摘要：环顾今天的制造业，人们不禁会注意到技术的增加。从材料搬运到切割、成型、检验、包装和码垛，一切都可以通过某种自动化和数字功能来完成。与机器人、视觉系统和其他自动化设备的销售和部署相关的统计数据继续创下新高。然而，尽管迅速推出了数字解决方案来帮助制造商，但仍有大量手工和低技术方法，特别是在更传统的行业。

   环顾今天的制造业，人们不禁会注意到技术的增加。从材料搬运到切割、成型、检验、包装和码垛，一切都可以通过某种自动化和数字功能来完成。与机器人、视觉系统和其他自动化设备的销售和部署相关的统计数据继续创下新高。然而，尽管迅速推出了数字解决方案来帮助制造商，但仍有大量手工和低技术方法，特别是在更传统的行业。
　　
　　为了应对劳动力和材料成本的上升，以及消费者和市场对更高产量、更短制造时间和更高质量的压力，许多制造商开始整合先进的数字技术，这一过程通常被称为数字化转型，旨在增强业务决策，提高效率，并从长远来看降低成本。
　　
　　为什么要数字化?
　　
　　在工业4.0时代，市场格局处于不断变化的状态，这使得主要依赖手动和常规流程的公司很难跟上市场的发展趋势，其结果是低效率，生产率下降，浪费和成本呈上升趋势，竞争力受到影响。为了保持竞争力，许多制造商已经开始利用数字化转型，向数字技术的转变是他们长期成功战略的一部分。
　　
　　先进的数字解决方案有助于提高公司的灵活性和敏捷性-能够更快地响应市场需求的变化，以实时可见性和可预测性优化供应链，并通过更快的响应时间和更准确的订单跟踪来改善客户服务。在制造车间，优势进一步扩大，实现自动化、流程和质量数据跟踪，并改进资源分配，所有这些都减少了停机时间。通过数字化转型，再加上物联网、云服务、机器学习和AI，制造商可以深入了解他们的业务，预测和防止故障，并确保持续的运营弹性水平。
　　
　　采用数字化方法
　　
　　如果你的公司正在开始采用数字化的旅程，这项任务一开始可能会令人望而生畏。为了避免感到不知所措，并最大限度地增加取得成功的机会，采取小步骤是很重要的。EigenInnovation的CROJonathanWeiss表示，明确定义目标和结果是关键。他说，“在没有对成功或可量化的业务影响有明确了解的情况下开始一个项目，在采用时几乎肯定会失败。”一旦定义了期望的结果，其他考虑因素应该围绕易用性、与现有技术的集成和可伸缩性。
　　
　　随着劳动力持续短缺，熟练劳动力的成本继续攀升。因此，随着运营商障碍的消除，易于使用的数字系统具有吸引力和优势，使这些系统能够被更广泛的工人使用。Vention的营销经理SophieDucharme认为，易用性是一个主要因素。她指出，Vention的制造自动化平台专注于“简单、易用的工具和解决方案，使那些对实施自动化和制造流程有基本知识的人能够设计、自动化、部署和操作数字系统。”
　　
　　克服挑战和消除障碍
　　
　　数字化制造带来了几个必须成功克服的挑战。虽然许多公司可以快速了解采用数字化转型技术的好处，但需要考虑的因素包括巨额资本支出、实施成本和复杂性，挑战还不止于此，在人员层面，还必须考虑到合格工人的可获得性、对变革的普遍抵制以及对现状的潜在破坏。在现有基础设施上增加数字化时，与现有或遗留系统的兼容性和互操作性可能是最令人关切的问题。BrightIIoT的创始人兼首席执行官DavidePascucci认为，升级控制系统通常应该以保留以前相同功能的方式进行。他说：“许多系统集成不可能在真空中完成，因为制造车间与IT系统的接口并不总是一个无缝的过程，需要整个公司的协调。”
　　
　　向别人学习
　　
　　通常，最好的见解和建议来自那些有经验的人，他们的成功和挑战都是伟大的老师。对于Weiss和Pascucci来说，仔细规划和与所有必要的利益相关者协商的重要性是最重要的。规划过程有助于识别潜在的故障点，并提供预测和缓解这些问题的能力，作为采用数字化的整体业务战略的一部分。
　　
　　由于数字化转型和自动化是一个不断变化的过程，制造商保持敏捷和灵活很重要，这样他们才能对意想不到的变化做出快速反应。Ducharme认为制造车间是有生命的实体。经验告诉她，“制造系统不再是为长达十年的寿命设计的。”相反，“现在每隔两到三年就能看到装配线和设备升级、重新使用或更换一次。”
　　
　　融合技术助力实现数字化转型
　　
　　随着制造技术的发展，我们看到不同技术在制造车间及其周围的快速融合，推动着持续的进步和改进。机器视觉、机器学习和AI正在进一步加速向数字时代的过渡，加强数据收集以进一步推进行业4.0的复杂性。多年来，自动检测一直被用来检测缺陷和故障，但Weiss解释说，在EigenInnovation，他们将检测产品的机器视觉系统与过程数据配对。这不仅显示了缺陷发生的位置，也显示了它们发生的原因，以及最重要的是，如何在未来防止它们。
　　
　　BrightIIoT认为视觉系统对于获得和提供检验信息以及识别和消除产品差异至关重要。此外，视觉系统也可以为资源优化做出贡献。在机器可以可靠地执行检查的情况下，人类可以解放出来从事更高价值和更关键的任务。
　　
　　Vention的Ducharme认为机器视觉、机器学习和AI是建立智能工厂的关键，她呼应了同龄人对组合数据价值的看法：“质量和过程数据的组合增强了实时质量控制、预测性维护、数据驱动的决策和整体效率。”无论制造商是小型、中型还是大型，先进和创新的数字技术都成为跟上竞争日益激烈的全球制造环境的必备条件。
　　
　　编辑：Harris