Advanced Manufacturing International Inc. (AMI) 的领导层表示，最近的进步使工厂优化变得更好、更容易且更具成本效益。
优化工厂车间的首要目标是可见性，说位于佛罗里达州克利尔沃特的 Advanced Manufacturing International Inc. (AMI) 副总裁拉里·梅根 (Larry Megan)。制造商需要了解当前的运作方式，并找出提高质量、可靠性和生产力的机会——最终提高吞吐量和运营效率。
Megan 说，与根据轶事信息进行猜测相比，收集和分析数据是深入了解整体运营的关键。
“制造商需要了解工厂车间的真实情况时间以及回顾，”梅根说。 “你有原材料进来，你正在通过多个步骤制造产品，你正在分析质量，你是e 将其运送给客户。为了最大化整个工厂的生产，你需要从整体上看待所有这些事情。”
在不考虑整体运营的情况下解决一个领域的瓶颈可能只是将瓶颈转移到其他地方而无法解决整体问题，梅根说。
数据至关重要
缺失的成分通常是数据——相关数据。
“只有整合数据，才能真正优化工厂， ”AMI 首席执行官兼创始人斯蒂芬·比勒 (Stephan Biller) 说。
过去十年的进步使得获取更好的数据变得更加容易且更具成本效益，比勒说，他引用了 5G 的进步、人工智能的改进和机器学习、物联网的进步以及更便宜的云存储。改进的机器学习和人工智能改进了建模，因此制造商可以更好地预测结果，Biller 说。
“我们需要查看关键性能指标icators——KPIs——并使用数学模型来弄清楚：如果我们对某事采取行动，那么在我们按下开关并付诸行动之前，这些关键绩效指标的影响是什么，”Biller 说。 “现在你可以开发模型来预测如果你采取某些行动该工厂会发生什么。这些类型的模拟确实有助于测试工厂车间的关键绩效指标（如吞吐量、质量、成本、准时交货、安全性、可持续性和弹性）的行动结果。”
五个步骤Biller 说，工厂优化过程包括：
Biller 说，一些制造商已经处于优化阶段，而其他制造商，尤其是中小型制造商，仍处于数据收集阶段。
“当我在通用汽车时，通用汽车已经以至于我们会在工厂的某些部分推荐最佳决策，但人们仍然希望参与决策的实施，”Biller 说。 “但小型制造商比大型制造商落后 10 到 15 年，因为工具非常昂贵，而且他们拥有可用的资源。”
小型制造商在工厂优化方面滞后
优化工具更具成本效益，因此对于大型制造商来说是合理的，因为他们的工厂更易于控制Biller 说，复杂的工具在更复杂的情况下更有价值。
挑战也因制造商的规模而异，Biller 说。大型制造商可能有 15 到 20 个 IT 系统和设备生成数据，每个系统都运行在自己的时钟上，他说。他说，由于即使是几秒钟的差异也会产生影响，除非系统完全同步，否则结果会出现偏差。大型制造商面临的挑战是同步所有这些数据源。
“您想检测这些不同数据源之间的模式，”Biller 说。 “它们如何关联？当您试图全面了解工厂时，您希望整合这些数据源，以便拥有一张图片、一个数据库，其中存储所有内容并同步时间。”
同时，中小型他说，制造商可能根本没有任何基础设施，更不用说分析能力了。挑战在于帮助小型制造商获得工具Biller 说：“如果它很简单，你可以在白板上完成，”Biller 说。 “如果你有一千台机器，你就做不到。”
帮助小型制造商实现现代化
AMI 是一家非营利组织，致力于帮助中小型制造商跨越数字鸿沟并实施他们的第一个工业 4.0 功能。
p>“大多数软件供应商都专注于大公司，因为他们认为这是他们可以赚更多钱的地方，”比勒说。 “这是市场失灵。我们必须考虑如何帮助中小企业到达那个阶段。我们专注于低成本、低复杂性和高安全性。”
过去十年的进步使这种优化变得更好、更容易和更具成本效益，Biller 说，他引用了 5G 的进步、人工神经网络的改进智力和机器学习、物联网的进步以及更便宜的云端存储。
快速获胜有助于宣传优化工厂的重要性。 “你需要知道公司最大的问题是什么。按时交付订单？吞吐量？无法生产足够的产品来满足需求？然后，让领导推动流程并确定最紧迫的问题至关重要。通常，他们会说，“如果我只能看到 X，那会很有帮助。”一般来说，他们首先想要可视化一些数据。数据分析将随之而来。”
除了领导层的支持，一线员工也必须参与到流程中，Biller 说。 “现场实际使用这些工具的人必须是集成和创新不可或缺的一部分，”他说。 “他们比工具供应商知道的多得多。只有这样，您才能获得真正集成到流程中的所有权和解决方案，并且将产生持久的影响。”
遗留设备带来（并非不可能）挑战
优化主要使用遗留设备和机器的工厂车间（不考虑更换旧的但昂贵的设备）具有挑战性，但并非不可能，梅根说。
“在找不到零件之前，没有人会更换设备，”梅根说。
好消息：过去 15 年内制造的设备通常通过Megan 说，当前的标准数据协议，因此可以很容易地连接到数据收集和分析系统。他说，对于较旧的设备，通常可以将低成本传感器连接到机器上以收集数据。
更多好消息：这些传感器的成本已大幅下降，使它们成为更实惠、更现实的选择中小型制造商，他们是 AMI 的目标客户群。
“在许多情况下，传感器技术已经存在多年，ev几十年，”梅根说。 “随着技术的不断发展，它变得越来越便宜。 10 年前 100 美元的传感器现在变成了 10 美元的传感器。”
Megan 说，此类工具也已经超越了 IT 部门的专属领域，并且可供公民数据科学家使用——他们没有专业知识.
“这些工具是大众化的，”他说。 “您不必成为程序员或 IT 专家就可以使用它们。”
作为其产品之一，AMI 提供了一个基础平台来帮助制造商收集、控制和管理数据，梅根说。
在一个例子中，一家生产高端塑料户外家具的家具公司使用这个被称为低投资制造系统 (LIMS) 的系统来收集以前锁定在其 CNC 机器中的数据.公司面临不断增长的需求，需要确保其现有资产的生产率达到 ma他说，在考虑增加另一个班次或购买新设备等成本更高的解决方案之前，先最大限度地减少。
AMI 团队更新了机器上的数据协议，以便更轻松地收集数据并创建实时可见性细胞利用率。这有助于制造商消除生产瓶颈。制造商可能会从 CNC 机器和过程的其他部分添加更多传感器，以获得更多洞察力，从而最大限度地提高产量。
通过实时数据支持的这种增加的洞察力，该公司已转向定量分析的单元，并可以确定有针对性的项目来改进诸如随时间变化和轮班生产可变性等事情——最终提高盈利能力。
在大流行期间，各种规模的制造商都了解到，优化制造以他说，及时交货会导致供应链变得脆弱。
“我们需要从多目标的角度来看待供应链在成本、弹性、可持续性和准时交付方面查看和比较不同的决策，”Biller 说。
