制造业面临的10个挑战(以及如何克服这些挑战)

Ryan Hall 垂直解决方案营销经理 Published 3 Dec 2020

尽管行业面临着上述(以及更多)所面临的合理挑战,但制造业务正在利用具有前瞻性的解决方案和方法来克服这些挑战。 

以下五项数字创新正在彻底改变制造格局,以适应不断发展的业务和客户需求。

预测分析和决策数据

尽管可能无法进行时间旅行,但公司正在转向数字化发展(例如预测分析)来预测未来或其他未知事件。  预测分析利用过去的数据,统计算法和机器学习技术来帮助制造商更好地了解机器的工作方式或故障原因。  通过从新的和现有的数据源中提取可行的情报以预测未来的趋势和行为,制造商可以在机器维护,供应链优化,生产的产品质量以及消费者收到订单时做出更明智的业务决策。  制造商没有摆脱“胆量”,而是利用KPI做出信息丰富的决策。  智能传感器在制造业中也发挥了多年的作用,但是借助物联网(IoT),传感器可以收集和测量复杂数据.  传感器正在被制造公司迅速采用,从而降低了传感器的总体成本,并使越来越多的公司可以购买它。  通过投资于传感器等新技术来收集数据并进行预测分析,制造商可以节省宝贵的时间和金钱。

机器人技术

制造业中的另一种数字化趋势是机器人技术,它使公司可以利用人工智能和可定制技术来满足业务和客户需求。如今,制造商正在利用高度可定制的各种形状和尺寸的机器人来完成手头的任务。  这包括可以安全地与人类一起工作的“协作机器人”或机器人。  与可能取代工人职责的机器人不同,“协作机器人”旨在与人类合作和协作。  一些机器人被认为是“重型机器人”,因为它们可以举起超过两吨的重量,减轻了工人的工作负担,并防止了潜在的伤害。  英国的宝马迷你工厂正在采用协作机器人技术 改变其现有的制造工艺;使用cobot技术,员工可以在夹具的一侧进行装载,而机器人开始在另一侧进行工作,从而使该过程不再那么平凡。

机器学习

无论公司是通过机器人还是其他类型的智能设备来收集数据,机器通常用于制造中,以识别和预测影响日常运营的因素,例如装配线的速度和质量。  机器使用不同的算法来预测等待时间,运输时间并为员工建议最佳的行动方案,这对于员工自己进行的任务而言过于繁琐。  机器学习算法以及应用程序和平台可通过寻找新方法来帮助制造公司开展工作,微调产品质量并优化日常运营,从而为制造公司提供帮助。  通用电气(GE)是地球上种类最多的制造商之一,在其“出色的制造套件”中利用了机器学习功能 由物联网平台Predix提供支持。  Predix使用传感器自动捕获操作的每个步骤,监视设备并使用数据发现潜在问题并确定可能的解决方案。  机器学习技术使公司可以降低人工成本,提高生产速度,缩短过渡时间等等。

企业资源规划

制造业(特别是业务管理软件)中的另一个数字趋势是企业资源计划(ERP)。  ERP系统有助于在一个简单的系统下自动化制造操作的不同区域。  通过只有一个通用的接触点,制造商可以了解整个操作过程,并在必要时进行改进。  尽管ERP在制造业并不是一个全新的概念,但最近它已被云功能所利用。  简而言之,ERP负责业务功能之间的信息流,并管理与外部利益相关者的连接。  从公司财务到供应链,再到人力资源活动,以及介于两者之间的任何地方,ERP紧跟快节奏的业务环境和制造业不断变化的需求。  

B2B电子商务

随着数字化转型(尤其是在线购物)的兴起,制造公司正在寻求B2B电子商务(企业对企业的电子商务),以提高销售产品的效率和效果。  B2B电子商务系统允许制造商在直接销售给客户时具有更大的灵活性,从而为您带来轻松的购物体验。  B2B电子商务平台自动同步数据以减少库存管理和人为错误,从而将正确的产品交付给消费者。  Saltworks和Samuel Hubbard等制造公司使用OroCommerce,这使他们可以自由使用一个网站 用于营销细分和多渠道功能。  这使企业可以数字化改造其商店,以适应客户当前(和将来)的需求。  

云驱动的网络解决方案

无论挑战或数字使用情况如何,制造业务都必须实施强大,安全,灵活的IT网络平台,以支持快速变化的业务和客户对其独特环境的需求。  极限网络与制造组织紧密合作,以提高其技术和业务需求。  查看我们的云驱动网络解决方案可以提供帮助的五个原因。

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