Enterprise Success Story - Siemens & NavVis Digital Factory Solution
來源： 先進製造業
隨著工業4.0的浪潮來襲，數位化工廠也被越來越多的工廠所認知，但很多人並不清楚傳統工廠的弊端到底有哪些。
1、傳統工廠：人工統計，效率低且不準確
很多傳統的中小型工廠中，對於設備生產數據的採集，幾乎完全依靠人工完成。流動的人員、散落的數據，導致數據的保存成了一個巨大的問題。同時人工統計的效率也非常的低，往往都是每天下班或者每周進行一次統計，完全不能進行即時生產數據更新。
此外，數據對於設備而言，有著時效性和歷史數據參考性的關鍵作用，從底層操作工的數據記錄 - 數據分析 - 數據回饋 - 管理者的決策，中間的環節讓數據的時效性大大降低，同時人工的記錄統計，也會造成數據不準確等問題，而且龐大的數據計算分析，對於人力是一個非常大的耗損。
其次，歷史數據對於設備的維護，具有參考性的意義，但是傳統工廠的數據，靠著一張張的記錄紙，或者大量的 Excel 表無疑是給未來的工作又增添了難度，而且工廠不能控制人員的流動，每一次的交接都可能導致數據的流失。
2、數位化工廠：設備聯網，數據自動上傳回饋
而在數位化工廠中，物聯網的概念就被運用到每一台設備上。設備與設備之間，早也不是資訊孤島，而是將人、設備，透過數據建立緊密聯繫。一個工廠管理者可以在手機或者 PC 終端，觀測到每一台設備的即時數據，而且可以隨時收到設備的狀態提醒。
比如你設置了：軸承的溫度超過 80 度，提醒溫度過高。當設備高於攝氏 80 度時，就會立即收到提醒，實現了收集、分析、回饋的同步進行，大大縮短了時間，提高了決策的效率。
除了收集、計算、回饋等「去工人化」的功能，設備聯網之後，還有一大好處就是數據的儲存。大量歷史數據，包括設備損失數據，也給後期工廠設備的很多操作，都提供了參考意義。之後，再遇到工廠的人員流動，這些數據依然可以隨時調用並完善保存。
3、傳統工廠：設備意外停機頻發，造成大量損失
除了數據的管理問題，傳統工廠還有一大痛點，那就是經常遭遇意外停機。意外停機不僅造成了生產的停滯，而且對於設備造成的隱性破壞不可估量。一家半導體工廠就能因為停機 2 小時，損失了 1000000 美元，損失是意外停機最可怕的後果。
為了預防設備的意外停機，工廠通常安排了 24 小時的輪班工人巡檢，造成了工廠人力耗損嚴重。每時每刻的巡檢，也並不能全面檢測到，可能導致設備意外停機的各種因素。傳統工廠透過手摸、耳聽等最原始的方式，這樣的檢查方式使得很多設備的小毛病很容易就被忽略，恰巧就是那些小毛病引起了損失超過百萬的損失。
其次，由於害怕意外停機帶來的嚴重損失，很多工廠也會購買大量的備用零組件，以防止意外停機的維修需要，而現實情況又是一些設備的意外停機故障週期很長，導致大量的備用零組件並沒有派上用場，造成成本浪費。
4、數位化工廠：設備意外停機預警通知，讓設備時刻保持最佳運行狀態
數位化工廠的運轉過程中，設備的一切都被隨時監控回饋，而意外停機發生之前，設備的某些參數會發生變化，此時設備就能在參數發生變化時，即時進行預警通知，讓設備故障在發生之前被發現及維運。
也就是說，在故障發生之前，手機上就能收到相應的提醒，立即作出決定，從而保證工廠設備時刻處於最佳運行狀態。
即使是故障已經發生了，也能在過去的設備故障統計裡，立即找到合適的解決方案，把損失降到最低。這也就是數位化工廠實現的重要一步，讓預知未來成為智慧工廠的一部分。
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