根據(jù)Global Manufacturing報(bào)導(dǎo)，在其近期出版的「制造2020」(Manufacturing 2020)報(bào)告中，制造業(yè)指出運(yùn)用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(Inustrial IoT，IIoT)改善工廠連網(wǎng)的長(zhǎng)期效益包括生產(chǎn)成本降低、彈性增加、產(chǎn)量提升，而資產(chǎn)維護(hù)的轉(zhuǎn)型對(duì)于達(dá)成這些目標(biāo)*為關(guān)鍵。ERP與咨詢服務(wù)供貨商Columbus UK認(rèn)為預(yù)測(cè)性維護(hù)正改變制造與企業(yè)維持競(jìng)爭(zhēng)力所需專注的技術(shù)。

2018-2022年中國(guó)機(jī)器人制造行業(yè)影響因素分析

IIoT運(yùn)用生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備內(nèi)建的傳感器所收集并儲(chǔ)存于云端系統(tǒng)的巨量實(shí)時(shí)(real-time)濕度、溫度、震動(dòng)等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可據(jù)以提供關(guān)于制程與次制程的深刻見解，包括辨識(shí)設(shè)備狀態(tài)、監(jiān)測(cè)效率、偵測(cè)零件故障等，將大幅轉(zhuǎn)變制造業(yè)維護(hù)作業(yè)的排程與預(yù)測(cè)方式。

制造業(yè)欲先競(jìng)爭(zhēng)者還洞燭機(jī)先，數(shù)據(jù)分析結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)有助于改善資產(chǎn)的可用性、壽命等，包括預(yù)測(cè)下一個(gè)生產(chǎn)瓶頸可能發(fā)生的位置，以及如何以成本效益高的方式為無法掌握的故障安排維護(hù)等，讓企業(yè)得以降、改善作業(yè)效率、進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。

采取反應(yīng)性(reactive)維護(hù)，則當(dāng)設(shè)備因故障而意外脫機(jī)，對(duì)生產(chǎn)力的影響已不可逆，且會(huì)引發(fā)整個(gè)生產(chǎn)鏈的連鎖效應(yīng)。數(shù)據(jù)是數(shù)字轉(zhuǎn)型的命脈，隨著采用IIoT的制造業(yè)日益增多，運(yùn)用AI與機(jī)器學(xué)習(xí)輔助資料分析，可從生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)收集的大數(shù)據(jù)中過濾出異常信息，尋找潛藏的模式以提升設(shè)備可靠度預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，進(jìn)一步驅(qū)動(dòng)維護(hù)作業(yè)轉(zhuǎn)型為面的預(yù)測(cè)性模式。

2018-2022年中國(guó)機(jī)器人制造行業(yè)影響因素分析

制造業(yè)依據(jù)確的預(yù)測(cè)信息可在設(shè)備故障前調(diào)整維護(hù)時(shí)程，預(yù)先辨識(shí)與解決潛在問題，避免處理緊急狀況或過度維護(hù)(over-maintenan)所衍生的額外費(fèi)用，并可提升設(shè)備正常運(yùn)作時(shí)間與生產(chǎn)質(zhì)量。數(shù)據(jù)分析也可辨識(shí)與管理新部署的全數(shù)字化解決方案的效益及對(duì)現(xiàn)行業(yè)務(wù)程序的影響，協(xié)助前瞻企業(yè)對(duì)抗未來的數(shù)字破壞與沖擊。

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從omino Printing Sciens更新企業(yè)系統(tǒng)以提供更多由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商業(yè)智能的案例可看出，強(qiáng)化數(shù)據(jù)分析能力對(duì)跨多業(yè)務(wù)程序的益處顯而易見。omino Printing Sciens運(yùn)用數(shù)據(jù)分析處理制程中收集的實(shí)際數(shù)據(jù)，并透過自動(dòng)測(cè)試設(shè)備排除人類主觀評(píng)估缺陷與驅(qū)動(dòng)產(chǎn)量提升，還在制程中的各個(gè)階段為產(chǎn)品建立防呆機(jī)制，避免到后階段補(bǔ)救令損失加劇。

2018-2022年中國(guó)機(jī)器人制造行業(yè)影響因素分析