為了應對勞動力和材料成本的上升，以及消費者和市場對更高產量、更短制造時間和更高質量的壓力，許多制造商開始整合先進的數字技術，這一過程通常被稱為數字化轉型，旨在增強業務決策，提高效率，并從長遠來看降低成本。

 

 

在工業 4.0時代，市場格局處于不斷變化的狀態，這使得主要依賴手動和常規流程的公司很難跟上市場的發展趨勢，其結果是低效率，生產率下降，浪費和成本呈上升趨勢，競爭力受到影響。為了保持競爭力，許多制造商已經開始利用數字化轉型，向數字技術的轉變是他們長期成功戰略的一部分。

 

先進的數字解決方案有助于提高公司的靈活性和敏捷性-能夠更快地響應市場需求的變化，以實時可見性和可預測性優化供應鏈，并通過更快的響應時間和更準確的訂單跟蹤來改善客戶服務。在制造車間，優勢進一步擴大，實現自動化、流程和質量數據跟蹤，并改進資源分配，所有這些都減少了停機時間。通過數字化轉型，再加上物聯網、云服務、機器學習和AI，制造商可以深入了解他們的業務，預測和防止故障，并確保持續的運營彈性水平。

 

 

如果你的公司正在開始采用數字化的旅程，這項任務一開始可能會令人望而生畏。為了避免感到不知所措，并最大限度地增加取得成功的機會，采取小步驟是很重要的。Eigen Innovation的CRO Jonathan Weiss表示，明確定義目標和結果是關鍵。他說，“在沒有對成功或可量化的業務影響有明確了解的情況下開始一個項目，在采用時幾乎肯定會失敗。”一旦定義了期望的結果，其他考慮因素應該圍繞易用性、與現有技術的集成和可伸縮性。

 

隨著勞動力持續短缺，熟練勞動力的成本繼續攀升。因此，隨著運營商障礙的消除，易于使用的數字系統具有吸引力和優勢，使這些系統能夠被更廣泛的工人使用。Vention的營銷經理Sophie Ducharme認為，易用性是一個主要因素。她指出，Vention的制造自動化平臺專注于“簡單、易用的工具和解決方案，使那些對實施自動化和制造流程有基本知識的人能夠設計、自動化、部署和操作數字系統。”

 

 

數字化制造帶來了幾個必須成功克服的挑戰。雖然許多公司可以快速了解采用數字化轉型技術的好處，但需要考慮的因素包括巨額資本支出、實施成本和復雜性，挑戰還不止于此，在人員層面，還必須考慮到合格工人的可獲得性、對變革的普遍抵制以及對現狀的潛在破壞。在現有基礎設施上增加數字化時，與現有或遺留系統的兼容性和互操作性可能是最令人關切的問題。Bright IIoT的創始人兼首席執行官Davide Pascucci認為，升級控制系統通常應該以保留以前相同功能的方式進行。他說：“許多系統集成不可能在真空中完成，因為制造車間與IT系統的接口并不總是一個無縫的過程，需要整個公司的協調。”

 

 

通常，最好的見解和建議來自那些有經驗的人，他們的成功和挑戰都是偉大的老師。對于Weiss和Pascucci來說，仔細規劃和與所有必要的利益相關者協商的重要性是最重要的。規劃過程有助于識別潛在的故障點，并提供預測和緩解這些問題的能力，作為采用數字化的整體業務戰略的一部分。

 

由于數字化轉型和自動化是一個不斷變化的過程，制造商保持敏捷和靈活很重要，這樣他們才能對意想不到的變化做出快速反應。Ducharme認為制造車間是有生命的實體。經驗告訴她，“制造系統不再是為長達十年的壽命設計的。”相反，“現在每隔兩到三年就能看到裝配線和設備升級、重新使用或更換一次。”

 

 

隨著制造技術的發展，我們看到不同技術在制造車間及其周圍的快速融合，推動著持續的進步和改進。機器視覺、機器學習和AI正在進一步加速向數字時代的過渡，加強數據收集以進一步推進行業4.0的復雜性。多年來，自動檢測一直被用來檢測缺陷和故障，但Weiss解釋說，在Eigen Innovation，他們將檢測產品的機器視覺系統與過程數據配對。這不僅顯示了缺陷發生的位置，也顯示了它們發生的原因，以及最重要的是，如何在未來防止它們。

 

Bright IIoT認為視覺系統對于獲得和提供檢驗信息以及識別和消除產品差異至關重要。此外，視覺系統也可以為資源優化做出貢獻。在機器可以可靠地執行檢查的情況下，人類可以解放出來從事更高價值和更關鍵的任務。

 

Vention的Ducharme認為機器視覺、機器學習和AI是建立智能工廠的關鍵，她呼應了同齡人對組合數據價值的看法：“質量和過程數據的組合增強了實時質量控制、預測性維護、數據驅動的決策和整體效率。”無論制造商是小型、中型還是大型，先進和創新的數字技術都成為跟上競爭日益激烈的全球制造環境的必備條件。

 

 

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