推動數字化轉型與智能製造企業

  • 推動數字化轉型和智能製造企業。
  • 工業4.0的關鍵升級:從“重要指標”到“重要分析”
  • 當今工業企業的重點

在過去的十四年中,LNS Research及其前身與MESA Manufacturing合作發表了關於製造業中數據使用的半年度研究報告。 到目前為止,這項研究的標題是“至關重要的指標”。 今年標誌著重點的重要轉變,研究了“重要的分析”。

研究中的這一發展步驟標誌著一個重要的里程碑,與公司進行數字化轉型的方式保持一致。 在公司開始這一旅程的過程中,我們談論了很多有關工業物聯網(IIoT)平台及其上運行的應用程序。 但是,數字企業的核心是數據,並使用它來提高企業範圍的性能。 分析是實現這一目標的主要工具之一。 這本電子書介紹:

  • 2018年至關重要的分析調查的結果以及意外(有趣)的響應; 和
  • 符合LNS Research規定的運營架構的數據和分析架構,可幫助製造商實現數字化轉型目標。

在過去的一兩年中,分析應用程序已經出現在各種可以想像的來源中,從大型控制,IT和雲供應商到“一個人和我的算法”初創公司。 在工業界中,其中大部分都集中在特定的應用程序上,例如資產績效管理(APM)和其他與維護相關的過程。

對於大多數操作而言,當今數據使用的起點是簡單的指標,並帶有漂亮的顯示,以顯示“最新”的事務狀態。 實際上,很少有“實時數據”從操作系統轉移到外部工廠數據存儲中。 但是,這將改變,這將推動深層價值-實時分析的規範控制。 這是推動重點從指標轉向分析的機會。

指標將保持不變

人口統計學

該調查的重點是負責運營技術(OT)的製造主管,但是該調查向所有人開放。 在可能的範圍內,我們消除了供應商的回應,從而形成了可靠的受訪者群體。

在發佈時(2018年350月),該分析的反饋總數約為XNUMX。如果您是製造商並且尚未進行重要的分析調查,請立即參加。 這樣做將使您可以繼續研究此主題和相關主題。

數字化轉型的一些基本出發點在某種程度上取決於特定行業。 重要的分析調查收集了許多行業的反饋,並且此報告根據三個主要部分檢查數據:離散製造,過程製造和批處理(或混合)。

今日規範:超越解決方案

在集成製造運營管理(MOM)系統出現之前,自動化和監督控制由許多“點解決方案”,具有單一功能的程序組成,這些程序傾向於進行有限的通信,並且來自多個供應商。

在集成製造運營管理(MOM)系統出現之前,自動化和監督控制由許多“點解決方案”,具有單一功能的程序組成,這些程序傾向於進行有限的通信,並且來自多個供應商。 儘管MOM接管了許多功能,但是許多工廠中仍然存在許多這樣的解決方案。

為了從分析中獲得至少某些價值,第一步是從集中式系統以及遍布工廠的舊系統中收集相關數據。 與往常一樣,從具有先進的自動化,集成和分析功能的公司,到仍使用Excel或紙質表格進行大多數報告的公司,響應範圍廣泛。

我們看到的明顯趨勢之一是,公司正在研究其戰略目標,並意識到某種形式的數字化轉型對於在未來3-5年保持競爭力具有必要。 尚未高度數字化的公司意識到,數字未來的第一步是數據收集。 從SCADA到建立整個企業的IIoT平台,有很多方法可以進行初始數據收集。

當我們深入研究僅進行過程製造時,就會發現所實施的系統與整個製造業有很大不同。 這樣的削減可以幫助製造商更好地專注於製定數字化轉型計劃時能為他們帶來最大收益的方面。 在接下來的幾頁中,我們將研究結果的廣泛橫截面,以及它們對製造商的意義。

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