在智能制造、数字化转型等领域寻找投资回报

新冠病毒-19大流行迫使公司在不可预测的时期如何运行和优化系统上了彻底的一课。全球组织被迫将技术置于其业务的核心，加速数字化转型。在经历了一年的混乱之后，公司和行业都在努力招聘和留住合适的员工，因此围绕未来项目投资回报的问题也就不足为奇了。

IDC估计，在增强现实(AR)、虚拟现实(VR)和机器人等工业4.0技术上的投入，将有助于实现工业4.0营收超过1万亿美元，以制造业和运输业为首。

除了流行词汇外，数字转型的核心是推进商业战略，改善运营，并发现可持续发展、效率和生产力的新机遇。

为了取得成功，公司需要提高资产和运营价值链的盈利能力和资本回报率。

支持更大的商业战略

通过列出清晰的财务和运营愿景，团队可以展示投资如何创造真正的商业价值。麦肯锡公司报告研究了一组精选的行业领先制造商，他们利用数字化转型来增强运营。这些公司记录的好处包括减少30%到50%的机器停机时间；生产力提高15%至30%；质量成本降低10%至20%。通过使技术解决方案与业务需求保持一致，它可以阐明转型如何支持公司范围内的优先事项，并突出投资的重点。

例如，杜克能源公司(Duke Energy)将预测性分析软件作为其项目的一部分，以避免发电厂发生灾难性故障。该软件利用来自3万多个传感器的高保真数据，开发了1万多个模型，在资产故障发生之前就捕捉到它们。在过去三年里，该公司发现了500多个油田，保守地说，避免了超过1亿美元的维修成本。

(小标题)数据对于运营,客户和企业来说,是无价的战略资产

每一次数字化转型之旅都需要从对信息和数据已成为企业无价的战略资产这一关键认识开始。团队收集、可视化和分析数据的速度越快，采取有利于运营和客户的行动的速度就越快。实现数字化转型的总体战术目标是创建基于信息和分析的实时运营控制回路，以管理企业。

例如，世界上最大的工业气体制造商之一通过预测资产分析关闭了其数据循环。在定期维修停机之前，工厂发现了一个振动传感器异常。这使得技术人员可以进一步研究涡轮发动机压缩机，并发现一个破裂的叶轮。这种早期打捞避免了被动维护和计划外停机，共节约了50万美元。

(小标题)在工业资产破产发生之前抓住它们

正如上述例子所支持的，ARC咨询集团对常见故障模式的研究发现，82%的故障类型是随机的。只有18%是可预测的，并且可以使用传统的维护方法进行预防。

例如，机器学习（ML）有助于在定期检查之前识别设备运行中的低效和异常情况。工程师可以参考运行模型和数字孪生模型，了解设计与运行性能之间的最新异常情况。当与先进的可视化和控制技术（如基于web的人机界面（HMI）、监控和数据采集（SCADA）系统以及AR/VR）相结合时，这种能力变得越来越强大。

在一家大型受监管和非受监管公用事业公司中，在六个州拥有60多家工厂，包括煤炭、简单循环燃烧涡轮机、联合循环和综合气化工厂，预测分析软件用于帮助监控和优化关键发电的维护。涡轮转子裂纹的早期预警为该公司节省了3450多万美元。
数字解决方案使公司能够增强能力，扩大覆盖范围，实现回报最大化。一个开放的，系统不可知的方法驱动长期价值和更低的总拥有成本。

马特·牛顿是Aveva资产表现投资组合主管。由Chris Vavra编辑，网页内容经理，控制工程， CFE Media and Technology，cvavra@cfemedia.com．

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关键词：数字转型，资产分析

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