有利于产品、流程和人员的主要数字主线技术

作者:: David Immerman
  • 4/30/2020
  • 阅读时间 : 5 分钟
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数字化转型一样,没有一统天下的数字主线技术。每个组织都需要特定于其环境和战略的多种混合数字主线技术。最终,支持与业务目标一致的高价值应用场景的技术通常是最成功的。

数字主线技术可以包括现有内部系统(如数据管理工具)和产生新兴数字主线应用场景的越来越多的定制软件应用程序。

然而,一些号称与数字主线具有类似数据统一目标的技术并未达到众多组织的期望。例如,根据 Gartner 的调查,通用型数据聚合和管理工具(如数据湖等)并不具有有效的管理功能。

工业领域特定的软件(如产品生命周期管理 (PLM)工业物联网 (IIoT))是如今在产品、流程和人员之间推动实现价值的数字主线技术。

我们将在下面深入探讨当前如何实施这些数字主线技术。

可实现产品差异化的数字主线

离散型制造商在不断寻求创造差异化的产品,但却面临着产能受限和财务资源有限的难题。这些 OEM 需要投资能够影响其价值链的技术。

这些产品制造商的数字主线技术实施通常始于工程部门,然后扩展到整个制造流程中。在产品的整个生命周期中,用单一可更新的数字方法获取不同形式的数据非常有意义。根据 LNS Research 的研究,这些不同的产品数据源可能包括质量(59% 的制造商需要外购)、生产 (58%)、机器/传感器 (57%)、供应商 (46%)、材料 (45%) 和财务 (43%)。

制造商正在转向 PLM 系统,以便无缝协调这些传统上相互分离的数据源并打造差异化产品。例如,利用 PLM 来实时同步现场内外的产品质量数据可以为服务团队提供关键维修见解。同样,工程部门可以利用产品性能反馈来改进未来的产品迭代设计。

利用 PLM,可将生产过程数据(物料清单、配置)与内部工厂资产(包括支持 IIoT 的机器、外部供应商和材料数据)链接起来,大大加快新产品的开发和上市速度。

在扩展价值链的同时,将通用产品模型大众化,并无缝管理产品变更,这样做可使传统上孤立的部门统一起来。大规模定制和以客户为中心的市场趋势将进一步推动数字主线的采用。Groupe BeneteauVolvoVestas 正在证明这一理念可以应对他们所面临的产品复杂性挑战。

可提高流程效率的数字主线

工厂、生产设施和其他工业环境中的流程依赖于一系列不同且常常未连接在一起的数据源。数据源可能包括来自机器和机器人传感器数据、工厂车间的连接网关和逻辑控制器、工厂人员的工作说明、现场数据管理系统或与异地后端业务系统集成的 ERP 软件以及其他工业系统的数据。

许多工业企业要么正在实施(占 LNS Research 调查受访者的 29%)要么正在尝试 (34%) 推出一种通用的数据模型/体系结构,希望能够应用到工业环境下的 IT 和 OT 系统。

IIoT 解决方案正日益成为在这些异构工业环境之间连接、聚合、管理和分析资产和数据的数字主线技术。IIoT 软件架起强大的桥梁,同时获取工厂内 OT 数据和通常位于异地的 IT 数据,并在各个职能部门中将这些信息情境化并重新分发。

例如,聚合机器运行状况输入可以情境化并作为维修指导,以缩短停机时间和提高设备综合效率 (OEE)。数据经过分析后,还可以揭示更广泛的工厂洞察,有助于更好地优化工厂产能和改进相关的流程 KPI,如吞吐量和转换时间等。

数字主线将继续统一制造作业,据 451 Research 称,有 53% 的组织目前正在使用或打算使用数字主线技术来更快地获知工厂仪器数据和状态。PactivCarlsbergLavifood 是采用这种数字主线流程理念的几家前沿制造商。

可提高人员效率的数字主线

尽管以人为中心的衡量标准(如综合劳动力效率和首次修复率)推动了日常战略考量和运营成本,但全球 25 亿一线工作人员并未实现多少技术飞跃。

数字主线技术的一个根本目标就是在正确的时间将正确的信息提供给正确的人员。在我们演示 PLM 功能如何实现产品数据“大众化”之时,其他尖端数字主线技术正在纷纷入场,以增进一线工作人员的能力。增强现实正在提供一个将信息传输给一线工作人员或从他们那里输出信息的平台。

增强现实 (AR) 应用到工作现场,为维修人员提供准确且最新的维修指导,为车间工人提供装配指导。使用 AR 捕获专家工作流可以用于培训初级员工,甚至帮助公司快速跨界转产,例如新冠疫情期间企业转产急需的呼吸机

AR 提供了一种从多个领域获取和显示关键信息以及捕获关键工作来预示更广泛价值链的创新方式。GlobalFoundriesMercedes-Benz 是当今两家将 AR 应用场景与数字主线技术交织起来实施的制造商。

结语

要想成功实施数字主线技术,必须牢记业务需求和战略举措。该数字主线战略可能涉及融合内部传统数据管理工具与新技术,该技术支持获取和扩展额外内部和不断增加的外部数据形式。PLM、IIoT 和 AR 将成为积极寻求产品差异化、流程优化和/或增强人员能力的工业公司的首要数字主线技术。

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关于作者

David Immerman

David Immerman is a business analyst on PTC’s Corporate Marketing team providing thought leadership on technologies, trends, markets, and other topics. Previously David was an industry analyst in 451 Research’s Internet of Things channel primarily covering the smart transportation space and automotive technology markets, including fleet telematics, connected cars, and autonomous vehicles. He also spent time researching IoT-enabling technologies and other industry verticals including industrial. Prior to 451 Research, David conducted market research at IDC.

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