数字制造是当今被广泛使用的一个术语。但什么是数字制造，公司如何利用它来发挥自己的优势？简而言之，数字制造是指公司利用数字技术使其制造业务受益。借助数字化制造，制造商可以创建一个互联、网络化和完全集成的工厂环境，使他们能够使用实时数据分析来优化整个制造过程，并将生产率提高 10% 到 1,000% 以上。那些额外的零不是拼写错误。数字制造使制造商能够消除瓶颈、减少库存、提高质量、缩短上市时间、快速调整以满足客户需求并扩大产品数量。数字化工厂投资使生产产出平均提高 10%，工厂产能利用率提高 11%，劳动生产率提高 12%，德勤表示，与 2007 年至 2018 年的低迷水平相比，到 2030 年，采用智能工厂计划可以帮助美国制造商将劳动生产率提高两倍。
问题和以人为本
推动您在工业 4.0 中取得成功。在采用任何数字制造技术之前，制造商应该确定他们试图解决的业务问题，例如更高效的生产或更快的上市时间。然后，为投资回报率设定可衡量的增量目标。一些早期采用者购买数字工厂技术时对他们想要做什么只有一个模糊的想法，然后陷入困境。人是下一个优先事项。了解数字制造的强大、有远见的领导者将推动数字工厂项目向前发展。在该领导者之上，董事会还需要参与并了解其好处。在那个领导之下，听取一线员工关于他们的工作任务、瓶颈和期望的意见，这将对改善底线或被遗弃在角落的技术产生影响。数字制造用例
根据德勤和其他人的说法，用例用于数字化制造计划包括：预防性维护以避免代价高昂的故障。质量传感和检测以通过可视化分析实时监控和测试设备和产品。预测效率以避免代价高昂的瓶颈。温度监测以对切削工具进行必要的调整以适应更高的温度。优化工作站，使整条生产线受益。智能输送可自动移动物料，确保连续的物料流动，并消除备份。工程协作和数字双胞胎，用于快速原型制作、虚拟生产单元配置和数字产品建模。实时资产跟踪。调整生产以满足不断变化的客户的能力需求和热门订单。西门子数字工厂是一个强有力的用例示例
西门子脱颖而出，取得了很高的成就。 2010 年，该公司开始将其位于德国安贝格的制造工厂数字化。在接下来的十年里，工厂从 25% 的数字化/自动化发展到 75%。生产力提高了惊人的 1,400%。 Sarah Black-Smith – 西门子屡获殊荣的康格尔顿工厂的工厂运营主管。 Sarah 将于 11 月 9 日至 13 日在数字制造周（在线）上发表演讲。在数字化之前，该工厂可以生产五种产品。 Siemens Digital Industries Software 数字企业副总裁 Alastair Orchard 表示，在 12 个月的时间里，该工厂能够生产 1,300 种不同的产品，总共有能力生产 9,000 种产品。从订单到交货的时间：24 小时。与其只关注优化单个工作单元的生产，th西门子数字工厂和其他公司以长远、广阔的眼光来优化整个流程甚至多个流程。结果如何：想象一下，一台工厂机器只能钻孔。智能工厂机器人可以钻孔，也可以焊接、执行一些装配过程、拾取和放置电气元件以及测试元件。当一天的工作开始时，数字双胞胎会根据手头的所有任务确定运营整个工厂和制造每种产品的最有效方式。 Orchard 说，根据全天的工作量，可以使用不同的工作单元组合来生产相同的产品。 “该产品可以与一台机器、10 台机器、15 台机器进行交互。我们引入了一种全新的模式。”缺陷减少了，但速度也下降了
缺陷从每厂 150 个减少离九点，果园说。最初的质量改进是以牺牲速度为代价的，因为工厂对每件产品进行 X 光检查以寻找缺失的组件和焊接缺陷。“这是该过程的关键部分，但它减慢了一切，”Orchard 说。 “我们试图每一秒都做点什么。 X 光检查耗费了相当多的时间。这是一个巨大的瓶颈。”但西门子不愿牺牲质量。相反，该公司决定对哪些零件进行 X 光检查变得聪明。西门子使用数据分析来查看工厂过去从零件中获得的 3000 万个 X 射线数据集。该公司还研究了大约 200 个因素，例如供应商、使用的机器、涉及的特定操作员、温度、湿度、机器维护信息等。“我们能够训练机器学习算法并根据收集到的所有值进行预测会不会有质量问题，”Orchard说。 “我们现在不会对任何东西进行 X 光检查，除非机器学习算法表明该产品出现故障的可能性很小。我们已经消除了瓶颈。我们能够全速运行工厂，并且仅对少数被认为可能存在问题的项目进行 X 光检查。我们能够平衡质量和生产力。”数字孪生在数字工厂中发挥重要作用
最后，数字孪生还可以优化生产。对于像西门子这样制造和使用数字工厂平台的公司来说，数字双胞胎可以轻松地向客户展示该技术可以为他们做什么。一名西门子员工形容数字双胞胎为他提供了“口袋里的工厂”。西门子也在推动数字制造计划在其供应商中得到支持。当工厂的智能童车上的触点不断出现问题时，该公司鼓励其供应商使用西门子的智能连接平台来解决问题。收集数据并向工厂出售维护服务。当触点开始出现哪怕是轻微的故障时，系统就会触发一个动作，将越野车送到清洁站，而不是停止整条生产线。在为这个数字工厂的机器招标时，西门子坚持要求其供应商通过数字系统进行投标双胞胎。 “每个供应商都带着机器的工作数字模型返回给我们。我们可以看到它正在做它的工作。我们可以预测扭矩、用电量、维护间隔——所有这些都在虚拟世界中进行。我们选择最好的机器，不是在纸上，而是在非常详细的预测中。当真机到达时，工厂只需要 40 分钟就可以开始全面生产。“我们可以插上电源，一切顺利，”他说。落后者担心数字制造构建风险和挑战
据德勤称，尽管数字工厂技术具有明显的优势，但仍有 49% 的美国制造商仍停留在纸笔模式。如果他们使用数据分析，这些信息可能已有数月之久。这种不情愿是有原因的。高管们担心犯错误而导致生产线停止；他们还担心安全漏洞。这些合理的恐惧有助于解释为什么 19% 的德勤受访者甚至没有考虑过数字化工厂转型，而 30% 的人正在考虑这个想法但不打算推进。早期采用者已经扫清了道路
但是对于那些尚未着手数字化工厂转型的人来说是个好消息：早期采用者已经确定了常见的压力点和失败点。 （还记得通用电气的快速失败吗？）现在，后来者可以从这些教训中吸取教训。数字平台的成本正在下降。现在即使是较小的商店也可以使用数字工厂软件。数字工厂 technology 更容易跨供应商集成。供应商明白制造商无法推倒重来，因此他们正在使自己的平台与现有技术很好地配合使用。仔细评估和解决安全风险
但是风险，尤其是数字化的网络风险工厂，仍然引人注目。在继续之前，制造商应仔细评估挑战和风险。完全集成的安全平台可以利用实时数据分析来对抗网络威胁参与者。根据德勤的说法，一种评估风险的智能方法：评估所有基于人类安全的新数字技术。将工厂及其资产连接到更广泛的通信网络时，实施灵活、不断发展的风险缓解计划。通过分段避免单点故障生产线和拥有多个网络通道。为提供连接的所有供应商创建风险和灾难恢复标准策略d 设备。考虑采用分层安全方法来增强弹性。观看有关西门子数字工厂的解说视频，重点关注数字孪生。
2020 年数字制造周
今年的数字制造周是同类活动中的第五个，将于 2020 年 11 月 9 日至 13 日举行。这个面向制造商、技术解决方案提供商和主题专家的为期一周的综合盛会将有 10,000 名行业领导者、175 家尖端参展商和 225 场不同的知识会议。西门子 UK&I 前首席执行官 Juergen Maier。今年的两位演讲者直接了解西门子如何利用数字制造技术发挥其优势：Juergen Maier 教授是西门子英国公司的前首席执行官，Sarah Black-Smith 负责西门子数字工业工厂的工厂运营康格尔顿。要了解有关该活动的更多信息，前往数字制造周网站。
