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如何挖掘智能分析在流程工业中的价值?

2017-01-19 00:35
天堂的苦涩
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高级智能分析不仅可以使企业获得新的技术和新的分析解决方案,还能从专业知识层面帮助人们挖掘新思路。

物联网、工业4.0、高级分析技术、数字科技以及大数据这些新兴概念正在商业领域引领一场巨大的变革,而这场变革的潜在影响无疑正在颠覆传统商业行为的方方面面。迄今为止,围绕这些工具的讨论主要集中在零售、金融服务之类面向消费者的行业;或者是GE通用电气这样的大型工业公司;还有包括亚马逊、谷歌和Netflix在内的领先科技公司。

然而,在公众注意之外,流程工业的制造商--通常也被称为重型或资本密集型制造业--早就采用了许多最新工具和技术。因为流程工业最大的特点是连续不断的生产,其中包含着先进制造和优化的过程,这与离散自动化所需要的智能工厂有所区别。

几十年来,该领域不仅积累了大量的数据,而且还结合了科学、工程知识、经典统计学和先进过程控制APC系统的强大模型,APC系统可以高效的控制一些关键资产。因为APC系统开发成本极高,而且只对容易理解或不太复杂的过程有效,所以导致APC的使用被限制在大型、关键的运行过程中。而较小的,次要的和更复杂的流程工业没有合适的过程控制与分析方案。

虽然过程工业产生了大量的数据,但它们的过程管理和信息技术能力并不像其他行业那样先进。因此,迄今为止,对于如何系统性的部署数据分析,如何提炼隐藏在数据分析之后的潜在价值,流程工业的企业们已经落后了太多。

好消息是,在过去的几十年里,全新的更具成本效益的制造分析方法和解决方案已经出现,他们作为工业4.0的一部分,市场已经初步开始成熟。这些解决方案包括从多个数据源中提取数据、先进的建模算法和易用的可视化模型。利用这些新方法,制造商可以控制和优化整个工业制造过程。

新技术只是整体方案的一部分。实施新方法的同时,还必须保证财务方面有相应提升,因此还要考虑人为因素。以往,在优化生产的实践方面,如精益生产或ISO质量标准,管理能力的变革尤为重要。

只有当制造商提高整体组织的技能,将新思路、新技能贯穿到每个员工的意识层面和落实层面,数据分析的价值才能凸显出来。

智能分析方法同时帮助降低成本和提高能效:分析产生的数值结果会在公司的全球网络中共享,产生数百万欧元的价值。关键问题是如何持续的分析这些数据,以达到预期的结果。流程工业的企业们是时候向数据分析转型了,这种转变涉及从车间基层的操作员(控制过程)到流程工程师(优化改进)再到管理人员(监督绩效)的整体转变。

如果重工业制造商能够坚持贯彻这种数据分析方法,并落实到每一个流程,每一个工厂,每一个位置,那么将会收获意想不到的效果,从物资管理到人力资源等等方面都会得到优化提升,从而挖掘新的价值。

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