行业4.0 - 什么有效,什么都没有

行业4.0(仍然)制造业的所有愤怒。我已经服过了对工业4.0的评论.许多行业4.0是热空气,才能享受投资回报率。但是,有一些想法实际上可以很快工作。在这篇文章中,我想向行业4.0的作品以及什么没有。

介绍

如我以前的帖子中所述对工业4.0的评论,行业4.0主要是制造业计算机的德国政府研究计划。该主题没有明确定义,与计算机和行业有关的任何可能(或可能不会)与工业4.0相关联。

4.0行业

制造业

行业4.0首先是制造主题。事物或网络物理系统(省略几个流行语)将彼此连接产品和机器。视觉通常是计算机知道一切,因此我们将能够改善制造系统的控制。或者,甚至更好,计算机控制它,我们不必做任何事情。

虽然这在理论上是可能的,但实际困难被大大低估了。我在许多不同的公司都看到过高度网络化的工业4.0的例子。在这些生产系统中,每台机器和每一个工件载体都是联网的,可以获得大量的数据。每个部件都可以根据需要和可用性从一台机器转移到另一台机器。这些系统将是一个精彩的工业4.0展示——除了运行它的人宁愿回到一个普通的旧装配线。

总的来说,这些系统是无用的。获取和维护这个系统的费用远远超过了它的实用性。

在我看来,与传统系统相比,这种大量计算机化系统是次优的一些原因。

设置它的复杂性

二进制代码数据表示通常,人们低估了建立系统的成本和复杂性。具有数据需要传感器。有些人可能已经是购买的机器的一部分,在这种情况下,您通常必须在机器软件和统一软件系统之间编程(和调试)接口。必须设置其他传感器,这意味着数据布线,电源和包含在软件工具中的包含。总的来说,昂贵的努力。

理解数据的复杂性

分析数据但应该测量哪些数据?这个问题比似乎更难以回答。在行业中,共同答案是,具有大量数据意味着希望正确的数据也在那里。但是,大量数据也使得过滤掉合适数据。所需的数据甚至可能甚至不包括在系统中。

另外,仅具有正确的数据只是第一步。现在你必须理解它!仅仅查看当传感器检测到传递部分时不会真正帮助您。特别是如果你有成千上万的传感器。您需要聚合和处理数据以了解它。这也要求您提出正确的问题。

同样,这需要大量的时间和金钱。处理数据的成本可能比把传感器放在那里的成本要高。但我的直觉告诉我了解数据通常是由于时间和预算原因,以及缺乏意识到这是必要的。根据麦肯锡最近的一项估计,制造业产生的数据比其他任何行业都要多得多。正如一位业内人士所说,你有大量的数据却没有信息!

使用数据的复杂性

经营一家工厂通常至少有些混乱。有可用的良好数据是有帮助的,但你也必须使用它。这通常看起来比实际情况要少得多,这可能是由于传统(我们一直是这样做的)或缺乏培训(你在说什么数据?)或者,如上所述,不具有正确的数据。在任何情况下,结果都是相同的 - 系统未充分利用。

我经常遇到信念,即工厂中的所有问题都将只是通过将它们放入计算机来解决。这绝对不是真的。这些问题仍然存在,除了现在他们更难理解,预防和修复。

缺乏规模经济

以上所有并不总是很好。但是,它可以做得好。这只是一个问题,努力投入了它。现在我们遇到了最大的障碍:这个工业4.0的努力没有很好地扩展!如果您设法为一个商店楼层执行它,您将不得不为另一个车间完全彻底完成。难以回收软件工具而无需重大返工以匹配新工厂中的新和不同传感器信息。因此,对于新工厂来说,这个行业4.0努力必须从头开始。

另一个复杂因素是,公司非常保护自己的数据。我听说许多机床制造商在他们的机器中实施了遥感和维护诊断工具,结果客户要求关闭它。beplay sports博彩出于保密的原因,这些公司不希望外部工具供应商访问他们的生产数据。因此,这种远程支持工具通常根本不使用。

为什么呢?

如果行业有这么多的负面影响4.0,为什么首先是这样做的?在我看来,有两个原因,可能会或可能不适用于所有公司。

首先,是为未来做准备。虽然工业4.0的投资回报仍然很糟糕,但最终问题将得到解决,这可能是有益的(作为对比,对于数控机床,这花了20多年的时间)。因此,即使这样一个系统可能花费数百万欧元,作为一个学习经验,保持在技术的前沿可能是值得的。

其次,它有助于销售产品。这种花哨的华而不实的系统非常适合给客户留下深刻印象,可能导致销售额增加(或可能不是)。但整体商业案例为提高质量或成本来投资金钱往往不是很好。

规模经济 - 物流

但是,有一种类型的行业4.0应用程序,具有规模经济:物流!几乎所有制造公司都必须围绕零件。许多公司的仓库和将货物带到消费点的标准。这是规模经济可能有益的地方!

不出所料,如果投资回报不错,人们就会开始这么做。最著名的例子是Kiva Systems,它被亚马逊收购,现在被称为亚马逊机器人。这些是在仓库内移动货物的小机器人,通常从仓库到拾取和回收。这些机器人降低了成本,允许更好地利用地板空间,因此总体上他们似乎是好的底线。它们也具有很强的可扩展性,许多公司都可以使用类似的系统。下面是亚马逊机器人网站上的众多视频之一。

这些机器人已被差距,沃尔格雷斯,钉书钉,镀金集团,办公室仓库,箱子和桶,以及Saks第5大道,但在亚马逊购买了Kiva之后,他们结束了合同。因此,即使我相信许多公司将受益于此,该产品也不再可用。

中国一家名为Geek+的公司已经制造了一款仿冒品,这进一步证明了它的有效性。我不确定专利权,但该公司似乎做得很好,比如被阿里巴巴使用。下面是他们的宣传视频。

由Shentong Express开发的一个略有不同的系统,也用于中国来分类包裹。以下是其产品的许多视频之一。

不是自我驾驶,而是我在上面

这也适用于大玩具。大型采矿车辆开始由计算机驱动;例如,在澳大利亚的里约热茶矿,他们使用了七十三辆自驾车。在可以放置标记的受控矿区环境中,自动驾驶更容易设置,提供良好的WLAN,激光传感器和雷达,以及如何培训所有其他人类驱动因素如何与自行车416吨堤岸互动.这使它不仅更快和更便宜,而且显然也更加安全。其他地雷正在追随这一趋势。最新的卡车甚至没有驾驶舱作为备用。

一个互联网寓言

让我们把这个和互联网上的一些例子进行比较。有很多人在为YouTube这样的互联网平台创造内容。然而,创造这样的内容需要投入大量的工作,并且很难扩大规模。然而,提供内容具有良好的规模经济。

如果你想投资金钱,你可能不想在下一个着名的Youtuber上投资它,而是在下一个着名的YouTube中,因为由于能力扩大了额外费用的能力,这一福利是如此大。制造也是如此。行业4.0是制造商品的低回报,但由于其更好的可扩展性,它可能是商品分销的更高回报。

概括

3D打印的内部楼梯塔为了完整起见,我还想指出,我看到了3D打印的巨大潜力。如果你认为这是一个工业4.0的话题,那么它也有潜力。

总体而言,我认为,与未来的利益更具模糊和远远相比,物流在物流中已经有强烈的利益。现在,走出去,组织你的行业!

3关于“行业4.0 - 什么有效,什么不”的想法

  1. 它肯定会改变我们的工作方式,它已经做到了。使用和使用计算机和数据的能力越来越重要,如果有人无法使用计算机,他们将落后于薪水甚至就业。从长远来看,令人担忧的是,AI将突出所有人类,而且可能没有任何工作,但未来仍然有点差不多。

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