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Siemens:大数据助企业复兴

八月 16, 2022 | Zac Elliot, Siemens
Siemens:大数据助企业复兴

过去,对北美地区来说,电子产品制造向来都不属于大行业。大部分电子产品的组装工作都是在亚洲地区完成,亚洲地区的供应链和运营成本更具经济优势。位于北美地区的电子制造业一直将重心放在了产量较低、成本较高的设备上,而需要批量生产的产品则放到了其他地区。但随着COVID疫情的出现以及美国推出各种新法规,这种状况正在改变,北美地区的电子制造业受到了更多关注。

那么北美地区的工厂要如何与那些制造成本更低区域的工厂竞争?其实,不存在竞争关系,因为产品种类不重合。制造业正在发生改变,北美地区的公司应采用不同的定位去运营。

制造业正在发生什么变化?客户订购的产品朝着专业化和定制化的方向发展,促使行业每批次生产的产品数量越来越少。北美地区的制造商历来都以多品种为主,已经对如何迅速响应客户、保持高度灵活的生产方式和生产高质量产品驾轻就熟。具备这些能力,对于支撑新一代制造而言至关重要。

制造商要如何适应这种发展趋势?对于工厂车间而言,制造生产线变得更加模块化,才能用相同的设备制造出品种更多的产品,但真正能让制造商脱颖而出的能力是如何利用数据来支撑工厂运营。若想一直能做到迅速响应客户、保持较强的灵活性、生产较高质量的产品,且同时要提高多品种产品的产量,那么数字化和利用数据是唯一的出路。

有效利用数据能带来的主要优势之一就是提升预测精度,但若想有效利用数据,则既要掌握特定领域的专业知识,还要能够对数据有深入的了解。与此同时,还需要能够第一时间获取数据,但这不是轻松的任务。目前,有很多智能设备交互界面上会呈现设备上正在进行的流程和生产操作,并且能使设备和外部管理系统紧密互连。目前使用的大部分设备都不能提供内部操作的有关信息,可正是这样的细节才能让性能提升更上一层楼。有了这样的信息,电机额外消耗了功率或传感器的轻微反应就能表明性能或设备可靠性存在问题。如果公司无法获取,则可以投资研发资源确定如何获取此类数据。

为了能从竞争中脱颖而出,公司一定要提供响应迅速、支撑性强的智能产品化方案。如果能够在产品定制化和产品复杂度之间取得有效的成本平衡,那么就可以比业内同行获得更高的利润率。与大规模生产的制造环境相比,利用改善后的工作流程和技术来保持较高产量,则能节省成本。

智慧制造可以通过对生产效率、设备使用情况和整个价值链状态的深入了解,支持批量定制化。可以通过消除信息孤岛并共享数据,大幅缩短NPI周期和上市时间。

采用数字化革新和智慧制造策略,能助力企业加强把控能力、更加了解供应链的情况并优化产能,从而在加大产量和加快发展速度的同时又能保证可利可图,企业也因此能更好地适应发展趋势。采用了智慧制造策略后,各企业能在设计投入生产之前就确信能够生产出理想的产品,而且生产规划是最新的且已经同步给了其他相关方,生产系统也是经过优化且按计划正常运行。

西门子发表了很多关于数字孪生的观点。电子制造运营采用数字孪生的意义就在于该技术能够分析并了解正在发生的情况和原因,以及如何改善所发生的情况。通过采用软件来创建模型并优化制程,运行多种假设情况并使用成本相对较低的方式进行评估。在投资新设备和购买新材料之前,这种方式可以通过模拟并验证产品设计和生产能力,为公司节省大量的时间和金钱。

无法利用智能方式分析数据并做出明智决定的公司则会在竞争中处于劣势,无法给客户及其生产的产品提出切实可行的深入见解。如果不知道什么方式才是读取、理解和应用数据的最佳方式,真的会给公司造成实质性的成本损失,包括创收机会、生产效率和生产力,以及产品质量等。

对于那些正在规划未来发展方向的制造商,数据才是解锁优化制程能力、降低成本能力和准确衡量ROI能力的关键,所有这些能力需要在产品、服务、用人和策略方面做出正确的决策。

 

更多内容可点击这里查看,文章发表于《PCB007中国线上杂志》22年7月号,更多精彩原创内容,欢迎关注“PCB007中文线上杂志”公众号。

标签:
#EMS  #设计  #制造工艺与管理  #Siemens  #西门子  #大数据  #企业  #复兴  #数字孪生 

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