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工业4.0转型升级需要注意哪些问题?

导读: 工业4.0将使工厂变得比以往更加智能,但不代表通过自动化、大数据、物联网和云计算技术就能达到想要的效果。企业在升级过程要应该把重点放在发出问题和解决问题上,并让员工参与到这个变革中,以理解必须采取哪些措施,才能让这些创新技术解决方案发挥出最大的潜力。

正确的流程分析和创建强大的数据模型,可以指导操作人员如何优化产线性能,为提升生产质量和机器正常运行时间提供指导。机器学习可实现智能过程控制,从而自动甚至自主地考虑所有关键变量和相关修正。

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通常来说,生产人员日常工作表现、生产表单以及机械设备的数据等都需要收集,这些数据对务决策极为重要。如果没有一个有效的系统,运营经理及其团队会浪费大量时间去收集数据,才能获得这些对做出关键业务决策至关重要的必要信息。

信息可靠性是一个关键

生产过程的数据通常是复杂而混乱的,如果数据不可靠,那可能很多工作都是白忙。数据分析本身为了给管理者决策建议,如果产生了错误的结论,那么公司可能作出错的选择,可能最终选择最具阻力的路径,以及进行了复杂的运营流程,最终导致资源浪费或滥用。

此外,由于某些设备既是自动化又是手动的,这意味着还有一层复杂性,操作人员在进入时必须密切关注可操作的数据。那么,手动输入数据很容易出现人为错误,这可能会导致由误导性信息产生更糟糕业务决策。

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错误的数据会给生产经理带来许多困扰,例如不准确的KPI数据,管理者无法了解真实的情况,就不能进行下一步的优化。所以只有使用准确数据,才可以有效地做出决策。

知识流失影响公司效率

稳定熟练的工人是维护工厂效率的保障,很多企业会不断有老员工流失,新员人交替的过程会影响到公司的效率。当企业失去顶尖人才或者员工退休,那些多年的经验也跟着员工离去,企业可能需要外聘专家,或者长期积累才能形成成熟的生产系统。

还有一点,新员工入职时,通常会由老员工进行数小时的培训,然后快速上岗。但许多公司没有内部资源和正确培训,这样就增加了操作错误的可能性,新员工可能执行未经批准动作,而造成公司的损失。熟练工人的流失和新人过度阶段,都会对整个公司的效率和生产力水平产生影响。

如何保证一家工厂持续稳定的运行,技术工人和知识经验都很关键,企业应该建议完善的知识培训体系,让员工在工作中可以不断学习和提升个人水平。企业可以通过云服务器建立知识库,当员工在工作遇到问题时,可以随时随地获得相关的知识支持。

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