【儀表網 行業科普】AI技術對制造運營的影響將繼續擴大。率先采用這些技術將助力制造企業保持競爭力優勢。
先進技術對制造業的影響是不可否認的。對技術進行負責任的投資對于實現長期戰略目標意義重大。像人工智能(AI)這樣的新技術可以幫助制造企業簡化流程、提高效率并降低成本。AI技術還可以通過提供創新和適應不斷變化的市場條件所需的工具來幫助企業領先于競爭對手。
數字技術與互聯互通正在推動諸如先進的計算解決方案、云計算和遠程計算、物聯網(IoT)以及聯網設備、智能和實時數據傳感器、數據捕獲、軟件分析和處理以及AI和機器學習的采用等有影響力的技術。為了保持競爭力，特別是考慮到勞動力短缺和提高生產力的需求，制造企業需要擁抱工業4.0及其補充技術。
根據杜克大學富卡商學院的“2025年首席財務官調查”顯示，近三分之二的首席財務官報告稱，他們的公司將自動化通常由員工執行的任務作為戰略重點。在計劃在未來 12 個月內實現自動化的公司中，大多數公司預計采用AI 來執行各種任務。此外，在過去一年中，近 60% 的公司(其中大型公司中占84%)采用了軟件、設備或技術來自動化以前由員工完成的任務。
持續的運營改進始于從機器資產中獲取數據。這些數據可為人員和系統提供即時的洞察力，使他們能夠做出更好、更快的決策，并推動自動化的發展。
通過數據分析優化運營
在自動化程度不斷提高、智能設備與智能工廠廣泛應用的背景下，依托有價值的數據，整條供應鏈的制造效率得以顯著提升。通過在現場采集更多數據，并將其與企業其他運營數據整合，智能工廠可實現信息透明化并做出更優決策。精準、實時的生產數據對于車間運營以及每臺機器資產的高效運轉至關重要。
數據和分析的應用是工業 4.0 的基礎。在整個企業中收集、分析和共享數據是利用制造技術創造更多價值的切入點。由此帶來的附加效益包括：生產率提升、生產成本降低、資源管理優化及盈利能力增強。
制造業數據分析的主要優勢之一是能夠訪問實時數據。通過利用這些數據，公司可以實時監控其運營的各個方面——從機器性能到供應鏈物流。這些實時數據提供了對瓶頸、低效率和潛在故障的即時洞察，允許快速調整以保持最佳性能。
盡管精準、實時數據對運營至關重要，但要真正發揮數據價值，還需先進的技術與強大的分析能力。例如，為了行業報告、預測性維護及安全提升，企業會采集海量數據，卻可能面臨管理與分析難題。對歷史數據的分析能幫助運營管理層發現原本難以察覺的模式、趨勢與異常，從而將企業從被動應對轉向主動規劃，并與運營戰略保持一致。
將數據轉化為可操作信息
報告可提供這些歷史過程信息的可視化，并關聯相關的過程變量，對這些數據進行指標計算，并以圖形方式直觀地展示這些數據，以便更容易地檢測模式和異常。這些報告是通過能夠無縫集成到可編程邏輯控制器(PLC)、監控與數據采集(SCADA)和歷史系統中的第三方軟件創建的。先進的報告解決方案甚至可以從遠程報警通知軟件中提取信息，以便進一步分析和優化條件響應時間。
先進的軟件使制造企業能夠將原始過程數據轉化為可操作的信息，從而提高效率并降低成本。此外，自動化的報告解決方案通過從SCADA、實驗室信息管理系統(LIMS)、手動輸入等不同來源收集數據，簡化了合規性監管。隨著數據的收集，它被總結為關鍵指標——流量總計或濁度閾值分析。最終輸出被發布成監管機構接受的格式化文件。
集成制造執行系統和 AI
先進的制造執行系統(MES)直接從機器和操作員那里捕獲數據，以易于使用的格式提供實時生產指標和分析。集成AI的軟件可通過高級數據收集來加速數字化轉型，以實現整體設備效率(OEE)和 MES，使工廠人員能夠獲得對運營的寶貴見解，并幫助他們做出更好、更明智的決策。
普華永道的一份報告指出，數據集成是實施工業 4.0 計劃(包括 MES部署)面臨的主要挑戰之一。然而，有效的數據收集需要采用超越傳統方法的先進解決方案。現代方法使公司能夠將數據饋送到 3 到 5 級系統，這超越了傳統的瓶頸分析。
此外，還有低代碼和無代碼技術可以消除 PLC 數據收集的問題，并可以識別相關警報以進行更豐富的分析。這種方法檢查來自生產線的數據，并在出現問題時提供智能的根本原因分析，將事件和警報數據關聯起來，提前化解潛在生產風險。
通過部署第三方先進軟件，制造工廠可以加速和推動 OEE 提升，在問題發生之前避免問題，并將工程停機時間減少多達 70%。對于一家市值 10 億美元的公司來說，OEE 每提高 1%，每年可節約成本約 700 萬美元，從而幫助企業進一步降本增效。
隨著行業不斷朝著更高的效率邁進，AI與 MES 的集成正在徹底改變制造商的運營方式，帶來前所未有的自動化、預測分析和決策水平。AI 驅動的 MES 通過實現更智能的工廠、優化生產周期、減少停機時間和幫助制造商實現更高水平的生產力來推動創新。
根據麥肯錫的一份報告，該技術預計將開啟運營效率的新時代：僅在制造業和供應鏈中，它就可能將成本降低多達5000億美元。AI 技術可基于根因分析預測故障、降低缺陷；動態生成易操作的作業指導書；并通過實時 AI 支持的故障排查與操作指南，增強操作站功能，使企業更靈活、高效、直觀地滿足終端用戶需求。
工業 4.0、工業物聯網和 AI 正在重塑制造業。試圖通過手動密集型流程和過時的技術來應對這些挑戰是很困難的。但是，通過利用尖端軟件解決方案等先進技術，企業可以提高生產力和效率并降低成本。優先考慮卓越運營不僅可以促進增長，還可以幫助組織在不斷發展的業務和制造環境中持續保持領先。
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