智能制造是指根据最准确的实时数据在尽可能短的时间内做出最佳决策——无论这些决策是由人、机器还是网络物理系统做出的。这是灵活、有效、反应灵敏和具有竞争力的基础。智能制造计划不需要是一个巨大的项目。从小处着手可能更好，但要采用正确的方法和优先事项。
根据波士顿咨询集团（BCG；密歇根州特洛伊市）的一项新调查，该公司是一家全球管理咨询公司和智能制造领域的领导者倡议，大多数美国公司都处于实施智能技术的早期阶段。超过 50% 的公司正在进行试验，包括测试试点项目和收集数据；但是，他们并没有按照综合愿景执行。只有 3% 的公司正在执行综合愿景并准备好进行大规模部署； 40% 的公司根本没有参与。
“工业 4.0 不应该从技术开始；这是关于了解您的运营、痛点、机会和最大的成本范围，然后从痛点着手，应用技术来设计解决方案，”BCG 合伙人兼董事总经理 Jonathan Van Wyck 说。 “尽管大多数公司都处于真正扩展工业 4.0 的早期阶段，但我们看到了显着的生产率提高。这些收益不仅是通过减少制造过程的手动强度来推动的，即使用先进的自动化和智能机器，而且还通过使用增强现实、机器视觉或预测分析来减少周期时间损失或报废等浪费。 ”
聆听您的设备
要开始这段旅程，制造商必须研究和模拟工业流程，以节省资金、能源和材料。这就是数据的用武之地。制造商必须在四壁内收集和分析数据一个工厂或多个工厂之间，然后查看大问题，评估信息和数据在哪些方面可以帮助解决这些问题，并找到可以访问该数据的人员。
“数据就在那里。收集它对一个人来说似乎是一个无法克服的问题，但对另一个人来说，这可能是一个相当简单的过程，”康明斯公司（匹兹堡）制造 IT 系统和工业控制总监 Rachel Lecrone 说。 “这一切都是为了将知道如何获取数据的人与需要解决痛点的人联系起来。”
需要密切协作
为了实现这一目标，运营部门必须与 IT 部门密切合作。传感器和无线技术可以捕获产品生命周期各个阶段的数据。这些范围从材料特性和设备的温度和振动到供应链的物流和客户详细信息。卡车发动机在 spe 上回传数据ed，燃料消耗和油温给制造商和车队运营商。光学扫描仪发现印刷电路板中的缺陷。
“我们看到通过提高效率降低了成本，因为现在 [流程] 更加可见并且我们可以对其进行衡量，”Neidig 说。 “有了足够的数据，制造商就可以更好地安排时间。通过发现可能会出现的维护问题，您可以以一种非反应性、更具预防性的方式为解决方案做好准备。”
制造商 sho将开始监控他们最昂贵和最重要的一些设备，并从那里扩大规模。无论您做什么，重要的是买票并开始旅程。在我们生活的数字时代，别无选择。
要了解有关如何开始将智能技术融入工厂车间的更多信息，请访问 sme.org/smartmfg 下载 SME 的新智能制造技术文件。
