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麦肯锡研究报告:“工业4.0”进展如何?

2016-06-21 08:18
夜隼008
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  不可否认,这一进程仍然面临许多的挑战,但在工业领域却一直大跃进般地想要拥抱这个时代,在激进的争夺中,更多的玩家会参与进来并开辟更多的价值路径。不拘泥于4.0这个概念,而是把眼光聚焦于那些更有价值的、以业务为导向的应用时,越来越多的企业有了实质性进展。这也就有了工业企业在智能能源消耗、实时供应链优化、远程监控和控制、数字质量管理以及数字绩效管理等领域取得长足进展的盛景。

  那么,如何让“工业4.0”变得实际起来?如下几点你得get下:

  聚焦工业4.0的重要应用

  《麦肯锡工业4.0报告中》提到,这些在“工业4.0”中取得长足进展的企业们,主要聚焦于如下五大应用。而各大行业的大佬们也不要跟“抓瞎子”似的,要懂得有目标的发展。

  关于这五大应用的看点如下:

  数字绩效管理——数字化管理工具的应用,如支持性能对话的数字仪表板,在三个月内实现了高达20-50%的OEE(设备综合效率)提升。

  预测型维护——需要企业具备各自资产深度维护的专业技术和理论知识,强大的先进分析技术,能够适当灵活变更的管理能力。引入新式预测型维护算法后,机器的寿命增加,而维护成本能够明显下降10-15%。

  收益、能源和生产量的优化——将过程控制集成数据与其它数据,比如成本数据进行集成,将对企业收益、能源和生产量的优化大有帮助。

  下一层次的自动化——直到2020年,工业机器人的成本都将以每年10%的速度下降,而传感器技术和人工智能技术却在不断进步,这将促使机器人被应用于更复杂的系统和情形中,驱动发掘自动化的潜在价值。

  数字质量管理——通过开始实施数字文档系统,帮助记录和存储与质量、生产和服务的相关信息,制造商尝到了甜头。先进的质量控制,包括使用新式传感技术(比如计算机视觉)和半自动质量控制(如机器人)可以解锁更多的价值。

  云技术亟待突破提升

  从重要的“工业4.0”应用中捕捉价值,就会涉及到许多制造商需要解决的障碍和问题。当整合数据的时候出现这些问题,项目往往会被迫停止,然后等待数据体系结构转换、ERP系统的重启,或者一些其它尝试。但事实是,出色的客户管理即使在困难的情况下,(如缺失数据,不兼容的IT系统,人才的短缺)也能成功地完成项目。比如,云平台解决方案就能能无风险的实现同步处理,公司可以尝试用云平台方案来解决基础设施方面的问题。

  《麦肯锡工业4.0》数据报告显示,美,德,日更倾向于在公司自有的业务中打造“工业4.0战略”。

  在这其中,关键挑战是如何将现有主数据和流动数据实现集成,并利用传感器等技术发掘先进的的分析能力,以便在复杂事件中实现实时处理。制造商必须从启动数据转换之初就着眼于从产品规划和工程制造销售等方面考虑到在整个产品生命周期里增加集成数据。

  目前,现有的可参考模板是:德国工业数字化创新的工业数据空间子项目(IDS),该子项目专注于跨行业数据代理交换和数据应用。它在“工业4.0”中的位置便是介于工业4.0产品与服务创新(创新的范围包括汽车、高科技、服务、物流、工业制造、卫生医疗等行业)以及底层的宽带网络基础设施和各类终端设备、传感器、实时生产线之间的联接。它所起到的作用就是通过数据连接上游的“智能生产”工厂和“智能物流”公司以及下游需要“智能服务”的个人客户与企业客户。在这个过程中,IDS要汇聚整合来自工厂和物流公司的直接数据,来自政府部门的公共数据(如气象、交通、城市规划等方面的数据)及来自被称之为价值链的第三方数据。

  聚焦新商业模式

  就像“平台即服务”或“数据驱动即服务”作为一种商业模式那样,大多数早期实施“工业4.0”并取得成效的企业都发现了快速提高运营效率的方法,企业希望“工业4.0”不仅是为他们带来短期回报,更希望其能让制造商在未来混乱的市场竞争来临之前做好准备,并进行新的业务模式试验。寻找新的商业模式时,围绕客户需求建立新的模式,并借鉴其深厚的专业知识和现有的安装基础。

  《麦肯锡工业4.0报告》中甚至指出,相比于制造商,供应商更希望挖掘新的商业模式,以开创新的商机。 

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