工业 4.0 ： 学习和推进

制造创新会议2023工业4.0：学习和推进 2023年9月 目录 简介：工业4.0及其意义06 通往英雄的障碍：从实现中学习 -挑战和解决方案08 战胜挑战，庆祝胜利：成功来自工业的故事12 制造创新会议2023 CII的前言 我怀着极大的热情介绍了报告“工业4-学习”和推进”，深入探索工业4.0的变革格局。 KishoreJayaraman会议主 席兼总统-印度和南亚劳斯莱斯 在创新以前所未有的速度发展的时代，本报告是政策制定者，行业领导者，学者以及所有寻求利用工业4.0潜力改善社会的人的重要资源。 当我们驾驭技术、自动化和不可或缺的人类创造力的错综复杂的相互作用时，本报告中的见解既及时又重要。本文的页面全面分析了工业4.0带来的深刻变化，强调了其重塑经济和重新定义我们工作和生活方式的潜力。 报告中包含的数据，趋势和案例研究不仅提供了技术突破的全景，而且还对随之而来的挑战和机遇进行了周到的考察。 从人工智能（AI）和物联网（IoT）到先进的机器人技术和可持续实践，该报告概括了向下一个技术时代过渡的本质。 我赞扬专门的研究人员和专家团队 不知疲倦地合作，将这份报告提交给结果。 作者：Deloitte ShridharKamath 德勤印度咨询合伙人 工业4.0在印度取得了显著增长，并正在成为主流。尽管组织正在采用工业4.0实践，如预测性维护、3D打印和互联运营，但各行业的进展各不相同。本文探讨了与实施工业4.0有关的一些挑战，某些举措失败的原因，以及公司如何克服这些挑战并推动增 长和进步。我们已经确定了一些令人信服的成功案例，以说明成功的工业4.0计划的一些特征及其在促进更广泛采用方面的好处。 我们见证了5G，生成AI，基于模型的企业和数字线程等新技术的快速发展。这些技术具有重塑行业并在工业4.0领域重新定义可能性的巨大潜力。本文探讨了如何使用这些技术来增强创新，竞争力和生产力。 我希望你觉得这篇论文很有见地，因为我们共同引领了一个更高效、更创新、更有活力的制造生态系统。 制造创新会议2023 工业4.0及其意义 正在进行的工业4.0革命标志着工业运营方式的根本性转变。这场革命围绕物联网、数据分析、网络物理系统和人工智能的融合。这些一直在协调工作，以彻底改变生产率、提高产品质量和培育制造业的敏捷性。 工业4.0浪潮继续在印度和全球聚集力量： •到2025年，数字技术可能占印度制造技术支出的40％。其中， 50％的数字技术支出将用于工业4.0。7 •此外，印度50％的工业4.0支出将用于基础技术，如云和物联网 。7 •世界上大多数制造公司都在考虑或实施至少一个与metaverse相关的用例。15 印度制造公司正在模仿部署工业4.0解决方案的全球趋势，例如互联运营 ，增材制造，预测性维护和AR/VR。 •然而，大约34%的公司在实施技术方面仍处于概念验证(PoC)阶段例如AI/机器学习(ML)。7 •30％的印度制造公司在分析数据时采用被动方法。这是因为仅在涉及决策的少数情况下才能捕获数据。7 •此外，86%的印度制造商有不同的具有隔离MES、PLM、SCM和 ERP系统。7 •总体而言，各行各业的数字化转型项目使从PoC到采用RoI的时间减少了25%以上。7 7 本文确定了印度制造公司面临的共同挑战以及克服这些挑战所需的关键干预措施。 制造创新会议2023 通往英雄的障碍：从实施中学习-挑战和解决方案 随着工业4.0成为主流，越来越多的成功用例出现。物联网项目今天的成功率比五年前提高了14%。2成功的工业4.0项目通常具有共同的特征 ，例如强大的高管领导支持，清晰的战略愿景，有效的变更管理以及专门的跨职能团队。此外，常见的挑战，例如缺乏资金，复杂的项目和数据管理，减少了约50％。2 然而，并非每个工业4.0计划都能产生积极的结果。挑战通常与技术采用与组织目标之间缺乏一致性，变更管理策略不足以及未能考虑特定的环境因素有关。失败的举措可能会导致资源浪费，员工积极性下降，并使组织的竞争力受挫。 需要参考体系结构 制造公司面临的常见问题之一是孤立的系统，导致工业4.0失败 实施。这种情况发生的原因是，由于缺乏集成，无法将系统中的数据和见解使用到某个点之外，因为它们无法连接到其他系统，工作流或其他事务系统。因此，组织无法充分利用工业4.0的全部潜力。 公司应该提出参考，而不是盲目复制跨行业类似计划的解决方案将详细介绍L0到L5堆栈的体系结构。这将确保数据无缝流动，应用程序相互集成等。当组织实施行业时 4.0解决方案，参考体系结构充当指导框架，从而确保每次迈出一步时都符合此参考体系结构。 综合办法 集成ERP、物料管理和分析工具等系统有助于最大限度地减少执行维护活动所需的时间。下面的流程图显示了如何在工人进行最少干预的情况下完成订单（仅执行实际维护）。 在不可用的情况下提高采购订单/GRN已在交付后进行，并为未来订单注册提醒 MM模块检查库存中物料的可用性 传感器持续监测设备运行状况 ERP系统接收触发器并发出工 单 预测性维护系统可识别潜在故障 工作指令被执行 制造创新会议2023 领导接受 许多组织面临的主要挑战是获得高级领导层对变革性举措的全力支持和接受，例如工业4.0。如果没有高层管理人员的积极支持，获得必要的资源和组织承诺将成为一个巨大的障碍。 组织应实施多方面的战略，包括举办领导力研讨会和教育会议，以展示行业的潜在利益 4.0.此外，展示成功的试点项目并展示其对组织底线的切实影响，可以成为说服领导者了解该计划价值的有说服力的手段。在印度，一家领先的汽车公司在其首席执行官的领导下，开始了全面的工业4.0转型。它发起了全公司范围内的变更管理叙事，强调数字化和自动化的必要性。这一承诺来自。 自上而下促进了整个组织采用工业4.0技术。 构建与购买困境 制造公司通常很难决定是部署现成的工业4.0解决方案还是构建定制的解决方案。他们的目标是权衡定制解决方案的好处，包括从头开始构建所需的专业知识、时间和费用，以及与供应商一起从现有解决方案中获得的收益。进行成本效益分析，考虑现成解决方案的优势（例如供应商的专业知识和更短的部署时间），将导致更明智的决策过程。 制造创新会议2023 制造创新会议2023 战胜挑战，庆祝胜利：来自行业的成功案例 在当今的动态制造环境中，数字化转型对于印度制造商来说是必不可少的。通过数字化转型计划，印度制造公司能够显着改善各种KPI的指标 降低成本 8-10% 提高质量 20-30% 提高资产效率 15-20% 提高安全性和可持续性 8-10% 让我们探索一个基于工业4.0的案例研究。 低压开关设备制造商-使用工业4.0进行棕场改造 背景 孟买的低压开关设备14制造商决定实施基于自动化和数字化的转型计划 。 目标 制造商从以下步骤开始： •将三条传统生产线合并为一条生产线，能够管理更多的变体和更高的产量，而不是原始三条生产线的综合能力 •确保生产的灵活性，允许生产由单个开关组成的批量 •最小化循环时间 •将上市时间从最初的36个月减少到18-20个月 •满足下一代产品更高的合规性需求-68次检查，而老一代为22次检查 Methodology 三种技术——数字孪生、专有云和物联网系统和视频分析-被用于转换。 数字孪生用于模拟生产过程。它几乎复制了设计、生产和最终产品。这帮助制造商优化了基于过程的迭代，并消除了生产实际尺寸原型的支出，从而节省了资本，同时在子组件级别建立了可追溯性。 该平台帮助制造商将业务端系统(如ERP)与制造执行系统数字化连接,从而在整个价值链中提供更高的可见性。 视频分析用于捕获与设计有关的过程参数，使机器变得智能，并通过生成数字孪生重新处理的数据集将周期时间从12秒减少到9秒。 Results •该工厂在一条生产线上可以生产200多种变体，而在3条生产线上可以生产77种变体。整个过渡过程仅用了18个月。 •与制造商在德国的工厂相比，整体设备效率（OEE）水平提高了 。 •周期时间从原来的21秒减少到9秒，减少了50%以上 数字化改造的制造设施 指挥中心 仪表板上的系统集成、高级分析和报告 Operation Maintenance 质量 OEE分析和可视 化 预测性维护 质量传 感 产品和工艺 可追溯性 资产跟踪 &可见性 提高产品质量 通过过程控制 能源 管理 维护警报 和通知 Simulation &分析 自动化 过程控制 预测性/传感器驱动 补充 Poka-Yoke 数字日志 数字孪生的数据采集、映射和形成 能力建设 变更管理 图：制造业企业数字化转型框架（德勤分析） 端到端可见性 安全生态系统 高度可扩展 同类最佳解决方案 高级分析 大型数据集的无缝集成 实时工作流引擎 移动和桌面访问 结构化数据管理 集成仪表板和实时报告 实时警报和通知 易于集成 服务提供商 客户价值 主要特点 我们在下面列出了一些成功案例，描述了公司如何通过工业4.0干预措施克服其特定挑战并获得收益。 采矿解决方案提供商：预测性维护以减少停机时间4 需要改变 Miningcompaniesoftenfaceacommonproblem-mainteningequipment.Miningoperationswouldstopor 如果机器不能正常运行，速度会显著减慢。 进近 一家矿业公司使用可用数据来预测设备何时最有可能发生故障，从而定制计划维护。 影响 通过分析数据并根据见解采取行动，该矿业公司将停机时间减少了约30％，每吨矿石生产成本高达50%。 玻璃包装设计、生产和装饰的全球专家：互联运营以提高生产效率 需要改变 一家玻璃制造公司希望实时了解生产情况，以了解损失和生产线效率。 进近 制造商从生产线上的传感器安装和获取数据，以测量每个阶段的损失并实时确定生产线效率。 影响 公司可以将生产率提高25%，将关键瓶子缺陷减少5%，将手动数据收集减少40%。 自动辅助：通过协作机器人降低错误率 需要改变 两轮车制造商的装配线在空间上受到挑战，需要劳动密集型工作。这些线路的运动在物理上很费力，需要很高的精度 。该公司 我们希望最大限度地降低工人的人体工程学风险，因为任务是重复的，要求员工长时间保持静态姿势，并确定可以水平部署的标准化自动化解决方案，以提高可靠性和灵活性。 进近 通过与一家机器人公司合作，经过3个月的广泛测试，制造商实施了技术解决方案，导致冗余导致的错误和疲劳的下降。 影响 制造商通过建造地板安装，天花板安装或墙壁安装的联合机器人，为女性提供了30力限制功能和轻松工作的专利。 塑料食品包装制造商-使用ML改善质量控制 上下文 一家塑料食品包装产品制造商面临质量控制问题。尽管它在最新的生产线上安装了仪器传感器，但制造商没有专业知识来使用机器传感器数据并确定与质量相关的问题背后的根本原因。 进近 通过使用ML算法分析历史数据来识别过程变量并构建用户友好的可视化平台，它可以识别问题，而不需要编程或数据库查询。 影响 客户现在可以根据对质量问题根本原因的清晰理解来排除故障，从而最大限度地减少停机时间并减少产量。这导致每年节省280万美元。 汽车制造商-创成式设计9 上下文 一家领先的汽车制造商希望使用增材制造和生成设计来整合小部件（座椅支架）的八个不同组件，其中系紧安全带。 进近 一个设计软件程序使用新的功能优化的座椅支架设计，使用生成设计产生了150多种替代设计。该软件使用一种算法来分析现有数据并评估潜在的设计排列。根据其计算，该软件推荐了一个优化的解决方案。 影响 优化设计比以前的座椅支架轻40％，强20％。该汽车制造商还提到，使用生成设计整合零件将有助于降低与由不同供应商提供多个零件相关的供应链成本。 移动制造商：