制造商生產(chǎn)工廠的數(shù)字化轉(zhuǎn)型本身是一個(gè)復(fù)雜的過程，確保其實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)可能更具挑戰(zhàn)性。這也是采用和使用新技術(shù)與成功的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的區(qū)別。

作為制造業(yè)的IT領(lǐng)導(dǎo)者，將處理數(shù)字化轉(zhuǎn)型的所有方面，從工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)到數(shù)據(jù)安全。最重要的是，在計(jì)劃任何更改時(shí)，必須牢記生產(chǎn)場(chǎng)所的問題。

除非生產(chǎn)工廠轉(zhuǎn)變成一個(gè)高效的系統(tǒng)，和諧地利用所引進(jìn)的技術(shù)，否則數(shù)字化轉(zhuǎn)型是不成功的。在最糟糕的情況下，在投資數(shù)字技術(shù)后，最終會(huì)擁有效率低下的生產(chǎn)工廠。

生產(chǎn)vs.維護(hù)

制造商必須有一種更好的方式來有效地實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)，而生產(chǎn)設(shè)施的傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)使得幾乎不可能優(yōu)化生產(chǎn)和維護(hù)活動(dòng)。

一個(gè)內(nèi)部元素之間沒有有效溝通模式的生產(chǎn)設(shè)施幾乎沒有分析的空間。與其相反，唯一可行的選擇是停止生產(chǎn)而進(jìn)行維護(hù)。

IT領(lǐng)導(dǎo)者是解決這一傳統(tǒng)困境的最佳人選。對(duì)于初學(xué)者來說，數(shù)字系統(tǒng)本身可以顯著改善調(diào)度過程，從而最大限度地延長(zhǎng)生產(chǎn)設(shè)備的工作時(shí)間。處于維護(hù)最前沿的團(tuán)隊(duì)需要考慮到計(jì)劃外的優(yōu)先事項(xiàng)可能會(huì)影響維護(hù)工作，從而減少了維護(hù)時(shí)間。

此外，生產(chǎn)工單執(zhí)行之間的停機(jī)時(shí)間(例如獲取和準(zhǔn)備零件)為維護(hù)人員更好地利用等待時(shí)間提供了機(jī)會(huì)。量化非生產(chǎn)性任務(wù)的來源可以提供將其最小化的方法，或者至少提供更高效的多任務(wù)處理的選項(xiàng)。

除了工作時(shí)間表實(shí)現(xiàn)數(shù)字化，更成熟的數(shù)字化操作使生產(chǎn)設(shè)施能夠更好地進(jìn)行維護(hù)。預(yù)防性維護(hù)活動(dòng)通常需要靈活的頻率和例行程序標(biāo)準(zhǔn)。

制造商需要啟用允許設(shè)備之間通信的技術(shù)框架，并促進(jìn)設(shè)備之間的信息傳輸，允許為服務(wù)需求制定更有針對(duì)性的策略。

引入操作技術(shù)可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)方法和流程的不足。IT領(lǐng)導(dǎo)者需要考慮其中的信息，從設(shè)計(jì)階段開始到整個(gè)執(zhí)行過程，這些信息將拓寬維護(hù)和生產(chǎn)實(shí)踐的一致性。

寶潔公司(P&G)決定利用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和邊緣計(jì)算來改造他們的數(shù)字制造平臺(tái)，并改進(jìn)嬰兒護(hù)理和紙制品的生產(chǎn)流程：

·紙尿褲制造：為了保證高質(zhì)量的紙尿褲，生產(chǎn)過程包括高速和高精度地組裝多層紙尿褲。現(xiàn)在，機(jī)器遙測(cè)和分析技術(shù)將持續(xù)監(jiān)控生產(chǎn)線，防止物料流動(dòng)中的潛在問題，減少停機(jī)時(shí)間，降低維護(hù)成本。

·預(yù)測(cè)紙巾長(zhǎng)度：來自生產(chǎn)線上傳感器的數(shù)據(jù)、先進(jìn)算法、機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)分析將有助于提高生產(chǎn)效率，交付更高質(zhì)量的產(chǎn)品。

通過采用新的解決方案，寶潔公司將能夠數(shù)字化和整合其生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)，并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)可視性，而員工將分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)并利用人工智能來改進(jìn)生產(chǎn)流程。這種洞察力將有助于實(shí)現(xiàn)良好的信息流，將生產(chǎn)過程中的變化通知員工，并確保生產(chǎn)和維護(hù)部門的任務(wù)與最小的中斷保持一致。

數(shù)字化維護(hù)技術(shù)

由于有許多可用的改進(jìn)技術(shù)，企業(yè)經(jīng)常面臨著優(yōu)先考慮最有價(jià)值的計(jì)劃的挑戰(zhàn)，而不僅僅是資金不足的問題，一項(xiàng)調(diào)查報(bào)告稱， 38%以上的受訪者認(rèn)為缺乏明確的路徑是成功實(shí)施的最大障礙。在工作場(chǎng)所，這種擔(dān)憂可以表現(xiàn)為工作團(tuán)隊(duì)在維持?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型方面缺乏士氣或動(dòng)力。

人們很容易迷失在創(chuàng)新的承諾和即將到來的技術(shù)帶來的好處中。例如，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能重新定義了如何識(shí)別和執(zhí)行維護(hù)活動(dòng)。

在生產(chǎn)設(shè)施內(nèi)的機(jī)器上安裝傳感器可以獲得有關(guān)資產(chǎn)狀況的信息。這些數(shù)據(jù)點(diǎn)輸入到集中的軟件中，支持高級(jí)分析和預(yù)測(cè)分析。使決策能力的自動(dòng)化成為現(xiàn)實(shí)，這將擺脫生產(chǎn)設(shè)備的主觀選擇。

在獲取新工具的同時(shí)，采用全面的方法來開展具有開創(chuàng)性的項(xiàng)目還考慮了跨職能的影響。技術(shù)和運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)的目標(biāo)需要在范圍、目標(biāo)和技能差距評(píng)估方面保持一致。

隨著工作需求的變化，潛在的技能提升機(jī)會(huì)和員工參與度可以顯著提高企業(yè)各部門的認(rèn)可度。

大量的改進(jìn)想法可以從允許適應(yīng)性和迭代反饋循環(huán)的敏捷規(guī)劃中受益。例如，在預(yù)算有限和提案清單冗長(zhǎng)的情況下，提出一個(gè)最小可行性產(chǎn)品(MVP)可以作為確定優(yōu)先級(jí)的概念證明。在最終解決方案出現(xiàn)之前，繼續(xù)實(shí)現(xiàn)既定目標(biāo)的最小可行性產(chǎn)品(MVP)可以獲得額外的資金。

將維護(hù)和生產(chǎn)結(jié)合起來

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的直接影響來自兩個(gè)主要分支——數(shù)字化工作管理流程和預(yù)測(cè)分析。

數(shù)字化工作管理流程使企業(yè)的團(tuán)隊(duì)能夠利用互聯(lián)系統(tǒng)的特性。例如，更新工作訂單的進(jìn)度依賴于負(fù)責(zé)的技術(shù)小組的某種形式的人工輸入。隨著數(shù)字系統(tǒng)的興起，現(xiàn)代維護(hù)軟件的功能允許移動(dòng)功能，就像使用智能手機(jī)或平板電腦一樣熟悉。在后臺(tái)，軟件功能支持根據(jù)團(tuán)隊(duì)可用性進(jìn)行精簡(jiǎn)的調(diào)度和高效的工作分配。

在維護(hù)需求方面，高級(jí)分析支持一種識(shí)別維護(hù)需求的優(yōu)化方法。與依賴固定的、基于時(shí)間表的例行程序不同，預(yù)測(cè)性維護(hù)策略為確定服務(wù)需求提供了更深思熟慮的標(biāo)準(zhǔn)。用于資產(chǎn)維護(hù)的資源可以集中在增值工作上，以確保可靠性，同時(shí)最大限度地減少浪費(fèi)。

通過優(yōu)化業(yè)務(wù)的維護(hù)方面，工廠可以計(jì)劃更長(zhǎng)時(shí)間的不間斷生產(chǎn)。雖然大多數(shù)操作都需要停機(jī)，但更有效的計(jì)劃和調(diào)度可以最大限度地發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)。從整體角度衡量生產(chǎn)和維護(hù)的成本和效益，使企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)整體效率。

制造業(yè)的IT領(lǐng)導(dǎo)者彌合了工廠需求和數(shù)字化轉(zhuǎn)型要求之間的差距。借助新興技術(shù)提供的所有功能，邁向數(shù)字化的旅程是一項(xiàng)旨在提高整體性能的業(yè)務(wù)計(jì)劃。成功實(shí)現(xiàn)的最終標(biāo)準(zhǔn)取決于減少停機(jī)時(shí)間、提高產(chǎn)量以及利益相關(guān)者之間的互動(dòng)。