的低效率可能是產生巨大業務影響的最低限度的成果,更不用說推動未來許多自動化的催化劑了。

        自動化捕獲和轉換或上下文化的平臺可在數分鐘內啟用消耗性機器數據和洞察力。對于某些類型的資產(例如,機床),我實際上無法真正實現這項任務的艱巨難度。正如許多提供商所建議的那樣,它不像通過OPC-UAMTConnect進行標準化那樣簡單,因為只有一小部分計算機支持這些協議。

        機器數據基礎架構

        如前所述,作為大型物聯網計劃的一部分,許多制造商,顧問和系統集成商已嘗試從頭開始重建機器數據基礎架構,取得了不同程度的成功。即使利用水平IIoT平臺,這些開發工作也可能需要數月甚至數年的時間。一旦建立了用于捕獲和關聯機器數據的機制,就需要對其進行維護。維持這些解決方案的成本不僅令人望而卻步,而且與資源錯配以開發已經存在的東西有關的機會和價值的損失也給制造商帶來了競爭劣勢。

        從機器資產中自動捕獲和轉換的準確實時數據為現在和連續地提高底線價值奠定了堅實的基礎。通過此數據觸發的警報,分析和自動化,結合可見性和可操作性,數月之內就可以將利用率提高15%到20%。

        一旦建立了基礎,將這些數據集成到企業工廠和組織系統中其他孤立的數據(從產品設計到生產,質量,維護和物流)中,就可以在多個方向上加速實現價值,從而推動無窮的自動化和商機。卓越的價值比以往任何時候都快。

        這樣做可以使制造商和合作伙伴的生態系統通過最佳地協調參與特定IIoT計劃的實體的獨特技能,來加速價值實現并最大程度地降低計劃失敗的風險。

        物聯網生態系統

        如今的IIoT生態系統由制造商,機器制造商,機器制造商分銷商,服務提供商,技術和解決方案提供商,系統集成商,顧問和軟件提供商組成。每個參與者都有自己獨特的能力,專業知識或知識產權,可以用來推動成功的IIoT計劃。當這些資源錯位或未優化時,IIoT計劃往往無法兌現承諾的價值主張,否則它們將完全失敗,如統計數據所示。

        制造商應該集中在哪里?我們認為這是利用其深厚領域專業知識的領域??梢允褂梅治黾夹g在邊緣和云中開發和應用包括MLAI算法在內的分析。技能和技術的這種結合為制造商快速連續創造價值創造了最佳方案。

        如大流行期間所示,制造商無力投資于數字化轉型,但不確定在哪里集中精力。次優模型(公司試圖專注于或重建其核心專業知識以外的事物)導致浪費時間和資源的最少。結果更有可能是失敗,并在競爭中脫穎而出,以差異化和推動增值。

        為了解決這個問題并使數字工廠達到規模,這需要更簡單。成功的IIoT計劃需要選擇正確的技術,并適當參與參與該計劃的生態系統中的各個實體。為了優化快速實現價值并降低風險,這種協調應該利用每個參與者的獨特技術,IP和領域專業知識。重點應放在即時數據轉換,開箱即用的應用程序,自動化以及與其他同類最佳工廠系統的集成中。

        樞紐,回應,回應

        我在本文前面提到,許多制造商在這些困難時期遭受了苦難,而其中的許多苦難無疑是在他們的掌控之下。現在不要說我們所有人在過去的一年中遭受了巨大損失,其中有些比其他損失更大,這是可以忽略的。但是誰是成功的人呢?誰是贏家?那些能夠做出調整,做出回應,做出適應的公司。這不是運氣。他們之所以能夠這樣做,是因為他們已經準備好了數據,工具和獲勝的心態。

        對于已經投資大型,笨重且難以實施的IoT計劃的制造商:現在是時候抓住機遇,轉而采用可以立即提供幫助的垂直解決方案的好時機。

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