2017-智能制造——产业物联网助力制造企业砥砺前行_21页-1mb

产业物联网与智能制造发展总结

核心内容

产业物联网（IIoT）被视为制造业未来发展的关键驱动力，其应用能够显著提升制造企业的运营效率、产品质量和客户满意度。埃森哲的研究指出，IIoT将带来深远影响，预计至2030年可为全球制造业创造数万亿美元的经济增长。

主要观点

• IIoT的潜力：IIoT有望惠及全球三分之二的工业产出，推动制造企业实现功能创新，开拓新的收入增长点。
• 效率提升：通过提高可视度和数据利用效率，制造企业可以优化生产流程，降低运营成本，提升设备利用率。
• 技术融合：OT（运营技术）和IT（信息技术）的协同能力是实现智能制造的关键因素之一。
• 投资与规划：尽管多数企业对IIoT抱有信心，但仅有7%的企业制定了全面的战略规划及配套投资预算。
• 员工技能升级：智能制造要求员工具备更高的技能，企业需通过培训和数字工具提升员工能力。
• 安全与可持续性：随着设备互联的普及，安全问题日益突出，企业需部署安全解决方案。同时，环保意识促使制造企业优化资源消耗。

关键信息

1. 生产设备

• 互联设备的重要性：通过传感器和数据分析实现设备的主动维护，降低故障率和维护成本。
• 案例：蒂森克虏伯公司利用联网探测设备预测电梯维护需求，降低停机时间。
• 投资回报：预见性维护可节省高达12%的定期维修成本、降低30%的总体维护成本、减少70%的故障宕机率。

2. 员工队伍

• 人机协作：引入自动化设备和机器人可提升生产效率，例如亚马逊仓库中的机器人系统。
• 数字工具应用：配备智能头盔、可穿戴设备等，使员工能实时获取信息，提高生产效率。
• 动态管理：通过人机协作优化资源配置，提高企业应变能力和竞争力。

3. 物料供应链

• 实时可视性：RFID标签和追溯机制有助于提升物料管理能力，优化生产流程。
• 数据分析整合：结合ERP系统和实时数据，可实现生产计划的精准制定和物料供应的优化。
• 需求预测：通过外部数据（如天气、交通等）实现对物料需求的准确预测，提升供应链效率。

4. 业务流程

• 动态流程管理：通过MES系统追踪生产流程，实现动态规划和执行，提升整体业务效率。
• 质量控制：利用视觉机器和SPC技术进行实时质量监控，减少质量问题带来的损失。
• 产品设计自动化：智能设计软件如Dreamcatcher可加速产品开发，实现高度个性化生产。

5. 平台建设

• 整合IT/OT平台：打造支持数据分析、决策制定和云计算应用的整合平台，是实现IIoT转型的核心。
• 安全互联：部署安全解决方案，确保设备和数据的安全，防止恶意攻击。
• 前端智能：赋予设备自主分析和决策能力，实现分布式智能系统，提高生产效率和响应速度。

6. 环境与设施

• 员工安全：利用数字技术实时监控员工位置，确保在紧急情况下能及时响应。
• 能耗管理：通过智能解决方案实现能源消耗的可视化，优化能源使用，降低浪费。
• 资源优化：提升资源使用效率，减少环境影响，实现可持续发展。

推进智能制造的建议

• 投资水平：确保业务应用基础上的投资，有助于衡量和量化回报。
• 技术融合：加强OT与IT的协同，打通生产系统，提升整体效率。
• 新技术应用：利用云计算、可穿戴设备、3D打印等技术，推动流程改造。
• 员工培训：通过远程指导和实时培训，提升员工技能，适应智能制造需求。
• 安全部署：建立全面的安全解决方案，保障设备和数据安全。
• 平台发展：构建支持数据采集、分析和决策的平台，推动企业向智能制造迈进。

结论

产业物联网是制造业转型的重要工具，能够提升效率、降低成本、优化资源配置，并创造新的收入增长点。然而，实现这一目标需要企业具备前瞻性规划、技术融合能力、员工技能升级、安全解决方案、平台建设和可持续发展意识。埃森哲的研究为制造企业提供了六个关键维度的建议，以帮助其更好地把握IIoT带来的机遇。

联系方式

• 联系人：黄伟强
• 邮箱：woolf.w.huang@accenture.com
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埃森哲简介

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