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数字化驱动流程工业转型升级

借助数字化转型带来的新技术和新应用前景,实现创新突破和效率跃升。

工厂内使用平板电脑的男员工

为什么现今数字化转型与企业业务发展密不可分?

流程工业面临持续上升的灵活度、高效率和合规性要求,同时还要有效管理陈旧基础设施,受严格法规约束。在流程工业许多领域,数字化转型已成为战略刚需,以保证企业的市场竞争力。

然而,波士顿咨询公司的调研结果显示,许多行业的数字化成熟度整体滞后,发展之路仍困难重重(波士顿咨询公司(BCG)的数字化加速指数(DAI)20231)。当前,工业企业必须充分发挥自身优势,比如掌握有海量数据资产,将数字化转型转化为可量化的商业价值。麦肯锡公司(McKinsey & Co.)公布的另一份行业基准报告2同样指出,重资产行业的数字化进程普遍落后于数字化领军企业。Endress+Hauser认为,我们帮助客户进行数字化转型,意义在于创造价值,而不是成本累积。数字化转型旨在提高生产效率和提升维护能力,实现运营成本的可预测性、可扩展性,最终实现成本节约。

意义不言而喻:唯有加速数字化进程,方能保证长期成功。

两名员工使用平板电脑检查数字化工厂 ©Endress+Hauser

数字化转型面临哪些障碍?

尽管数字化转型的战略价值已达成行业共识,但实践层面普遍陷入“试点困境”,难以突破。关键制约因素如下:

  • 运营约束:受安全至上的企业文化和标准化作业流程双重制约,大幅压缩了试错空间。
  • 组织复杂性:实现IT和OT融合需要顶层架构设计、跨域协同机制和组织能力迭代的三位一体支撑。
  • 落地实施挑战:许多先锋企业坦言,数字化项目的最大瓶颈在落地实施阶段,而不是设计规划阶段。
  • 规模化困境:由于转型线路模糊,战略目标与执行目标不统一,概念试点项目常常被搁浅。

推动可持续转型

数字化转型成功落地不止依靠技术。还需要设定清晰的目标,明确系统化实施路径,以及跨组织层级达成共识。

连通数据、设备和决策

从数字化战略到运营改进的转型之路,离不开核心技术的驱动。流程工业利用Ethernet-APL、IO-Link等智能制造解决方案实现数据、设备、决策无缝连通。

这些技术显著提高了数据可用性,减小了传输延迟时间,支持实时响应,是实现可靠高效生产的关键要素。

智能制造帮助工程师使用平板电脑检查资产 ©Endress+Hauser

信息更透明,决策更及时

智能制造解决方案提供从现场层到企业管理系统的端到端信息可视化管控。全透明度信息有助于基于当前数据和历史记录快速决策。提供实时性能指标、运行偏差,以及潜在优化空间信息。企业可通过数据驱动型学习实施可扩展的改进,最终打造高度互联、敏捷、快速响应的生产环境。

智能维护管理

数字化不仅仅关乎数据流和互联互通,它正在深刻变革流程工业。通过运用数字孪生等数字化赋能资产与技术,您的维护团队得以从单纯被动式的维护模式,发展为融合状态监测、预测性与预防性维护策略的先进体系。由此,您能够延长资产寿命、减少停机时间、提升可靠性,同时优化效率与生产力。

人们围坐在会议室桌旁,面向屏幕。 ©Endress+Hauser

基于数字洞察的智能化策略

有效的设备维护管理远不止服务于单台资产,它更关乎确保整个工厂以高性能运行。传统的维护模式往往聚焦于单体设备,却可能导致代价高昂的停机。而数字化彻底改写了规则:

通过持续接收所有互联设备的数据流,系统能在故障发生前及时预警——让您有时间主动应对,而非被动反应。

要提高设备可靠性与运行效能,必须从“故障后维修”模式转向结合以下要素的洞察与数据驱动模式:

  • 预防性维护:基于已知磨损规律或制造商建议,按固定周期执行计划性维护任务。
  • 预测性维护:通过数据洞察与分析,在潜在故障发生前进行预判与预警。
  • 状态导向维护:持续监测设备状态,仅在必要时触发维护措施。

答疑解惑

脚注

1. 波士顿咨询公司(Boston Consulting Group):速度、价值与创新飞轮的力量
2. 麦肯锡公司(McKinsey & Company)2022年生命科学行业数字化与分析领域的十大观察要点

尾注

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