Sau đại dịch COVID-19, hoạt động sản xuất đang bùng nổ trở lại và kéo theo đó là sự tập trung mới vào các sáng kiến ​​Chuyển đổi số. Ngành công nghiệp này đang đứng trước ngưỡng cửa của thời kỳ phục hưng được nhiều người mong đợi và rõ ràng là các nhà lãnh đạo sản xuất không chỉ cần nắm bắt mà còn đẩy nhanh sự đổi mới trong khi quản lý các quy trình quan trọng như tăng công suất trong khi duy trì chất lượng sản phẩm. Hợp tác hiệu quả sẽ là chìa khóa để làm tốt cả hai; nhưng nó thậm chí còn quan trọng hơn khi lực lượng lao động đã ra đời và phần lớn vẫn ở xa.

Khi virus quét qua toàn cầu, người ta nhanh chóng nhận ra rằng sẽ có kẻ thắng người thua. Có thể nói, nhiều nhà sản xuất đã mất cảnh giác. Trước khi tính toán nói trên của ngành sản xuất, ngành công nghiệp này đã nổi tiếng về việc chậm áp dụng tư duy kỹ thuật số, lấy dữ liệu làm trung tâm, điều này đã làm thay đổi các ngành công nghiệp khác.

Điều này được hiển thị đầy đủ khi ngành công nghiệp quay cuồng. Ngay cả những người trước đây đã bắt tay vào các sáng kiến ​​Công nghiệp 4.0 hoặc IoT trị giá hàng triệu đô la cũng bị bỏ lại mà không có bất kỳ kết quả nào cho thấy những nỗ lực của họ. Chúng tôi có những khách hàng, trước khi làm việc với MachineMetrics, đã dành nhiều năm cố gắng xây dựng các giải pháp của riêng họ, chi hàng triệu đô la để phát triển và tích hợp tùy chỉnh trước khi đạt được giá trị ban đầu. Thật không may, khi đại dịch xảy ra, các nguồn lực để duy trì những triển khai đó đã đi vào ngõ cụt. Họ không chỉ không có dữ liệu cần thiết để thích ứng trong thời điểm này mà còn bị ám ảnh bởi bóng ma của các sáng kiến ​​IoT của họ trong quá khứ. Với việc nhiều nhà sản xuất kết hợp sản xuất thông minh với các sáng kiến ​​IoT của công ty lớn hơn này, giá trị tiềm năng đã bị mất đi.

Bây giờ, điều này không có nghĩa là ở đây hoàn toàn đổ lỗi cho đại dịch. Sự thật là trước đại dịch, việc triển khai IIoT đã thất bại với tỷ lệ cực kỳ cao (81% McKinsey, 2020). Điều này là do một số yếu tố, nhưng chủ yếu là bản chất tốn kém thời gian và nghiêm ngặt của việc thực hiện và triển khai. Kết quả là một “sáng kiến” IoT lớn, cồng kềnh, khó thực hiện mà không có trường hợp sử dụng hữu ích nào để nói đến. Những phát triển này không chỉ mất quá nhiều thời gian và tốn kém quá nhiều, mà sự thiếu hụt nhân tài ngày càng tăng trong sản xuất có nghĩa là những người trong toàn tổ chức có thể không có kiến ​​thức hoặc kỹ năng ở cấp CNTT hoặc OT để quản lý sự phức tạp của việc sản xuất công việc.

Câu hỏi đặt ra ngày nay là: tại sao lại đầu tư vào các sáng kiến ​​chuyển đổi kỹ thuật số ở cấp công ty khi bạn vẫn không có dữ liệu có thể sử dụng từ nhà máy? Sản xuất thông minh không yêu cầu cả một tổ chức tận tâm với sự thành công của nó.

Đối với hầu hết các nhà sản xuất, chuyển đổi kỹ thuật số nên bắt đầu bằng việc nắm bắt thông tin chi tiết từ trung tâm của hoạt động sản xuất – vốn là tài sản máy móc tạo ra các sản phẩm này và con người vận hành chúng. Những tài sản này có thể đại diện cho chi phí vốn lớn nhất đối với bất kỳ tổ chức sản xuất nào và đang tạo ra hàng nghìn điểm dữ liệu mỗi giây. Tuy nhiên, dữ liệu này không được thu thập hoặc phân tích để cải thiện hiệu quả, cản trở việc cải tiến liên tục. Các nhà máy ngày nay vẫn được tiêu thụ theo quy trình thủ công dẫn đến sự kém hiệu quả lớn ảnh hưởng đến mọi thành phần của tổ chức. Điều này được thể hiện rõ trong báo cáo đo điểm chuẩn của MachineMetrics nói rằng tỷ lệ sử dụng máy trung bình dưới 30%.

Dữ liệu và thông tin chi tiết (và hành động) được thu thập từ dữ liệu này, có thể cung cấp nền tảng cho các nhà sản xuất phát triển kinh doanh và tạo sự khác biệt trong cạnh tranh. Trên thực tế, rất có thể sự kém hiệu quả tồn tại ở cấp độ máy móc là yếu tố thấp nhất để tạo ra tác động kinh doanh lớn, chưa kể đến chất xúc tác thúc đẩy nhiều loại ô tô trong tương lai.

Đây là lý do tại sao nền tảng của phương pháp tiếp cận của chúng tôi là cung cấp một nền tảng dễ sử dụng, tự động hóa việc thu thập và chuyển đổi, hoặc ngữ cảnh hóa dữ liệu máy. Khả năng này cho phép tiêu thụ dữ liệu máy và thông tin chi tiết trong vài phút. Tôi không thể nhấn mạnh đủ mức độ khó thực sự của nhiệm vụ đó trong thực tế đối với một số loại tài sản như máy công cụ. Nó không đơn giản như chuẩn hóa qua OPC-UA hoặc MTConnect, như chúng tôi nghe nhiều nhà cung cấp đề xuất, bởi vì chỉ một phần nhỏ các máy hỗ trợ các giao thức đó. MM đã kết nối với hàng nghìn máy cho hàng trăm khách hàng. Như đã nêu trước đó, nhiều nhà sản xuất, nhà tư vấn và nhà tích hợp hệ thống, đã cố gắng xây dựng lại bánh xe cơ sở hạ tầng dữ liệu máy từ đầu với các mức độ thành công khác nhau như một phần của các sáng kiến ​​IoT lớn hơn. Những nỗ lực phát triển này, ngay cả khi tận dụng nền tảng IIoT ngang, có thể mất vài tháng nếu không muốn nói là nhiều năm. Và một khi cơ chế thu thập và bối cảnh hóa dữ liệu máy đã được xây dựng, nó cần được duy trì. Không chỉ chi phí duy trì các giải pháp này là cao mà còn mất cơ hội và giá trị liên quan đến việc phân bổ sai nguồn lực để phát triển một thứ đã tồn tại dẫn đến bất lợi cạnh tranh cho nhà sản xuất.

Dữ liệu thời gian thực chính xác được thu thập và chuyển đổi tự động từ các tài sản máy tạo ra cơ sở vững chắc để thúc đẩy giá trị lợi nhuận ngay bây giờ và liên tục. Chúng tôi nhận thấy rằng, khi được kết hợp với khả năng hiển thị và khả năng hoạt động thông qua cảnh báo, phân tích và tự động hóa được kích hoạt bởi dữ liệu này, có thể cải thiện từ 15 đến 20% hiệu suất sử dụng trong vài tháng.

Khi phần nền tảng này đã có, thành tựu giá trị có thể được tăng tốc theo một số hướng bằng cách tích hợp dữ liệu này vào dữ liệu ẩn khác nằm trên hệ thống tổ chức và nhà máy của doanh nghiệp từ thiết kế sản phẩm đến sản xuất, chất lượng, bảo trì và hậu cần (chúng tôi gọi là “Khai thác luồng kỹ thuật số dữ liệu máy) để thúc đẩy quá trình tự động hóa vô tận và cơ hội đạt được giá trị vượt trội nhanh hơn bao giờ hết.

Làm như vậy cho phép một hệ sinh thái gồm các nhà sản xuất và đối tác đẩy nhanh việc đạt được giá trị và giảm thiểu rủi ro thất bại của sáng kiến, bằng cách sắp xếp tối ưu các kỹ năng độc đáo của các thực thể tham gia vào sáng kiến ​​IIoT cụ thể.

Hệ sinh thái IIoT ngày nay bao gồm các nhà sản xuất, nhà chế tạo máy, nhà phân phối máy chế tạo, nhà cung cấp dịch vụ, nhà cung cấp công nghệ và giải pháp, nhà tích hợp hệ thống, nhà tư vấn và nhà cung cấp phần mềm. Mỗi người tham gia có năng lực, kiến ​​thức chuyên môn hoặc tài sản trí tuệ riêng có thể được tận dụng để thúc đẩy sáng kiến ​​IIoT thành công. Khi các tài nguyên này bị lệch hoặc không được tối ưu hóa, các sáng kiến ​​IIoT thường gặp khó khăn trong việc cung cấp đề xuất giá trị đã hứa, hoặc chúng hoàn toàn thất bại như các số liệu thống kê cho thấy.

Nhà sản xuất nên tập trung vào đâu? Chúng tôi tin rằng đó là những lĩnh vực tận dụng được kiến ​​thức chuyên môn sâu về lĩnh vực của họ. Vẻ đẹp của nền tảng MM là nó cho phép nhà sản xuất và mở rộng, hệ sinh thái đối tác của họ, tối ưu hóa các quy trình chính và tạo ra các quy trình mới sáng tạo trong suốt quá trình hoạt động của họ. Phân tích, bao gồm các thuật toán ML và AI, có thể được phát triển và áp dụng cả ở biên và trên đám mây, bằng cách sử dụng MM và / hoặc các công nghệ phân tích khác. Sự liên kết giữa các kỹ năng và công nghệ này tạo ra công thức tối ưu để tạo ra giá trị nhanh chóng và liên tục cho nhà sản xuất.

Như đã thể hiện trong đại dịch, các nhà sản xuất không thể không đầu tư vào chuyển đổi kỹ thuật số nhưng không chắc nên tập trung nỗ lực vào đâu. Một mô hình dưới mức tối ưu, trong đó các công ty cố gắng tập trung vào hoặc tạo lại một cái gì đó ngoài chuyên môn cốt lõi của họ, dẫn đến việc lãng phí thời gian và nguồn lực ở mức tối thiểu. Nhiều khả năng, kết quả là thất bại và tụt hậu so với các đối thủ trong cuộc đua phân biệt và gia tăng giá trị.

Để giải quyết vấn đề này và để nhà máy kỹ thuật số đạt được quy mô, điều này cần đơn giản hơn. Các sáng kiến ​​IIoT thành công yêu cầu lựa chọn các công nghệ phù hợp cùng với sự liên kết phù hợp của các thực thể khác nhau trong hệ sinh thái tham gia vào sáng kiến. Để tối ưu hóa việc đạt được giá trị nhanh chóng và giảm thiểu rủi ro, sự liên kết đó phải tận dụng công nghệ, IP và chuyên môn miền duy nhất của mỗi người tham gia. Trọng tâm nên tập trung vào việc chuyển đổi dữ liệu tức thì, các ứng dụng độc lập, tự động hóa và tích hợp vào các hệ thống nhà máy sản xuất giống tốt nhất khác.

Tôi đã lưu ý trước đó trong bài viết này rằng nhiều nhà sản xuất đã phải chịu đựng trong những thời điểm khó khăn này, và phần lớn những đau khổ đó chắc chắn nằm ngoài tầm tay của họ. Tôi không được phép nói vào thời điểm này rằng tất cả chúng ta đều đã phải chịu những tổn thất lớn trong năm qua, một số nhiều hơn những năm khác. Nhưng ai là người đã thành công? Ai là người chiến thắng? Các công ty có thể xoay vòng, phản hồi và thích ứng. Và đó không phải là may mắn; họ có thể làm được điều này bởi vì họ đã chuẩn bị sẵn sàng dữ liệu, công cụ và tư duy để giành chiến thắng.

Mục tiêu của chúng tôi tại MachineMetrics không phải là làm chậm lại hoặc tái tạo những nỗ lực hiện tại của nhà sản xuất mà thay vào đó là tăng tốc và tối ưu hóa chúng, giúp họ chuẩn bị và luôn nhanh nhẹn để họ cũng có thể là người chiến thắng. Đối với các nhà sản xuất đã đầu tư vào các sáng kiến IoT lớn, cồng kềnh và khó thực hiện: bây giờ là thời điểm tốt để áp dụng các giải pháp theo chiều dọc có thể giúp ích ngay lập tức.

Nguồn: machinemetrics