准备好让你的车间更强大了吗?
了解更多通过跨多个工厂扩展机器连接,企业可以全面了解其运营情况,这可以帮助他们确定需要改进的领域,优化流程,并相应地分配资源。
目前,cxo几乎没有关于其运营效率的准确数据,导致他们根据有限、延迟和有偏见的信息做出决策。随着市场竞争的加剧、供应链的约束以及严重的劳动力短缺,高管们正在寻找解决方案,以从他们管理的多个工厂中提取见解。
现有的手动和半自动化数据收集和管理系统(如MES和ERP)提供了有限的能力来捕获工厂级数据,并使信息在企业级可操作。
根据LNS的研究在美国,释放工业分析潜力的最有效策略是投资于先进的数据基础设施,包括机器连接和下一代自动化。通过构建强大的数据基础设施基础,企业可以更好地收集、管理和分析所需的数据,从而做出明智的决策并推动运营改进。
挑战在于在整个企业范围内扩展机器连接。使用MachineMetrics,它可以用更少的资金,快速完成,并使用有限的内部技术资源。
物联网项目的部署一直在稳步增长,但用户正在努力扩大试点项目的规模。根据贝恩2022年的研究在美国,80%的买家的试点项目规模不到60%。
导致这些失败的原因包括集成的复杂性,供应商无法支持扩展,以及物联网解决方案的生命周期支持不足。最初采用的其他障碍包括IT/OT集成、缺乏技术专长和不明确的ROI。
MachineMetrics的建立是为了克服与大规模连接机器相关的许多障碍。我们的平台能够实现与机器资产的深度连接,而不牺牲整个企业的可伸缩性、与其他系统的互操作性或对数据的可访问性,以推动洞察。
让我们回顾一下实现多工厂机器监控的一些主要挑战。
连接OT资产,即使是单个工厂和机器车间,也一直是一个挑战。有不同类型的设备,但也有不同的制造商、家族和控件模型,以及在控件上运行的不同版本的软件。
再乘以数百台机器和多个工厂,你就面临着巨大的技术挑战。此外,仅收集数据并不是这一挑战的唯一部分。
可以说,机器连接中最困难的部分是所收集数据的标准化。为了实现可操作性,有必要将数据转换并标准化为应用程序和系统可以摄取的公共模型。否则,将无法从数据中获得任何价值。
MachineMetrics的基础是机器数据的自动捕获和转换或上下文化。这种功能可以在几分钟内实现可消耗的机器数据和洞察,所有这些都是即插即用解决方案的一部分。
我们的自动化数据转换引擎将机器数据转换为所有类型设备的标准数据结构,从而实现一致的报告和分析,而无需在所有机器和工厂之间进行编码或数据标签映射。
无论是连接到一台机器,还是数百台机器,MachineMetrics都能够支持快速增长。该平台是基于云的,以适应需求的变化,不断增长的设备采购和站点扩展,同时保持易于维护、更新和远程访问。
缺乏内部技术资源是扩大多工厂机器监控的最大障碍之一。通常,当制造商接近物联网部署时,他们有内部能力启动小规模试点。
挑战在于规模的扩大。该组织将不得不雇佣额外的技术资源来连接机器、标准化数据、确保安全性、定期运行备份和更新、集成系统、启用数据可访问性和可视化数据。使用自主开发的连接解决方案和水平物联网平台,可扩展性变得成本高昂,因为这些方法缺乏规模经济。
试图构建可伸缩的数据收集解决方案是一种昂贵的资源错配。相反,制造商应该专注于他们最擅长的事情,制造产品,并找到一个能让他们尽快实现价值的解决方案。
MachineMetrics是一个即插即用的平台,可以实现快速、简单的连接,同时作为持续价值的基础。我们确保企业能够通过确保大规模、快速和安全的资产连接来弥合IT和OT之间的差距。
OT团队通过开箱即用和自定义报告和可视化立即获得数据可见性,以及驱动应用程序、工作流和其他车间系统的能力。IT团队拥有用于机器连接的有组织且安全的数据基础设施,该基础设施支持整个企业的许多业务系统,而不需要内部部署或本地解决方案的手动需求。
MachineMetrics也是实现精英集团的技术提供商之一AWS工业软件能力.这是什么意思?这意味着您可以放心,我们已经与AWS架构最佳实践保持一致,为行业应用程序构建最安全、高性能、弹性和高效的云基础设施。
随着数字化转型,出现了一种潮流效应。随着越来越多的企业计划成为现实,其他制造商被迫部署技术解决方案,以提高运营效率并保持竞争优势。
这里的问题是,如果对所追求的目标/价值/目标没有一个清晰的概念,就不太可能实现价值,也不太可能认为试点是成功的。
在考虑工业物联网解决方案之前,重要的是要规划出在试点中要实现的目标、初始成本和规模经济、在培训和资源限制方面扩展解决方案的影响,以及可以从多个维度(工厂与企业级、生产团队与it团队、一线工人与管理人员)大规模实现的用例和价值。
下面我们将讨论MachineMetrics在多工厂部署中为客户启用的一些常见用例。为了价值和回报期,我们与客户合作,在推出任何技术之前确定他们的目标和目标。
在试验过程中,我们能够准确地衡量目标和交付价值的数量。我们的客户平均在30天内实现投资回报率,在试用期结束后,我们与您一起构建一个路线图,通过平台实现持续价值。
通过在边缘、云端以及工厂和企业级的OT和IT系统中提供标准化和上下文化的生产数据,可以实现广泛的有价值的用例。
从企业的角度来看,制造业领导者有能力更好地理解、监控和改进他们的设施,并通过实时、准确的生产数据深入了解运营绩效。
下面我们提供了我们客户部署的更常见用例的高级概述,但如果你想进一步阅读,我们也有一个更深入的指南:顶级用例和价值实现
监视和分析任何工厂的性能,以便更好地了解多个维度的效率和吞吐量,无论是某些生产线、工作还是流程。
从工厂到工厂的深入运营洞察的能力使企业用户能够对每个工厂的性能进行基准测试和比较。
分析整个企业的加工和劳动能力,为分配相应的工作提供了机会。如果生产线限制在一个设施,您可以将工作转移到另一个有可用产能的位置。
分析企业范围内的生产绩效有助于生产计划团队管理和满足需求。有了准确的机器数据,包括零件数量和循环时间,领导者可以确保适当的劳动力、设备和材料可用。
MachineMetrics可以连接到任何类型的机器,并与任何通信协议和控制系统一起工作。作为机器连接领域的领导者,MachineMetrics还可以将数据标准化为公共模型。这消除了手动数据标记映射的需要,以确保自主地收集、上下文化和标准化数据。
一旦从边缘设备收集到数据,就可以安全地将其发送到云平台,在那里它可以进一步与操作数据相结合。
运行数据是关于机器运行的信息,如机器的活动(生产、安装、维护)、正在制造的零件号、负责机器的操作员和质量数据。将运营数据分层于机器数据之上,从而有机会驱动垂直的、快速的价值驱动用例。
一旦所有数据都集中在数据平台中,就可以以多种方式为各种数据消费者利用这些数据。
在工厂层面,MachineMetrics提供开箱即用的报告和仪表板,提供即时的车间可视性,并支持深入分析,以更好地了解任何机器、作业、操作员或流程的性能,以及整体操作。这有助于生产团队更快地解决停机问题,分析和解锁容量,优化和自动化流程,并执行基于状态的维护。
MachineMetrics的可扩展性提供了进一步的价值,使用户能够将数据流输入关键系统,如MES、CMMS或质量管理系统。将机器与车间系统集成可以确保每个系统都拥有最有效的数据,以便人员经理做出更好的决策,或者使系统能够根据生产数据驱动自动化。
在企业层面,用户可以访问跨所有设施的消耗性生产数据的标准化模型。这些数据可通过MachineMetrics云平台获得,可用于企业系统(如ERP)或业务智能工具(如Grafana)。
这对于企业生产绩效的可见性、跨设施有效分配工作以及管理供应链特别有帮助。此外,它还赋予高管将车间绩效与实际业务绩效挂钩的能力。这确保了在整个组织中执行的任何持续改进计划都可以基于它们的底线影响进行分析。
在所有机器和设备上提取实时生产数据为企业领导者提供了巨大的竞争优势。
MachineMetrics支持工业数据基础设施,该基础设施支持实时高质量数据、组织的多个级别和功能的可访问性,以及允许关键管理系统(如ERP、MES和CMMS)使用的公共数据模型。
将这一价值与跨整个设备舰队部署连接的能力结合起来,而无需额外的内部技术资源,您就有了一个简单有效的解决方案。
使用MachineMetrics免费试用程序,用户可以进行小规模部署,以证明平台的价值,同时为全面部署构建更准确的评估。预订演示或者报名参加我们的团队免费试用.
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