IIOT,Industrie 4.0

在智能制造、数字化转型等领域寻找投资回报

智能制造和数字转型继续在工厂,工艺设施和其他应用中获得牵引力。

由Matt Newton. 2021年9月7日
图片礼貌:Brett Sayles

学习目标

  • 数字转型是关于推进和揭示可持续发展,效率和生产力的新机会。
  • 实现数字化转型的总体战术目标是创建一个基于信息和分析管理的实时操作控制循环。
  • 开放的、系统不可知的方法为用户提供了长期价值并降低了总拥有成本(TCO)。

Covid-19大流行强制促进了关于如何在不可预测的时间运行和优化系统的公司的激进课程。全球组织被迫在业务中心施加技术,加快数字转型。随着公司和行业在租用并保留持续的一年后雇用并保留合适的员工,对未来项目投资回报的问题并不意外。

IDC估计,在增强现实(AR)、虚拟现实(VR)和机器人等工业4.0技术上的投入,将有助于实现工业4.0营收超过1万亿美元,由制造业和运输行业领导。

除了流行词汇外,数字转型的核心是推进商业战略,改善运营,并发现可持续发展、效率和生产力的新机遇。

为了成功,公司需要提高资产和运营价值链的盈利能力和资本回报。

支持更大的商业战略

通过列出清晰的财务和运营愿景,团队可以展示投资如何创造真正的商业价值。麦肯锡公司报告使用数字转换来查看一组业界领先的制造商,以增强运营。这些公司记录的福利包括30%至50%的机器停机时间;生产率的提高15至30%;质量成本下降10至20%。通过将技术解决方案与业务需求进行调整,可以澄清转型如何支持公司的优先级,并带来重点,为什么应进行投资。

例如,杜克能源公司(Duke Energy)将预测性分析软件作为其项目的一部分,以避免发电厂发生灾难性故障。该软件利用来自3万多个传感器的高保真数据,开发了1万多个模型,在资产故障发生之前就捕捉到它们。在过去三年里,该公司发现了500多个油田,保守地说,避免了超过1亿美元的维修成本。

[副标题]数据是业务,客户的无价和战略资产

每次数字转型旅程都需要从批评的理解开始,信息和数据已成为企业的无价和战略资产。团队可以收集,可视化和分析数据的速度越快,可能采取效益的行动和客户的速度越快。实现数字转换的总体战术目标是创建一个实时操作控制循环,该循环管理基于信息和分析的企业。

例如,世界上最大的工业气体制造商之一通过预测资产分析关闭了其数据循环。在定期维修停机之前,工厂发现了一个振动传感器异常。这使得技术人员可以进一步研究涡轮发动机压缩机,并发现一个破裂的叶轮。这种早期打捞避免了被动维护和计划外停机,共节约了50万美元。

[副标题]在发生之前捕获工业资产失败

正如上述例子所支持的,ARC咨询集团对常见故障模式的研究发现,82%的故障类型是随机的。只有18%是可预测的,并且可以使用传统的维护方法进行预防。

例如,机器学习(ML)有助于在定期检查前长时间识别设备运行中的效率低下和异常。工程师可以参考操作模型和数字双胞胎,以便最近的设计异常与操作表现。当与高级可视化和控制技术相结合时,这种功能变得越来越强大,例如基于Web的人机接口(HMI),监控和数据采集(SCADA)系统和AR / VR。

在一个大型监管和非调节效用中,六个州的60多种植物,包括煤炭,简单的周期燃烧涡轮机,组合循环和集成气化设备,采用预测分析软件来帮助监控和优化临界发电的维护。涡轮机转子的裂缝预警节省了超过3450万美元的实用。
数字解决方案使公司能够增强能力,扩大覆盖范围,实现回报最大化。一个开放的,系统不可知的方法驱动长期价值和更低的总拥有成本。

马特·牛顿是Aveva资产表现投资组合主管。由Chris Vavra编辑,网页内容经理,控制工程, CFE Media and Technology,cvavra@cfemedia.com

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关键词:数字转型,资产分析

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马特·牛顿
作者生物:Matt Newton, AVEVA资产绩效投资组合总监