在所有看似不同的体系、应用程序和数据搜集过程中，咱们或许会忘记最初为什么需求搜集这些数据。当然，你的劳动力办理体系记录时刻，你的仓库办理体系搜集运营数据，而你的设备供给性能数据，但便是这样了吗？在你投入了这么多金钱、精力和时刻进行数据搜集之后，这便是它的价值和用处吗？工业4.0的准则告诉咱们不是的。

实时数据：当时状态

 

在今天的仓库中，搜集很多数据类型是常见的，这些数据类型包括库存、设备性能、能源运用、员工培训前史和质量操控信息等等。这些数据点可以经过各种软件渠道、远程信息处理体系和手动输入获取，而这些体系或许是您现已在运用的。然而，直到现在，挑战在于将这些分散的数据连接起来，以协助咱们发现或许被忽视的功率问题。

例如，搜集到的保护记录让咱们知道，特定叉车的轮胎比其他轮胎被替换得更频频。但这里有陷阱：咱们常常缺乏“为什么”。为什么那些轮胎磨损得更快？这辆叉车在什么作业条件下运用？操作员在操作前是否没有进行检查？是由于操作员的驾驶习惯吗？仍是有其他原因？

 

 

当一切完美结合

工业4.0的根底倡议对咱们的数据进行更全面的审查，这样咱们不仅了解某些工作正在产生，并且在很大程度上也了解其产生的原因。当咱们可以更深化地剖析和了解咱们的运营时，咱们可以充分运用这些数据——这些数据咱们投入了很多金钱、精力和时刻来搜集。

改善的保护：

以咱们之前的轮胎替换为例。有了工业4.0准则和广泛的数据搜集，咱们可以盯梢这些轮胎需求频频替换，并确认背后的原因。在这个比如中，是由于这辆叉车所走的道路。这是经过将保护成本盯梢数据与实时位置体系（RTLS） 盯梢数据结合起来确认的。了解这一点，咱们可以实施有针对性的保护战略，延长设备的运用寿命并削减停机时刻。

 

进步运营功率：

咱们可以运用搜集到的数据来优化流程、改善道路和分配资源。考虑一个叉车充电站的比如。是否正确地运用了它来优化机会充电时刻？有了实时数据，咱们可以切当地知道操作员在歇息或吃饭时的具体时刻，并且在这些时刻内叉车是否现已插入充电器，以及每个班次结束的时刻。这确保了设备鄙人一个班次开始时可以运用，并避免了由于电池状态低而形成的不必要的停机时刻。

改善的成本效益：

当您了解某些工作产生的原因时，您可以做出正确的决议计划来降低成本。例如，如果有一些常见的拥堵区域使您的自动驾驶货车减速，运用这些数据可以允许您优化设施布局或道路安排以进步吞吐量，添加您的利润和设备的投资回报率。无论是削减保护费用，改善能源运用，仍是优化劳动力和自动化资源，数据驱动的见解都会带来更 lean 和更盈利的运营。

 

 

 

供应链经理的AI：猜测剖析的承诺

工业4.0最令人兴奋的方面之一是猜测剖析。这项技能运用前史数据来猜测未来的成果。它能回答诸如“如果我优化运营的这个方面，其他领域会产生什么？” 类似的问题。有了这个问题的答案，供应链经理可以做出正确的决议计划，例如他们是否具有处理额外事务的条件，或许他们的当时运营是否可以处理更多的SKU。

猜测性保护是另一个改变游戏规则的技能。与其依据固定的时刻表或运用小时数替换零件，您可以经过多种不同的动态因素猜测设备（例如叉车液压泵）何时需求特定的保护。此外，猜测性保护确保只要在必要时，技能员才会对叉车进行检查，而不是遵循固定的程序。这种方法可以节省劳动力，由于当保护不需求时，技能员不需求依照预订的时刻表对叉车进行检查，然后协助最大化正常运转时刻并进步生产力。  

 

第一步

通往工业4.0的旅程或许看起来令人望而却步，但你或许现已搜集了很多的数据。你正在为未来的剖析需求建立当时运营的前史记录。当你深化数据运用和剖析时，确保有强壮的网络安全措施来保护敏感信息。让IT部门参与并了解当时搜集的数据是很重要的，由于IT可以协助确保各种应用程序和体系可以有用交流。最后，与值得信任的供货商协作可以简化数据搜集和剖析过程，使你向工业4.0的过渡愈加顺畅。