随着人口增长,建筑、林业和农业行业对非公路机械的需求将逐渐增加,复杂性也会随之增大。
一直以来,重型机械和设备制造公司并不是率先迈向数字化的公司。
他们之所以会延迟实现自动化,原因之一是装配过程十分复杂 - 由于各种固有原因,重型机械和设备工厂仍以手动装配过程为主。
无条件的成功因素是以创新方式收集和使用数据,然后分析这些数据并基于更好的决策寻找新的改进机会,从而提高生产效率。
智能制造关键词

“”工业 4.0 似乎是一个流行术语,从某种意义上说,它是所有流行术语的源头。它代表着新的工业革命,在这一轮工业革命中,物联网 (IoT) 和由此产生的大数据流与人工智能 (AI) 和机器学习相融合,以帮助作出预测并避免出错。增强现实 (AR) 和增材制造 (AM) 带来了新的机遇,具有无限潜力,将会降低成本,提高效率,同时减少装配过程中的人为失误。
当然,整个装配过程不需要使用机器人完全实现自动化便可生成大量可以分析并转化为商机的数据。智能互联工具是迈向数据驱动的装配过程的第一步。

数字化潜力巨大。

许多公司已经收集了数据,但对如何处理这些数据仍然感到困惑。通过使用合适的分析软件工具,工厂经理可在几秒内知道某项操作是否不满足相应标准。在数据的帮助下,我们可以举办适当的培训活动,并为最终客户提供有关装配过程中紧固质量的详细统计数据。

在重型机械和设备行业,非常简单的手段是通过增强互联性来达到降低成本的主要经济效果。通过跟踪所有智能工具以及操作员如何使用这些工具,管理人员可以启动“先发制人”的措施,在工具发生故障之前予以更换。
减少生产线停机时间和提高生产质量是制造商最重要的一些要求。通过最大限度地减少人为失误和故障工具,可以显著提高生产效率。这使生产过程变得更加灵活。大数据流也为在其他市场仿建工厂提供了机会。
随着数据透明度的增加,预测性维护也将适用于日常运营,从而通过减少现场停机时间来节约成本。重型机械和设备公司可以在制造过程中使用智能工具和软件来实现技术变革,并充分发挥工业 4.0 的优势。