数字化转型、工业物联网(IIoT)和工业4.0对运营至关重要，能够助力整个制造和供应链做出更明智的决策。为了保持竞争力，尤其是在劳动力短缺的情况下，必须采用工业物联网及其互补技术。
这种增强的连接性和信息建模能力能够赋能决策者，缩短响应时间，并提高生产力。
在所有工业领域，近31%的生产流程和设备，以及30%的非生产流程和设备都嵌入了某种智能设备。麦肯锡估计，工业物联网(IIoT)每年将产生高达11.1万亿美元的总体经济影响，并将成为所有颠覆性技术中最大的价值来源。
在这些环境中，工厂和其他流程驱动的生产环境(例如医院和农场)很可能从物联网系统的采用中获得最大的收益。
老化的基础设施与现代化的需求
尽管工业4.0前景光明，但许多制造商面临着实施挑战：大量老旧设备无法与新的智能技术集成。
根据制造业领导力委员会的一项研究，北美超过70%的制造设备已使用超过20年。好消息是，数字化转型并不需要全面更换生产基础设施。
通过将数字化能力战略性地整合到现有系统中，制造商无需巨额资本支出即可实现显著改进。如此一来，数字化转型将成为循序渐进的旅程，而非二元飞跃，即使是最老旧的机器也能为现代化的数据驱动型制造做出贡献。
运营与技术
采用现代系统的最终目标是建立一个完全高效，甚至自主的流程，从而减少冗余、成本膨胀和运营浪费。重点应放在端到端流程改进上，这反过来又有助于提升组织内部的协作。
这意味着需要投资培训和教育、流程自动化、相关硬件以及新工具或软件。持续的运营改进始于从机器资产中获取数据。这些数据为人员和系统提供即时洞察，使他们能够做出更好、更快的决策，并推动自动化发展。
随着自动化程度的提高以及智能机器和智能工厂的应用，信息丰富的数据有助于整个价值链更高效地生产产品。通过从工厂车间收集更多数据并将其与其他企业运营数据相结合，智能工厂可以实现信息透明化并做出更明智的决策。
准确、实时的生产数据对于车间运营和每台机器资产的有效运行至关重要。
收集到实时过程信息后，下一步就是定义这些过程变量的关注状态。例如，“烤箱是否过热？电机转速是否过慢？”“储罐是否接近空？压力是否过高？”“离心泵抽液是否存在问题？”
SCADA系统可以定义和跟踪这些状态，监控过程变量并将活动状态显示到HMI。这些基于状态的事件和警报为过程优化提升了另一个层次：它们通过提醒操作员注意异常情况和次优情况，从而提高工厂操作员的态势感知能力。
然后，可以随时间捕获实时过程变量和警报状态，并进行计算以改进规划并提供检测数据模式的解决方案。
数据是提升效率的关键
虽然准确、实时和历史数据对运营至关重要，但有效利用这些数据需要先进的技术和分析能力。例如，行业报告、预测性维护和安全改进等需要收集大量数据，但制造商可能面临有效管理和分析数据的挑战。
虽然监控和警报可以提高系统效率，但它们无法自动化劳动密集型的报告流程，也无法提供提取离散时间段内原始值或汇总值等急需的分析功能。
然而，自动化的第三方报告软件可以跟踪生产设施的所有区域。完成的报告随后会直接分发到指定目的地，从而简化决策流程并提高运营效率。
有效利用这些数据的能力可以带来更明智的决策、改进流程和提升竞争优势。分析历史数据可以让运营管理层识别出原本可能被忽视的模式、趋势和异常。
历史数据分析可以帮助公司从被动规划转变为主动规划，并使规划与运营保持一致。数据收集完成后，会被汇总为关键指标，最终输出将以监管机构认可的格式发布。
集成其他软件可以加速数字化转型，为整体设备效率(OEE)和制造执行系统??(MES)提供先进的数据收集功能，使工厂人员能够深入了解运营情况，并帮助他们做出更明智、更明智的决策。
通过部署第三方先进软件，制造工厂可以加速并推动OEE的提升，防患于未然，并将工程时间缩短高达70%。此外，对于一家价值10亿美元的公司而言，OEE每提高1%，例如集成能够减少设备停机时间的先进软件，每年就价值约700万美元，从而进一步降低成本并提高运营效率。
未来包含工业物联网
快速的全球化、技术进步、不断变化的消费者偏好以及不断变化的政府政策正在重塑行业。试图以手动密集型流程和过时的技术来应对这些挑战并非易事。
然而，通过采用工业物联网(IIoT)并利用实时数据收集和自动化流程等先进技术，制造运营可以提高生产力和效率，降低成本，并帮助制造商防患于未然。
通过提高工厂效率来优先实现卓越运营，不仅可以促进增长，还能帮助企业在不断变化的商业环境中持续取得成功。
数字化转型并非一蹴而就，而是一个持续的旅程。那些从现有系统入手，深思熟虑地拥抱数字化转型的企业，将在日益动态的工业格局中占据领先地位。
原标题：实施工业物联网 (IIoT) 可提高制造效率
