【儀表網(wǎng) 行業(yè)科普】AI技術對制造運營的影響將繼續(xù)擴大。率先采用這些技術將助力制造企業(yè)保持競爭力優(yōu)勢。
 

　　先進技術對制造業(yè)的影響是不可否認的。對技術進行負責任的投資對于實現(xiàn)長期戰(zhàn)略目標意義重大。像人工智能(AI)這樣的新技術可以幫助制造企業(yè)簡化流程、提高效率并降低成本。AI技術還可以通過提供創(chuàng)新和適應不斷變化的市場條件所需的工具來幫助企業(yè)領先于競爭對手。
 

　　數(shù)字技術與互聯(lián)互通正在推動諸如先進的計算解決方案、云計算和遠程計算、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)以及聯(lián)網(wǎng)設備、智能和實時數(shù)據(jù)傳感器、數(shù)據(jù)捕獲、軟件分析和處理以及AI和機器學習的采用等有影響力的技術。為了保持競爭力，特別是考慮到勞動力短缺和提高生產(chǎn)力的需求，制造企業(yè)需要擁抱工業(yè)4.0及其補充技術。
 

　　根據(jù)杜克大學富卡商學院的“2025年首席財務官調查”顯示，近三分之二的首席財務官報告稱，他們的公司將自動化通常由員工執(zhí)行的任務作為戰(zhàn)略重點。在計劃在未來 12 個月內實現(xiàn)自動化的公司中，大多數(shù)公司預計采用AI 來執(zhí)行各種任務。此外，在過去一年中，近 60% 的公司(其中大型公司中占84%)采用了軟件、設備或技術來自動化以前由員工完成的任務。
 

　　持續(xù)的運營改進始于從機器資產(chǎn)中獲取數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可為人員和系統(tǒng)提供即時的洞察力，使他們能夠做出更好、更快的決策，并推動自動化的發(fā)展。
 

　　通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化運營
 

　　在自動化程度不斷提高、智能設備與智能工廠廣泛應用的背景下，依托有價值的數(shù)據(jù)，整條供應鏈的制造效率得以顯著提升。通過在現(xiàn)場采集更多數(shù)據(jù)，并將其與企業(yè)其他運營數(shù)據(jù)整合，智能工廠可實現(xiàn)信息透明化并做出更優(yōu)決策。精準、實時的生產(chǎn)數(shù)據(jù)對于車間運營以及每臺機器資產(chǎn)的高效運轉至關重要。
 

　　數(shù)據(jù)和分析的應用是工業(yè) 4.0 的基礎。在整個企業(yè)中收集、分析和共享數(shù)據(jù)是利用制造技術創(chuàng)造更多價值的切入點。由此帶來的附加效益包括：生產(chǎn)率提升、生產(chǎn)成本降低、資源管理優(yōu)化及盈利能力增強。
 

　　制造業(yè)數(shù)據(jù)分析的主要優(yōu)勢之一是能夠訪問實時數(shù)據(jù)。通過利用這些數(shù)據(jù)，公司可以實時監(jiān)控其運營的各個方面——從機器性能到供應鏈物流。這些實時數(shù)據(jù)提供了對瓶頸、低效率和潛在故障的即時洞察，允許快速調整以保持最佳性能。
 

　　盡管精準、實時數(shù)據(jù)對運營至關重要，但要真正發(fā)揮數(shù)據(jù)價值，還需先進的技術與強大的分析能力。例如，為了行業(yè)報告、預測性維護及安全提升，企業(yè)會采集海量數(shù)據(jù)，卻可能面臨管理與分析難題。對歷史數(shù)據(jù)的分析能幫助運營管理層發(fā)現(xiàn)原本難以察覺的模式、趨勢與異常，從而將企業(yè)從被動應對轉向主動規(guī)劃，并與運營戰(zhàn)略保持一致。
 

　　將數(shù)據(jù)轉化為可操作信息
 

　　報告可提供這些歷史過程信息的可視化，并關聯(lián)相關的過程變量，對這些數(shù)據(jù)進行指標計算，并以圖形方式直觀地展示這些數(shù)據(jù)，以便更容易地檢測模式和異常。這些報告是通過能夠無縫集成到可編程邏輯控制器(PLC)、監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集(SCADA)和歷史系統(tǒng)中的第三方軟件創(chuàng)建的。先進的報告解決方案甚至可以從遠程報警通知軟件中提取信息，以便進一步分析和優(yōu)化條件響應時間。
 

　　先進的軟件使制造企業(yè)能夠將原始過程數(shù)據(jù)轉化為可操作的信息，從而提高效率并降低成本。此外，自動化的報告解決方案通過從SCADA、實驗室信息管理系統(tǒng)(LIMS)、手動輸入等不同來源收集數(shù)據(jù)，簡化了合規(guī)性監(jiān)管。隨著數(shù)據(jù)的收集，它被總結為關鍵指標——流量總計或濁度閾值分析。最終輸出被發(fā)布成監(jiān)管機構接受的格式化文件。
 

　　集成制造執(zhí)行系統(tǒng)和 AI
 

　　先進的制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)直接從機器和操作員那里捕獲數(shù)據(jù)，以易于使用的格式提供實時生產(chǎn)指標和分析。集成AI的軟件可通過高級數(shù)據(jù)收集來加速數(shù)字化轉型，以實現(xiàn)整體設備效率(OEE)和 MES，使工廠人員能夠獲得對運營的寶貴見解，并幫助他們做出更好、更明智的決策。
 

　　普華永道的一份報告指出，數(shù)據(jù)集成是實施工業(yè) 4.0 計劃(包括 MES部署)面臨的主要挑戰(zhàn)之一。然而，有效的數(shù)據(jù)收集需要采用超越傳統(tǒng)方法的先進解決方案?，F(xiàn)代方法使公司能夠將數(shù)據(jù)饋送到 3 到 5 級系統(tǒng)，這超越了傳統(tǒng)的瓶頸分析。
 

　　此外，還有低代碼和無代碼技術可以消除 PLC 數(shù)據(jù)收集的問題，并可以識別相關警報以進行更豐富的分析。這種方法檢查來自生產(chǎn)線的數(shù)據(jù)，并在出現(xiàn)問題時提供智能的根本原因分析，將事件和警報數(shù)據(jù)關聯(lián)起來，提前化解潛在生產(chǎn)風險。
 

　　通過部署第三方先進軟件，制造工廠可以加速和推動 OEE 提升，在問題發(fā)生之前避免問題，并將工程停機時間減少多達 70%。對于一家市值 10 億美元的公司來說，OEE 每提高 1%，每年可節(jié)約成本約 700 萬美元，從而幫助企業(yè)進一步降本增效。
 

　　隨著行業(yè)不斷朝著更高的效率邁進，AI與 MES 的集成正在徹底改變制造商的運營方式，帶來前所未有的自動化、預測分析和決策水平。AI 驅動的 MES 通過實現(xiàn)更智能的工廠、優(yōu)化生產(chǎn)周期、減少停機時間和幫助制造商實現(xiàn)更高水平的生產(chǎn)力來推動創(chuàng)新。
 

　　根據(jù)麥肯錫的一份報告，該技術預計將開啟運營效率的新時代：僅在制造業(yè)和供應鏈中，它就可能將成本降低多達5000億美元。AI 技術可基于根因分析預測故障、降低缺陷；動態(tài)生成易操作的作業(yè)指導書；并通過實時 AI 支持的故障排查與操作指南，增強操作站功能，使企業(yè)更靈活、高效、直觀地滿足終端用戶需求。
 

　　工業(yè) 4.0、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和 AI 正在重塑制造業(yè)。試圖通過手動密集型流程和過時的技術來應對這些挑戰(zhàn)是很困難的。但是，通過利用尖端軟件解決方案等先進技術，企業(yè)可以提高生產(chǎn)力和效率并降低成本。優(yōu)先考慮卓越運營不僅可以促進增長，還可以幫助組織在不斷發(fā)展的業(yè)務和制造環(huán)境中持續(xù)保持領先。