发表时间:2022-01-03 次数:663 作者:Ken Engel 控制工程中文版
智能工厂帮助组织做出明智的、数据驱动的决策 ;Aveva 离散精益管理软件,允许从单个数字仪表板查看和跟踪设施生产力。施耐德电气的 EcoStruxure 物联网平台,旨在轻松实施和扩展,以满足不同客户的需求,利用连接的设备和传感器,提高生产力,节约成本。图片来源 :施耐德电气
作者 | Ken Engel
了解在疫情期间如何建设才能加速智能工厂时代的到来。参考让工厂实现智能化和更具弹性的4种方式。
很多公司因为全球新冠疫情的爆发而陷入了困境。他们既要保护工人的健康和安全,还要在一个颠覆性的经济格局中参与竞争,而在“智能工厂”中实施的数字化升级可以为此提供帮助。在保持员工安全的同时,竞争推动力加速了工业物联网 (IIoT)、云、人工智能 (AI) 和其它技术等专业应用的实施。
过去,这些技术被认为是“锦上添花”, 而现在它们对于智能制造业务的连续性和弹性至关重要。实施数字化升级带来的收益包括能源成本的大幅降低,平均维修时间(MTTR) 的减少,以及消除了 90% 的文书工作等。
变革性技术提升制造业弹性
工业物联网等技术在帮助制造商准备、响应和预测运营事件的能力方面,带来了变革性 的影响,即使在全球疫情期间,供应链和劳动力中断的情况下也是如此。这些技术也是最有弹性的智能制造工厂不可或缺的内在要素。
智能工厂帮助企业做出明智的、数据驱动的决策,以提高盈利能力、资产管理绩效、运营和生产效率,同时保持运营安全、敏捷和环境可持续。智能工厂使用数字化技术和连接性, 来创建一个灵活的系统,可以实时或近乎实时地从新工况中学习。智能工厂可以自主运行整个生产过程。在一个充满不确定性的时代,这意味着即使在充满挑战的情况下,生产也不会中断。
由于智能工厂高效且有弹性,各种指标显示在后疫情时代它们仍然会持续受到欢迎。例如,位于美国肯塔基州 Lexington 的施耐德电气智能工厂,被世界经济论坛评为了“灯塔工 厂”。作为已建工厂创新的典范,这个有着 60 多年历史的工厂通过集成基于 IIoT 的解决方案 及增强现实(AR)、远程监控和预测性维护等 最新数字化工具,实现了能效和可持续性的提升和总体成本的节约,同时也提高了运营敏捷性和抗压性。
随着工厂的数字化转型,制造商可以看到一个功能齐全的智能工厂带来的好处,以及应用新工具优化工作环境后带来的能效提升。
▎施耐德电气员工检查美国肯塔基州 Lexington工厂智能设施的能源使用情况,以确认其运行在预设参数范围内并确保过程效率。EcoStruxure Machine Advisor 可以检测生成预测性维护报警的问题。在疫情期间,员工可以在家中监控机器性能并在问题导致故障之前进行补救。
让工厂更具弹性和智能化的4种方式
以下是适用于最终用户、机器制造商和合作伙伴的 4 种最佳实践和技术,有助于制造企业将传统、老旧的设施转变为未来的智能工厂。
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部署和启用敏捷的远程运维
智能工厂打破了传统模式,经常会带来操作程序的变化,例如敏捷方法。敏捷可以使公司对客户的反应更加迅速,并在市场上更具竞争力。然而,正如德勤在《通往敏捷企业的进阶之路》一文中所指出的,采用敏捷原则是一 个持续的、循序渐进的过程。
敏捷原则打破了传统软件的开发方法,要求采用一种增量、迭代的方法来交付高质量的软件。它需要频繁交付,以确保从过程中获益,并高度重视个人、协作的价值和响应变化的能力。
虽然这个过程是连续的,但开发周期中的每次迭代都会在现有基础上进行改进。因为敏捷依赖于员工的投入,需要经理和员工之间相互信任,因此在尝试敏捷原则之前,应该得到管理者的支持。
一种策略是每天举行现场会议。在施耐德电气的智能工厂和智能配送中心每天都会举行这样的现场会。会议采用短期间隔管理 (SIM) 会议形式,遵循敏捷原则,旨在通过分析绩效 数据、规划工作和协调团队来提高生产力。
由于疫情期间员工无法聚集在工厂车间,因此会议是通过数字化软件进行,这些软件在疫情前已部署在现场。这些应用连接相关性能信息并触发运营工作流,以保持制造的性能水平,同时确保社交距离。
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通过实时资产和过程信息优化性能
并没有一个特定的时刻,让工厂一下子变成“智能工厂”。任何智能工厂的核心都有一个支持物联网的架构和平台,它允许组织利用所有相互连接的设备和传感器。
物联网平台的设计易于实施和扩展,可以满足不同用户的需求。一个开放的、支持 IIoT 的架构,允许企业利用连接的设备和传感器来提高生产力并节省开支。
物联网平台上的机器软件应用,可用于检测并生成预测性维护报警和建议。在疫情期间, 员工可以在家中监控机器性能,并在问题导致故障之前进行补救。
诸如此类的技术,可以促进制造企业在全球范围内工厂之间更好的协调。例如,企业在新加坡的工程团队,可以与欧洲的合作伙伴合作,在菲律宾智能工厂的生产线上远程部署预测性维护。
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使用 IIoT 平台来减少能耗和浪费
传统工厂会定期监控能源使用情况并进行相应调整。能源管理是追溯性的。能源效率改进点并不容易发现,除非通过反复试验。在智能工厂中,创新和可持续性齐头并进:由于采集的数据是实时的,因此能源管理也是实时的。
收集的实时数据是透明的,可以自动或手动转换为可操作的见解。透明的数据访问,意味着可以更清楚地了解在从电机到 HVAC 系统的整个设施中,哪些地方可以提升能源效率。
例 如, 自2012年以来, 施 耐德电气 Lexington 工厂通过对能源使用情况进行监测和分析以推动节能,每年的同比节能率达 3.4%,累计节省了 660 万美元。采用 AVEVA 离散精益管理软件提高生产运营的可见性,使计划外的设备停机时间减少了近 6% ;此外,文书工作也减少了 90%。通过 EcoStruxure Power 智能配电和 EcoStruxure Building 智能楼宇解决方案进行整体优化,使能耗减少了 26%,二氧化碳排放量减少了 78%,用水量 减少了 20%。
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利用 IIoT 驱动的预测分析来提高过程效率
智能工厂允许操作人员使用增强现实(AR)工具和预测性维护等数字化工具来提升运营和维护效率,从而提高生产力。
通过 AR 软件,工作人员可以扫描二维码,并在智能手机或平板电脑上查看实时运营数据。工作人员可以在问题成为故障、报警或安全问题之前进行检查。
AR 还可以让工人在面板上查看电气问题,并将维修机器所需的时间减少 20%。借助 AR 工具也可以收集机器性能信息,让工人在维护周期之间,在出现故障时采取主动而不是被动措施。AR 驱动的过程还有助于训练分析模型,使机器随着时间的推移表现得更好。
随着对于远程工作的持续需求,制造商必须努力适应并用一个面向未来且有弹性的工厂或设施来武装自己。尽管早在疫情出现之前,数字化基础设施就已经在不断发展,但显然 COVID-19 疫情对这些企业投资的工具、技术和过程产生了重大影响,并加速了智能工厂时代的到来。