环境卫生

大流行后制造业发生了怎样的变化

由于COVID-19大流行,制造业发生了很大变化,人们认为未来会发生的技术正在发生。文中强调了五个关键驱动因素。

通过redviking. 2021年6月29日
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Covid-19大流行和政府任务的停机对我们的生活产生了重大影响。供应链中断成为正常新闻辩论和讨论的一部分。制造商必须根据新现实枢转运营。2025年预期的行业领导者的变化现在正在发生。4.0行业现在,世界各地的行业领导者普遍采用比以往任何时候都更接近。

让我们来看看制造业如何在大流行后的世界变化。

制造业的未来

制造业发生了多方面的变化。他们解决了制造工厂的各种效率。重点是目前行业景观的过程改进。变化中有五个主要驱动因素:

  1. 自动化和机器人技术
  2. 物联网和人工智能
  3. upskilled劳动力
  4. 本地化供应链
  5. 数字供应链。

1.自动化和机器人学

自动化是工业3.0的标志。在制造业中引入的可编程逻辑控制器(plc)和监控控制和数据采集(SCADA)系统促进了这一点。微处理器和相关软件的兴起增加了自动化的可能性。它还使自动化制造设施更容易实施。它导致了多功能机器人的兴起,比如六轴机器人。实施成本也在逐年下降。

由于新冠肺炎疫情而实施的封锁,让拥有自动化设备的制造商占据了优势。他们确保了一个远离社会的工作环境,并与更少的劳动力一起工作。生产设施将转移到自动化生产线。它将使用可编程机器人和控制系统。交钥匙装配线解决方案帮助制造商安装自动化生产线。

2.上升劳动力

未来的劳动力需要与今天完全不同的技能。今天的叉车运营商几乎普遍存在所有制造设施中。叉车司机将变得冗余,自动化导轨(AGV)和其他自动化移动技术。

然而,它需要与其他专业技能组织的劳动力需求。自动化工厂比运营商更需要维护技术人员。自动制造工厂的生产损失昂贵。维护技术人员是必须确保机器根据规范运行的人。他们还需要进行预测性维护。

对其他技术服务的需求将增加。其中包括故障排除,设备组装,研究人员,工程师和运营高管。还有在需要更多劳动的行业中也会有转变。大流行增加了对日常购物的电子商务依赖。这导致仓库和分销中心的劳动力更高的要求。劳动力必须通过投资提高他们的知识和技能来适应变化。

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3.工业物联网和数据经济

工业互联网(IIOT)将在未来的制造设施中普遍存在。IIOT基本的宗旨是,制造工厂中的每个设备都有传感器,将数据收集到时钟圆。由此收集的数据通过低延迟,快速网络用于自动化控制和分析。自动化控制系统将使用5g和Wi-Fi 6e即将推出更快。

收集到的大量数据可以使用人工智能进行分析。机器学习算法可以从数据中获得洞察。传统的分析方法无法处理大量复杂的数据。云计算能够利用人工智能进行大数据分析。边缘计算有助于在工厂内部的设备上更快地分析数据。

收集的大量数据对于预测性维护非常有用。机器学习算法分析各种数据流以预测机器故障。IIOT数据在实施数字双胞胎方面也很有用。数字双胞胎帮助OEM在运行时监控所有资产。来自世界一部分资产的数据可用于改善另一项设施的资产。它们也可用于预测性维护。

4.本地化的制造能力

Covid-19暴露了全球供应链中的漏洞。这被苏伊士运河堵塞加剧了这一点。制造商现在意识到在世界的一部分中集中生产能力的危险。他们正在为强大的物流基础设施建立本地化的供应链。

美国制造商将向美国移动更多的制造工厂。这将减少亚洲国家生产设施的依赖。改变的强大政治和社会压力也是因素。消费者也在消极生产的中国生产的商品。美国各国正在为美国制造制造设施提供企业激励措施。

制造商将生产设施转移到U.S将不得不平衡对强大供应链和成本问题的需求。使用专业机器人的自动化是它们的前进方向。这将通过从该国招募熟练的劳动力来补充。这有助于企业具有可靠且强大的供应链。此外,向当地社区提供经济增压。

5.数字供应链

供应链是从原材料采购到将产品交付给最终消费者的完整基础设施。冠状病毒中断导致的供应链冲击让企业重新思考整个供应链功能。供应链的可见性在管理中变得很重要。

供应链可视性是从一个位置跟踪整个供应链中的运动的能力。这包括监控大量活动部件。这些包括,

  • 供应商
  • 供应商
  • 仓库
  • 分销中心
  • 销售点数据
  • 制造数据
  • 现场运输数据
  • 员工信息
  • 宏观经济数据
  • 地缘政治新闻。

随着必须监控的每个利益相关者,变量是无限的。通过所有利益相关者的软件集成启用供应链可见性。另一方面是各方之间的信任,导致开放和透明的沟通。

制造业的未来还在等待

不断变化的贸易景观需要将来的制造方法发生变化。自动化,熟练的劳动力,当地的美国制造设施和强大的供应链将形成在大流行后的世界未来的基岩。Redviking是一种提出解决方案来挑战制造业问题的先驱。Redviking有装配线,机器人应用和其他具有挑战性的工程问题的交钥匙解决方案。

这篇文章最初发表于Redviking的网站redviking.是CFE Media的内容合作伙伴。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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