
討論未來生產的信息物理系統(CPS)和物聯網(IoT)概念,必然會涉及到以“智能工廠”為對象的全網絡化、可自動規劃的生產系統。這也是高科技戰略, 即工業4.0的重要組成部分。然而, 在我們達成全面數字化生產目標之前, 仍有大量的研究和開發工作要做。能夠讓傳感器和控制器聯入網絡代表了我們目前的技術成就, 但仍會面臨一些懸而未決的問題, 如實時兼容性和安全性問題, 而這些恰恰是在工業環境中所必不可少的.
然而, 我們并不一定非要將物聯網概念視作未來的愿景。如今, 通過混合體系結構來挖掘尚未開發的潛力, 我們就已經可以在資源利用、生產效率和制造靈活性方面得到增長。雖然現有網絡的基礎架構和協議還不允許其進行實時的生產控制, 但可以使用具有“分工處理”功能的體系結構進行工作, 讓分散和中央智能同時并舉。由于人類在可預見的未來將繼續在生產中發揮重要和日益重大的作用, 人機工程學也將持續改進, 因此員工工作量的減輕也是生產的一個重要因素.
物聯網幾乎已出現在人們生活和工作的所有領域,從可云端通訊的健身手環, 到可提供高級停車導航系統信息的停車傳感器。但其在生產上的重要性在哪里?
隨著工業生產技術的不斷發展, 數字工廠將會是一個持續改良進化的結果, 而不是一場革命。現存生產設備,長期投資回報周期和其它局限條件的差異化將是“可持續生產試驗”中所碰到的普遍問題.
若是我們將40年前發明可編程邏輯控制器(PLC)的那一刻視為智能工廠之旅的起點。再加一點點的想象力,又可以將PC作為自動化控制技術的起點作為達到數字化工廠目標的中場關鍵一步。長期以來, 工業過程控制的可靠性被認為是自動化的主要任務。但為了能夠更智能地生產, 關注信息流的一致性也具有重大的意義。如果我們可以設法管理和控制它, 就可以用其來創建應用和邏輯關系,反過來它也會為我們節省資源, 讓生產變得更加有效和靈活。
然而, 如果(部分)技術仍然處于發展之中 - 我們需要采取什么樣的具體行動, 才可以使現今的制造業變得“更加聰明”?
一是將企業中的各類人才聚合在一起。當前最大的挑戰之一不是技術, 而是組織。我們需要讓員工明確公司的目標。我們想要什么, 我們能做什么;何時,和誰一起做;以及為何要干?在一切表述清晰后才能去討論技術上的實現方案。這時就需要跨越傳統來組建代表生產(包括自動化)、IT、營運銷售和供應鏈管理等領域部門的聯合團隊。
二是找到共同語言。物聯網, 信息物理系統, PLC, 信息流, 人機工學, 業務流程, 總投資成本, 投資回報, 投資周期... 以上種種概念常常會引起語言上的混亂, 讓我們甚至在開始討論之前就存在迷失了的風險。這就是為什么我們應該將關注點放在我們想要解決的實際問題上, 并在組織討論時盡可能不用各自的技術或商業術語的原因。

三是確定戰略目標。技術狂人們往往會把注意力放在技術的可行性, 或是如何將技術的不可行變成可行上。我們應把技術看成一個杠桿, 是用其來更好實現公司宗旨的工具, 企業的戰略目標才應該是關鍵點。這類議題可以幫助我們討論: 如果我們能夠更靈活地生產, 是否能由此獲取更多的客戶?什么樣的成本(能源, 原材料等)會為我們的商業模式帶來了風險?為了使我們的客戶更快樂更忠誠, 我們的產品應該做成什么樣?什么能使我們在未來的競爭中脫穎而出?
四是界定理想狀態。如果我們希望實現的業務目標是明確的, 那么就有可能進一步清楚應達成的預期理想狀態是哪些。實現工廠能源控制自動化?將產品定制量減小到“批量數為1”?或最短的產品設計交貨周期?
五是成本、效益評估、投資計劃。如果我們希望實現的業務目標是明確的, 那么也可以評估出能從中得到的附加利潤是多少。也將量化出其中風險的大小, 以及需要投資多少, 才能一步一步接近理想狀態.
六是匹配技術。考量成本和效益,了解我們完成目標所需要掌握的一切知識, 和如何進行投資的方案后, 隨后就可以評估如何運用現有技術才能最接近我們可以達到的理想狀態。結合前述1 - 5步的取得相應的成果后, 我們常常會驚喜于當下就能獲得的成就數量。同時我們還會清晰哪些技術在哪些區域仍然是有缺掉的, 為此需要采取的下一步驟是什么.
七是實施結果及 持續改進。這一步驟, 我們通常會研究之前所設定方案的實施結果和集成度,并就此得出需要持續改進的地方。如果你已準備好了這些, 那我們就可以再返回到步驟1開始新的輪回!
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