近年来，数据在制造业的使用有了很大的发展，特别是在解决与制造工艺和技术继承问题有关的挑战时。尽管如此，一些现场管理人员担心他们正在收集大量的数据，却不知道如何有效地使用这些数据。
在这篇博客中，我们将讨论制造企业面临的常见挑战，这些挑战的解决方案，以及正确使用数据的好处。了解为什么数据利用会导致制造业的改进，以及如何为你的公司实施数据利用。
什么是制造业中的数据利用？
在制造业中，数据利用意味着利用公司内部产生和积累的数据来提高生产力和质量。
在制造现场，从各种传感器中收集数据，以可视化设备的运行状态和量化产品质量。通过将传感器和设备连接到网络，企业可以实时分析这些关键数据。
根据经济产业省的2022年Monodzukuri白皮书，67.2%的公司回答说他们正在制造过程和活动中使用数字技术。
越来越多的公司正在转向不依赖直觉和经验的生产活动，而是实时收集各种数据并将产品和设备的状态可视化。
参考：2022制造业白皮书|经济产业省(PDF)
为什么数据利用在制造业中越来越受到关注
数据利用在制造业中获得关注的原因之一是数字技术的演变，如IoT（物联网）和AI（人工智能）。这种演变使公司有可能从正在处理的大量数据中找到有价值的信息。数据现在是解决挑战的重要资源。
使用数字技术的公司已经发现：
- 提高生产力
- 减少工作量，提高设施运行率
- 缩短开发、制造等方面的准备时间。
- 高效的库存管理
- 提高质量
- 稳定的生产系统
由于上述原因，数据利用被认为是提高制造业运营效率和生产力的有效途径。
与数据利用有关的四个挑战和解决方案
根据经济产业省2022年3月发布的 "日本制造业问题及应对方向调查"，约40%的数据收集公司表示，"数据利用方面没有什么进展。没有。"
为什么在数据利用方面没有取得进展？让我们看看在制造现场使用数据时的四个常见挑战和解决方案。
1.管理层和生产车间之间的差距
在生产现场引入数据利用并衡量小的改进是很重要的。在许多情况下，管理层期望立即对公司活动产生重大影响，但情况并不总是如此。因此，在管理团队的期望和实际结果之间存在着差距。这导致领导者认为，将数字技术引入生产基地对公司业绩的贡献不大。
为了让管理层理解，有必要从长期角度来推动数字化。强调从整个制造现场收集到的数据有助于领导者将流程可视化，以帮助未来的决策，这一点也很关键。
2.每个制造过程的数据仓
在许多情况下，有一些人被指派并负责管理一个制造现场的不同过程。结果，数据收集设备和网络只为每个单独的过程进行了优化，造成了孤岛，因为从不同过程中捕获的数据没有被联系起来。
为了改善生产线，有必要组织和联系每个过程中收集的制造数据。然而，由于生产设施中使用的设备和网络具有不同的通信标准，用相同的规格对它们进行标准化是不现实的。
一个解决方案是引入一个通信系统，将控制可编程逻辑电路的可编程逻辑控制器（PLC）和一个服务器连接起来。通过将支持各种通信标准的设备连接到PLC，并使用无需代码即可进行连接设置的软件，在不改造生产设备的情况下，可以轻松实现集中的数据管理。
3.控制器输出的数据质量
虽然控制器的寿命很长，但有些控制器不能连接到互联网，或者数据格式不能按原样使用。因此，有必要安装一个可以获取数字数据的设备，并将这些数据转换为IT技术使用。
例如，如果你使用的是模拟仪器，你可以用数字仪器代替它，或者用相机给仪器拍照，然后输出信息--由OCR（光学字符识别）读取--作为数字数据。
为了获取可用于IT的数字数据，企业需要一个能收集和输出数字数据的设备作为附加装置。此外，还需要一个网络连接来实时收集和分析数据。
，人们担心将大量的设备连接到网络上会减慢通信速度。出于这个原因，边缘 计算作为一种收集数据和进行初级处理以减少网络负荷的有用方法正在受到关注。
4.缺乏能够利用数据的人力资源
根据《2022年制造业白皮书》，大约88%的公司认为IT人力资源短缺。随着出生率的下降和人口的老龄化，每个行业都存在着人力资源的短缺，在制造业中招聘高技能的IT员工将变得困难。因此，有必要让公司的非IT人员掌握IT技能。
目前，有一些工具可以在没有代码的情况下创建商业应用程序。如果你有计算机操作技能和从事业务改进的愿望，用户可以在掌握技能后开发一个利用数据的系统。由熟悉内部业务的员工编写的应用程序比外部供应商更有可能成为一个可用于现场的系统。
即使无代码工具达到了极限，我们也有系统开发过程中的经验，所以我们可以顺利地进行对外部承包商的要求。
制造业中数据利用的5个好处
那么，在制造业中使用数据有什么好处？
1.提高生产力
数据的使用提高了制造现场的生产力。这是因为设备的状态，直到现在还依赖于直觉和经验，现在可以用数字可视化，让操作根据基于数据的决策来进行。如果你能从每台设备的运行数据中直观地看到生产线的情况，你就能根据运行率看到哪些设备需要改进。
随着组织专注于提高生产力的措施，员工会立即感受到效果，这也会导致员工积极性的提高。
2.知识的口头化
通过充分利用数字技术，各组织可以将专家的专业知识标准化。一些公司甚至实现了自动化。
随着传感器和物联网的发展，现在有可能获得关于工匠的感觉和设备内部环境的实时数据。通过将各种获得的数据与成品的质量联系起来，可以详细地口头表达专家的诀窍。
，即使一个技术工人退休，公司也可以保持其竞争力，因为它可以根据数据重现高技术能力。
3.减少损失
使用数据的另一个优势是能够减少生产活动的损失。
通过实时监测和可视化生产线的损失，制造商可以迅速捕捉到设备的异常情况。即使是经常被忽视的小异常，也可以由于汇总数据而被及早发现。在异常发生时，设备仍然可以运行，减少产品损失。
，用户还可以通过分析数据，分析出缺陷产品的原因。
4.生产线的质量改进
通过将每道工序的数据联系起来，制造商加强了可追溯性--从原材料的输入到检验过程--提高了生产线的质量。
如果组织将所有部件的制造条件联系起来，制造商就可以将检验过程中发现的缺陷产品的数据与正常产品进行比较，找出缺陷的原因。此外，通过分析加工条件和质量之间的关系，找到趋势和模式，制造商可以准确地将产品改进点传递给设计部门。数据利用也可用于改善生产线的质量。
5.提高附加值
通过分析产品售出后的操作数据，并在产品设计和工艺设计上实施积极的改变，制造商可以提高附加值。例如，一些公司远程分析客户的操作状态和使用环境，然后提出最佳操作建议，以节省电力的形式增加价值。
通过利用从产品附带的传感器获得的数据，提供前所未有的客户体验，提高公司产品的价值。
利用边缘 计算来利用制造现场数据
越来越多的公司正在利用关键的生产现场数据来提高生产过程的生产力和质量。
，为了产生解决问题所需的数据，必须做出努力，如安装新的传感器和将模拟数据数字化。此外，为了利用数据来改善操作，从分散在生产线上的传感器和设备中收集和分析数据是至关重要的。
然而，将这些大量的数据从生产线上发送到云服务器上进行处理会给网络带来沉重的负担。由于这个原因，近年来，引入边缘 计算，在离数据产生的现场更近的地方进行初级处理，已经引起了人们的关注。
边缘 计算平台，是这种制造现场的关键，是高性能、可靠和安全的。它们必须易于服务，以便那些不熟悉IT的人仍然可以轻松地操作它们。
请参考这篇文章，了解更多关于边缘 计算在制造现场的数据利用。
边缘 计算的可用性 |Stratus 博客
