工业4.0转型升级需要注意哪些问题？

2018-06-08 09:36

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。

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。

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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