在最近的在線亞洲弧行業論壇名為加速數字轉換Post-COVID世界,三金博宝app安卓版下载菱電機作為白金讚助商參與。Hajime Sugiyama、數字製造師,工廠自動化係統集團在三菱電機,談到數字製造提供了現實生活中的例子,強調SMKL(智能製造改善水平)和kpi。SMKL是一個水平的評價指標數據利用率在工廠。它可以幫助管理做出投資決定通過展示的目的、影響,關係每一個投資一步使工廠更聰明。
成立於1921年,三菱電機,跨國電子和電氣設備製造公司總部在東京,日本不斷增長在過去的100年。公司承諾“更好的變化,體現了改善哲學——一個持續的過程改進,永遠不會結束,事實上“總是努力實現更好的東西。“三菱電機躋身全球前100名數碼公司。
這個博客捕捉要點Sugiyama先生的演講。演講視頻(第二天、會話3)vFairs平台將在接下來的三個月:弧亞洲論壇2021 (vfairs.com)。文檔和視頻鏈接也可以在三菱電機的展台。
現實和數字改善
Sugiyama先生的演講圍繞“數字改善”,物聯網實現的難點,和數字化的道路上的經驗教訓。全球產業的一項調查顯示,雖然85%的組織/ 4.0企業了解行業的潛力,隻有10 - 15百分比詳細策略。這樣做的原因是因為有一個願景/夢想和現實之間的差距在商店的地板上,Sugiyama先生解釋道。他闡述了通過客戶所麵臨的鬥爭。當一個新的生產線,它似乎是一個不錯的機會來實現行業4.0(完全自動化,AI /機器學習、數字的孿生兄弟,雲,5 g等等);但建議通常拒絕因為實現的高成本和困難在計算投資回報(ROI)。因此,管理決定等到他們有更好的掌握的技術和成本可以降低。
Sugiyama先生給的例子數據分析項目的預見性維護注塑機來提高輸出質量。這樣做是通過實時數據收集和分析部署邊緣計算和人工智能。成功的某一點,但是這個項目被推遲了,因為是一個故障預測率低,並不能發現問題的根源。更多的數據進行了分析,但結果沒有改善。公司的最佳工程師們在這個項目上九個月,管理層認為,這是一個浪費寶貴的資源。Sugiyama先生建議,“明智地使用你的時間和關注的領域你可以更有效率。”
其他原因失敗在物聯網實現工廠:
- 谘詢公司成本高
- 能源監測,但儲蓄沒有意識到
- 由於舊設備安裝成本高
- 複雜的數據分析
內部電機總成
使用的例子從一個三菱電機的電機裝配工廠,Sugiyama先生總結如下:
難點:長期訓練;裝配錯誤;很難評估效率。
數字解決方案:安裝智能導航工作,這減少了訓練時間,消除裝配錯誤,自動測量的裝配時間和數據檢查而收緊螺絲。這個數字解決方案是非常有用的在流感大流行期間必須保持社會距離,和員工成長速度在短時間內。所有這些因素幫助實現投資回報。
Sugiyama先生接下來,著重介紹了一些挑戰的解決方案,如時間計劃,“裝備”(收集每個產品所需的零部件)的螺絲可以耗費時間,和一些數據可能並不是利用。一道克服這些瓶頸,改進過程很到位:簡化數字手冊的準備,選擇螺絲在assembly表,並引入數據利用係統。雖然投資回報周期很長,其他生產線的係統可以被重用。
經驗教訓
夢想是很重要的,但從小做起,Sugiyama先生解釋道。如果範圍太大,那麼它將很難計算投資回報率,但如果範圍較小,投資回報率可以預測。共享和達成一致的目標和kpi(即你在哪裏,在什麼水平你在,和你想去的方向)與管理是另一個重要方麵。
三菱電機使用SMKL矩陣評估水平的數字製造通過使用兩個軸:一個是成熟度級別,,另一個是管理水平。水平能見度數據所代表的成熟度級別,在縱軸上。水平軸代表的粒度,或項目管理的詳細級別。
此外,Sugiyama先生說,物聯網必須一步一步實現(收集、可視化、分析和優化)。這是相同的在工廠層麵,你必須開始小,然後向上移動。三菱電機的SMKL地圖繪製,討論他們在哪裏,他們希望在未來五年。它還有助於繪製出員工的技能和知識水平。在日本三菱電機是與其他公司合作標準化SMKL和kpi方法。