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紧抓数字化机遇,“四步走”迈向未来工业

发布日期:2023-08-09 来源:施耐德作者:网络
  历经数十年的发展,数字化工具已经愈加融入到人们的日常生活和商业活动中,无处不在。数据显示,现今世界有近三分之二的职场人(64%)在进行远程办公;全球有 300 多万台工业机器人在工厂自动完成重复性、高风险的操作;随着通信方式日益数字化,人们每天发送的 电子邮件多达3473 亿封……

  在这一数字化爆炸式发展的时代,我们的采购、生产、交付和服务等各个环节越来越依赖于信息技术。无论是在生产运营,还是在与客户、市场乃至周边环境协作层面,工业企业都亟需提升员工队伍的数字素养、掌握领先的数字化技术能力。

  施耐德电气认为,为实现业务模式的数字化转型升级,同时应对供应链短缺、可持续发展等更广泛的挑战,企业可以采取以下四个关键步骤:

  第一步:拥抱数据

  自信息化时代以来,“数据洞察”或已成为最有价值的资源——情境化数据能够为专业决策者提供极强可操作性的洞察,从而推进工作方式的切实优化。据IDC预测,到 2026 年,全球 2000 强企业收入中的30%将源于与合作伙伴、工业实体和商业网络共享的数据、应用和经营计划。数字化信息已成为企业的新型资产。

  在发挥这一“数字劳动力”之前,制造商需要首先考虑好“人”与“技术”之间的关系。越来越多的员工成为数字原住民,他们可以担任“数据工程师”,驾驭、识别甚至创造能够提高工业效率和发掘新商机的流程,从而摆脱重复性工作。与此同时,企业必须做好清晰明确的综合数据管理,以开展高价值、可靠且针对特定职位的分析和洞察,确保分析和洞察成果惠及所有员工,帮助员工发挥最佳水平,更轻松、更有价值地实现业务目标。

  第二步:利用先进技术实现智能化

  人工智能(AI)技术作为挖掘数字价值的重要技术,不仅可以帮助工业企业优化其流程和产品,还可以提升其竞争地位。眼下,人工智能技术等前沿技术正为产业发展注入全新动能。

  例如,通过“预测性维护”,可以预测某个流程状态在未来是否可能出错,并启动避免故障发生所需的措施。作为业内的前沿技术,预测性维护解决方案很大程度上得益于人工智能和机器学习(ML)的加持。借助预测性维护解决方案,制造商可以减少设备停机时间,提高生产效率,极大限度降低间接成本。

  另一技术是“数字孪生”。据预测,到 2025 年,工业生态系统中80%的参与者,将通过数字孪生技术,与其他参与者共享自身产品、资产和流程的数据与洞察。在数据和人工智能技术的加持下,数字孪生能够对物理资产、工厂或流程进行数字仿真。操作人员可以对孪生系统进行规划、仿真测试和验证,进而判断对生产带来的可能影响。借助这一技术,企业可切实地开展高效且有效的优化措施。


施耐德电气EcoStruxure 机器专家数字孪生软件

  第三步:拥抱开放自动化

  当下正是释放工业领域互操作性潜力的时候。以往,工业领域很大程度上都沿用专有的架构和应用程序。但随着软件的重要性不断提升,实现各组件间的互通操作已不再遥不可及。

  实现开放自动化主要依托基于 IEC 61499 标准 的“即插即用”型组件,进而确保多厂商的互操作性,实现整个供应链的无缝衔接。那么,从供应商到OEM厂商,再到终端用户,均可在各自技术生态中共享一个开放的自动化软件层,从而实现前所未有的绩效提升。任何人都可以通过加入开放自动化组织UAO (UniversalAutomation.org),创建可互操作的解决方案,共同推动行业发生可持续且持久的积极改变。



施耐德电气基于IEC 61499标准的EcoStruxure开放自动化平台

  第四步:坚定绿色可持续发展

  当下极具挑战性的难题,或许是制造业和流程工业正面临的可持续发展议题。数据显示,工业能源消耗几乎仍占全球能源消耗总量的40%,来自工业领域的碳排放占全球碳排放的近三分之一(32%)。这意味着我们亟需采取创新技术来降低能源消耗,减少温室气体排放。

  施耐德电气认为,能源、自动化和软件是工业实现可持续发展的重要因素,许多工业企业已然证明,可持续运营在很大程度上能够有效推动企业取得商业上的成功。在推动绿色可持续发展方面,借助数字化和仿真软件,可以对电力、用水、材料和设备使用进行可视化管理,从而优化生产制造流程,有效提升能源使用效率。

  面对风起云涌的数字化浪潮,以及日益严峻的气候变化与能源挑战,企业需要确保以系统的、数字化的、数据驱动的和可互操作的方式推进工业转型。作为全球能源管理与自动化领域的数字化转型专家,施耐德电气将充分发挥行业专长与可持续方面的丰富经验优势,不断推进完善开放的、以软件为中心的工业自动化,助力更多合作伙伴在运营与创新的各个环节实现新的跨越,携手迈向可持续、开放、高效&韧性、以人为本的未来工业。
 
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