制造業(yè)仍然背負著過去的重擔，從業(yè)者們不愿跨越從手工流程到自動化流程的鴻溝。
問題始于制造過程的開始。分析師辛迪·尤特拉斯(Cindy Jutras)的新研究發(fā)現，目前平均每天有26%的制造訂單是人工輸入的。因為這是非常耗時且容易出錯的，所以這阻礙了生產率。并且低效率在整個制造流程中繼續(xù)存在。
到目前為止，ERP的舊世界與物聯網的新領域之間幾乎沒有連通性。
但是為什么會這樣呢?
潛在的問題
企業(yè)資源計劃(ERP)系統已經出現了幾十年，它在從生產車間到財務辦公室的各種功能上創(chuàng)建和使用數據。
隨著ERP的發(fā)展，許多相關功能仍然可以在沒有自動化幫助的情況下進行處理。但是，隨著物聯網的興起，一個嶄新的領域打開了。盡管如此，即使具有物聯網帶給眾多行業(yè)和企業(yè)應用程序的優(yōu)勢，它仍未在制造業(yè)中被廣泛采用。
而且，在制造業(yè)中，感知與現實之間仍然存在差距：盡管物聯網提供了更快的速度，但只有42%的被調查制造商認為，物聯網技術的實施具有極大的價值，可促進數據的自主交換。
盡管58%的比較先進的公司可以通過其流程自動化系統交付IoT數據，但只有19%的公司能夠將數據與ERP系統關聯。 如此低的采用率是制造業(yè)在所有行業(yè)中獲得的最低人均收入回報的原因。
可以做什么?
當擁有物聯網數據時，ERP可以幫助組織立即獲得與業(yè)務相關的重要見解。連續(xù)的數據流使企業(yè)能夠進行實時分析，從而幫助他們獲得可行的見解，快速做出戰(zhàn)術決策并顯著增加創(chuàng)收。
已經證明，集成物聯網和ERP可以提高數據可用性，這是改善運營的基礎。所有這些都很容易說，但讓我們看看是怎么做到的。
ERP-IoT集成的第一步通常是機器監(jiān)控，這是幫助公司獲得更大運營可視性并創(chuàng)建持續(xù)改進環(huán)境的主要催化劑。
讓我們看一下物聯網集成的各個階段：
階段1：簡單監(jiān)控
這通常涉及將IoT設備連接到生產線或機器，以便它可以捕獲周期數據和機器狀態(tài)數據(正常運行時間和停機時間)。
在第一階段的主要目標是驗證數據的準確性，獲得實時智能，使制造團隊能夠在出現性能問題時識別出問題，并進行調整以優(yōu)化生產。
階段2：ERP整合通過將機器監(jiān)控流程與公司的ERP平臺相集成，團隊可以將從IoT傳感器收集的數據帶入您的ERP系統，以提高可視性和運營效率。注意：由于制造商的IoT和ERP系統通常使用不同的語言，因此集成系統可能是一個挑戰(zhàn)。
階段3：高級監(jiān)控高級監(jiān)視只是監(jiān)視和捕獲來自制造設備的大量信號的行為。目的之一是了解哪個機器或進程停止了，從而導致系統停機。
這一階段還可能包括捕獲傳感器讀數、溫度和壓力，以確定停機的來源和原因，并實現接近實時的分辨率。
通常，在此階段，持續(xù)改進團隊會獲取他們需要進行迭代改進以節(jié)省成本的數據。
第四階段：大數據
收集數據是一個起點，但最終，您需要超越操作它，轉而可視化它的含義。例如，團隊需要詢問他們是否正在解決最關鍵的問題。他們還需要了解是否有必要的信息來做出明智的決定。
獲取數據的目的是確定設備的總體效能，即OEE。OEE是衡量制造業(yè)生產率的標準，它通過確定制造時間的百分比來衡量真正的生產率。
測量OEE是一個好的開始。但是，衡量停機時間和性能欠佳的原因可以揭示您不會發(fā)現的其他問題，例如，設備和流程中斷的影響，速度降低的原因或與原材料有關的問題。
跨六個西格瑪(Six Sigma)等框架實施大數據分析可以為您的持續(xù)改進團隊提供推動變化的工具。 對改進計劃的每個階段如何工作以及改進工作如何影響制造性能的所有其他領域的深入了解對于持續(xù)改進至關重要。
自動化訂單處理
為了演示啟用物聯網的ERP，讓我們關注訂單處理。
一個目標是使用IOT傳感器來跟蹤庫存和物料，從而自動執(zhí)行重新訂購過程。 例如，當您缺少所需材料時，它可以讓您知道。 而且，如果您想使該過程自動化，則可以設置一個閾值，如果我們低于閾值，則訂購額外的X數量。有了適當的過程，那訂單將自動下達，補充物料，使您永遠不會缺貨。
最終，在人工智能的幫助下，人工智能會在物聯網傳感器提醒你之前提醒你。
在物聯網中使用互補技術
物聯網將幫助公司實現全自動生產車間的理想。但是，沒有一種技術是萬能的?；パa技術對于自動化過程超出物聯網范圍的部分至關重要。
例如，光學字符識別(OCR)技術可以掃描來自客戶的傳入電子郵件以自動填寫訂單。在最好的情況下，OCR是一種讓訂單處理者填補訂單空白的方法。
有了混合分析，來自制造和銷售部門的團隊就可以開始看到趨勢了，比如哪些買家在訂購或不訂購，或者季節(jié)性變化如何影響訂購模式。從本質上講，物聯網和分析技術是攜手并進的，對車間發(fā)生的事情產生了最深刻的見解。
訂單處理只是端到端制造過程的一個組成部分，它得益于ERP和物聯網的集成。以下是物聯網發(fā)揮關鍵作用的其他兩個組成部分：
資產監(jiān)控
通過在一臺機器上放置一個或多個傳感器，您可以收集指標來跟蹤機器當前或隨時間推移的機器性能。您所獲得的關于機器性能的高度細致的觀點幾乎可以無限地表明潛在故障的能力，或者可能需要淘汰機器。所有這些都是以管理資產、控制資本成本和簡單地保持制造過程的優(yōu)質運行為名義的。
供應鏈可見性
將物聯網用于供應鏈可視性可以在材料供應不足時提醒制造團隊，并可以在以下情況下及時找到優(yōu)秀供應商：例如，來自價格較高的傳統供應商，還是來自價格較低但交貨期較長的替代供應商。
物聯網是一種更新的工具
較新的制造業(yè)資產可能配備了一系列內置傳感器。但是，許多組織繼續(xù)使用已經為他們服務了好幾年甚至幾十年的生產機器，并且他們已經多次收回了資本成本。盡管可能需要對新的，支持IoT的機器進行成本回收分析，但對現有機器進行傳感器改造可能是更為謹慎的選擇。
因此，從某種意義上講，物聯網可以作為資產更新的工具，并且可以在未來幾年中以有利可圖的方式運營(并進行例行維護和更新)。
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數字化要一盤棋更要各自為戰(zhàn)
