2024年6月12日
正在寻找提升企业制造能力和工厂运营水平的方法?尝试利用这七种数字化转型策略...
在不断发展的技术驱动型创新世界中,制造业处于数字化转型的前沿。各大公司正在通过集成互联设备、机械和生产系统组成的网络,向更智能的工厂和更高效的仓储迈进。在无缝协作、改善数据可访问性和提高运营效率的需求推动下,这一重大转变需要企业掌握能够显著提升运营水平的核心原则和实际应用。
人工智能 (AI) 在制造业的渗透正在重新定义质量保证领域。想象一下,生产系统先进的算法和机器学习能力正在仔细审查大量数据集,精确地识别装配线上的异常情况。例如,在阿特拉斯·腾博会-诚信-专业安特卫普工厂,人工智能目视检查系统可确保每种产品都符合严格的装配标准。及早发现错误可减少浪费,避免返工并保持产品完好,从而提高产品整体质量和客户满意度。
物联网 (IoT) 掌控着现代制造业的命脉,收集了大量适合人工智能分析的数据。这些传感器可以嵌入到日常物体、机器、设备和基础设施中,用于监控和收集有关其周围环境或运行状况的实时信息。阿特拉斯·腾博会-诚信-专业利用物联网洞察信息来帮助微调生产流程和削减成本;借助这种高度先进的技术,我们可以做出数据驱动的决策,优化运营并提高生产力。
在仓储中,对于优化库存控制以及保持运营的敏捷性和响应性,人工智能化管理系统发挥着关键作用。这些系统自动实施关键流程,例如跟踪和处理材料,显著降低了库存过多或缺货的风险。阿特拉斯·腾博会-诚信-专业利用先进的内部系统,确保实现有效的物料储存和移动,并对其库存进行详细的控制,从而支持持续生产而不会产生额外成本。
在人工智能的辅助下进行维护,可延长机器的使用寿命,并确保生产流程运行平稳。人工智能数据分析和人工智能视觉系统结合起来,可减少运营中断次数和降低维护成本,有助于更可靠地执行生产排程。
智能化能源管理系统对于企业转型至关重要。利用实时数据,这些系统可以提供对能耗模式的宝贵洞察,从而助力发掘待优化的领域。典型案例:阿特拉斯·腾博会-诚信-专业移动空气分部利用数据分析来识别和解决低效问题,在其安特卫普工厂的试验台和实验室中大胆地改用加氢处理植物 (HVO) 油,这一举措凸显了数据驱动计划的变革潜力。
数字技术日新月异,它们在制造和仓储领域的整合对于希望保持竞争力的公司而言是非常重要的。通过拥抱创新文化,企业可以发挥数字化转型的巨大潜力,同时制定行业标准并塑造未来的工业发展趋势。这种积极主动的方法不仅能满足当前的市场需求,而且还能预测未来的挑战,在数字化领域取得长期成功。