以下是部署智能自動化解決方案時常見的錯誤清單，這些錯誤應盡量避免。
嘗試過于接近地復制手動過程
人類和機器人的能力不同，因此通過機器人來緊密復制手動過程的努力通常不會成功。更好的方法是利用機器人的能力，重新設計流程，以發揮機器人執行任務的精確度、施加更高的力量以及以更快的速度移動工具的優勢。
以機器人打磨為例，機器人可以施加更高的力量，從而使用更便宜的磨料并顯著減少磨料成本。機器人能夠施加一致的力量，使得在不損壞零件的情況下可以采用更激進的工藝參數，可能還會減少循環時間。加工的一致性可能還會消除一些中間加工步驟，減少循環時間。此外，自動化可以使用人類由于速度或振動限制而無法執行的工具運動。
不考慮系統級別的影響
通常，存在質量問題或在人體工學方面具有挑戰性的工藝步驟是自動化的目標，即使這個工藝步驟能夠成功自動化，其整體效能也可能受到下游工藝步驟的限制。
例如，如果下游工藝效率低下，它將成為瓶頸，即使自動化工藝以高速運行，也無法充分利用，因為下游瓶頸阻礙了其完全發揮價值。
此外，如果下游工藝是手動的，那么它將中和自動化工藝所產生的高質量產出，另一方面，如果上游工藝是手動的并且質量波動很大，這對自動化工藝也會構成挑戰，波動可能迫使自動化工藝進行額外的工作，從而減慢速度或導致輸出質量下降。
自動化通常無法解決源自上游工藝的質量問題，因此，在自動化一個工藝步驟時，必須考慮整個工作流程，這可能需要改變整體流程和系統級別的優化，以確保自動化工藝步驟能夠提供預期的價值。
缺乏引導自動化旅程的支持者
自動化解決方案很少在第一天就能完全發揮其價值，提取自動化的全部價值可能是一個反復的過程。自動化本質上需要變更，而變更對大多數組織來說都很難。因此，自動化的部署應被視為一個旅程，旅程的初期可能會坎坷，因為事情可能不會按計劃進行，可能會遇到意外的挑戰。
因此，接受自動化需要在旅程開始時保持耐心。成功完成自動化之旅需要一個真正相信自動化長期價值的支持者，他能夠在旅途中經受住風暴的考驗，并確保小問題不會使項目脫軌。成功部署自動化需要仔細規劃、預見挑戰和管理風險。為挑戰做好準備，迅速適應變化，并保持靈活的心態，對于成功完成自動化之旅至關重要。
狹隘的ROI計算
自動化項目的ROI計算通常只專注于勞動力成本的節約，如果提議的自動化解決方案在這一指標上不占優勢，那么它通常會被排除在外，然而，這種觀點可能過于狹隘。必須考慮部署自動化的所有潛在節約。雖然勞動力成本是一個關鍵因素，但其他因素也必須考慮在內。
例如，自動化可以在制造過程中節省消耗品，如在機器人打磨中使用更少的砂紙。此外，頻繁的工人流動需要不斷培訓新工人，因此培訓成本必須包含在ROI計算中。在人體工程學具有挑戰性的任務中，工人受傷的風險也應考慮在內。自動化可以創建對下游流程有顯著好處的數字模型，并實現100%的檢驗，增加額外的價值。
最后，隨著嬰兒潮一代開始退休，組織應該擔心失去寶貴的流程知識。通過自動化流程，這些重要知識可以保存在軟件中，確保其保持可訪問和受保護。因此，在ROI計算中考慮所有潛在的好處以做出明智的決策是至關重要的。
不關注勞動力可用性和準備度問題
智能自動化通常被認為是解決勞動力短缺的解決方案。人類是制造過程的重要組成部分。要充分利用自動化的價值，需要具備合適技能的工人。例如，操作員可能需要與自動化機器和機器人單元互動，將零件放入或從中取出。如果他們不能有效地利用自動化設備，設備就無法發揮其價值。
為了使現有工人有效工作，自動化系統的界面必須直觀且易于使用。例如，考慮一個操作員將零件裝入機器人單元并指示其執行過程的場景。在這種情況下，我們不能期望操作員進行機器人編程。機器人應該能夠通過點擊按鈕自行編程。
另一個挑戰是自動化技術的維護和服務。通常，培養內部人才來維護自動化設備成本過高，或者，可以雇用外部服務提供商來維護自動化設備。基于AI的預測和健康管理（PHM）系統使服務提供商能夠遠程監控和服務自動化解決方案，成本效益高。在自動化項目開始時，就需要解決勞動力的可用性和準備度問題，以確保其成功。
成功部署智能自動化需要超越技術本身，考慮所有相關的運營、業務和勞動力問題。制定詳細的智能自動化實施路線圖，并獲得所有利益相關者的支持，對于成功完成自動化旅程大有幫助。
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