2020年11月18日 星期三

.新冠肺炎大流行後,2020 – 2025 智慧製造的策略必加速採用

Swiss Smart Factory: 

Lighthouse Project – Digital Retrofit



isg


介紹

2020 年第一季初,全球智慧製造和工業 4.0 領域的公司,在經歷了十多年的快速成長之後,預計全球經濟將加速成長,再創輝煌的一年。


2020 年 1 月,市場調查公司 MarketsandMarkets 進行預測,智慧製造市場的同比成長將加速,2020 年總市場價值將達到 2147 億美元,並在 2025 年之前持續強勁成長,預計到 2020 年至 2025 年,總市場價值將達到 3848 億美元,複合年成長率為 12.4% 。參見下面的圖1。



2020 年第一季 COVID-19 大流行時,對全球經濟的影響是巨大的,智慧製造業在 4 月的美國損失了 130 萬個製造業工作崗位,對此感到震驚。 隨著亞太地區、歐洲和北美洲通過政府提供的不在家訂單關閉其經濟,MarketsandMarkets 和其他行業研究公司開始發布 COVID-19 後的年度同比預測,並修正了對 2020 年的影響, 預測成長率為負,下降 16%。


圖2 顯示了修訂後的預測,市場的成長預計將從 2020 年的 1813 億美元,成長到 2025 年的 2204 億美元,複合年成長率為 4.0%。 雖然這還不到 COVID-19 預測前值的三分之一,但它仍然預測從 2021 年開始會有健康的恢復。


為應對公共衛生危機,對智慧製造產品和服務的需求增加,將帶動進一步的成長。這可能會刺激數位雙胞胎技術的持續發展 - 潛在和實際的實體資產,過程、人員、地方、系統和設備的數位複製品 - 在整個生態系統中維持製造營運,並且在醫療保健和製造業中協作機器人的作用,迅速擴大部門。



儘管一些預測是保守的,但許多行業研究人員和高管都看漲。 研究公司 Keypoint Intelligence 預測,「 COVID-19 會導致全球數以百萬計的,實踐社交距離的工作流程發生根本變化,與自我隔離的建議。


儘管毫無疑問,COVID-19 是一種變革力量,但它並沒有使我們進入工業 5.0。」 Keypoint Intelligence 還預測了以下趨勢:

COVID-19 正在加速工業 4.0 產品和服務的採用,使各個行業的公司進入基於物聯網(IoT)的技術,和工作流程的更成熟狀態。


儘管過去企業一直有理由採用數位工作流程,但 COVID-19 提供了另一個強有力的動力,促使其邁向具有智慧製造,或智慧列印流程的智慧工廠。


儘管傳統觀點認為需要專用的辦公空間,來最大程度地提高生產力,但正如我們所說的那樣,這一理論正在經受最終考驗。


儘管 COVID-19 大流行尚未觸發工業 5.0,但它帶回了工業 4.0 的現實。 數位化工作流程和自動化不再是目標。 他們是要求。 物聯網設備為組織在大流行期間,保持收入流提供了一條途徑。 未來就在這裡,但是只有最精明的企業,才能充分發揮潛力。


看漲的預測顯示,從 2021 年開始,智慧製造將沿著與 COVID 預測之前的趨勢線,相同的趨勢線開始加速成長,或者與圖3 所示的 ,COVID 預測之前的趨勢線相比更加強勁。下面的圖3 中的綠線表示,從 2021 年到 2025 年的成長可能性。



在回顧和分析了這些市場預測之後,我們認為,即使在今年經濟下滑之後,智慧製造仍將積極反彈。 主要問題是:智慧製造業將反彈多少? 它會超過 2020 年初 COVID 之前的預測嗎?還是會進一步抑制反彈?


智慧製造的成長將取決於全球經濟,以及 2021 年至 2025 年全球製造業的改組。我們相信智慧製造的成長速度,將與 COVID-19 之前的市場預測相同或更高,如圖3 所示,取決於全球經濟反彈的性質,兩條綠線之間的潛在成長範圍。


智慧製造的採用和趨勢

在過去十年中,智慧製造和工業 4.0 產品和服務的採用率顯著提高。 IoT Analytics 的「物聯網市場洞察」於 2020 年 1 月採訪了全球 150 位高級製造主管,從而驗證了這些採用率。


下面的圖4 展示了調查的結果,顯示了今天,有 28% 的被詢問的 Industry 4.0 技術,已完全佈署或廣泛用於製造商,而 IoT Analytics 所詢問的 25% 的 Industry 4.0 應用案例,已被完全廣泛地推出或使用。圖4 還列出了受訪者採用的頂級工業 4.0 技術和用例。


最受歡迎的前三大智慧製造技術,與網路安全(調查中被調查的 74% 的技術被廣泛或完全佈署),雲端計算(佔調查的 65% 的技術)和物聯網(佔 48%)相關)。最常見的三個用例包括基於狀態的監視(其中 37% 的用例在日常操作中,被廣泛或完全使用),無線更新(其中 32% 的用例被推廣)和遠端服務((其中有 31% 推出)。


圖5a、5b 和 5c 顯示了調查的進一步結果,包括全球區域採用智慧製造,使用最多的前五項技術,使用最多的前三項

案例,前三大挑戰,最受歡迎的前三大技術供應商和領先的市場採用者。


北美在全球總體技術採用率方面領先,歐洲領先 9 個百分點,亞太地區領先 16 個百分點。全球最重要的技術仍然是網路安全,與物聯網和工業物聯網(IIoT)計劃相關的安全威脅越來越多。雲和物聯網技術,繼續擴大其在工業和營運領域的覆蓋範圍。儘管增值應用案例的數量持續成長,但當前採用的主要應用案例是條件監視、遠端服務、預測性維護和凌空中更新(OTA,over- the-air )。


此外,公司在採用工業 4.0 技術時,面臨的三大最常見挑戰,包括難以獲得頂尖人才、技能和經驗豐富的資源。接下來的兩個最常見的挑戰,是技術與不成熟技術的互操作性。領先的技術供應商因地區而異。


微軟、IBM 和 AWS 是北美最受歡迎的技術供應商。 ABB、西門子和 SAP 是歐洲領先的供應商。華為、阿里巴巴集團和發那科在亞太地區最受歡迎。按地區領先採用工業 4.0 產品和服務的製造商,包括北美的 GE、波音和Tesla。在歐洲是西門子、ABB和寶馬;以及亞太地區的豐田、華為和富士康。





ISG 認為製造業趨勢可分為三類:

1)COVID 之前的製造業; 


2)COVID 之前的其他製造業務和技術; 


3)COVID 之後的製造業。


COVID 前製造行業中存在的趨勢包括:

.工業 4.0 全球越來越多地被採用

.隨著政府的支持,在製造過程中越來越重視工業自動化

.越來越重視合規性

.供應鏈的越來越增加複雜性和整合

.對軟體系統的需求激增,這些軟體系統可減少時間和成本,並提高總體設備效率(OEE)

.隨著物聯網設備的顯著成長,對營運技術(OT)的網路威脅,以及與 IT 網路的互連性網路威脅的數量,和嚴重性呈指數級成長

.隨著遷移到中層和前端辦公室,破壞工作場所的工作和技能要求,安全服務的人工智慧(AI)的發展,以及機器人流程自動化(RPA)的應用,越來越多的人採用智慧自動化 AI、機器學習、光學字符辨識(OCR)和高級分析等工具。


COVID 之前的製造操作和技術趨勢,可以分為兩類:

1)破壞 ISA-95 的趨勢,和 

2)其他破壞性趨勢。


破壞 ISA-95 的趨勢包括:

.將應用和數據遷移到雲端

.ERP 和 MES 層,以及 MES 和 SCADA 層的融合崩潰

邊緣計算與雲之間的連通性。


圖6顯示了破壞ISA-95水平的三種趨勢的演變。



之前擾亂其他製造營運和技術領域的趨勢

COVID-19大流行包括:

.提高應用分析與數位化生產轉型和供應鏈之間的一致性

越來越多地使用虛擬和增強實境(VR / AR)技術來模擬製造業生產和虛擬原型,並使用數孿生來優化產品生命週期

使用即時 5G 網路,將工廠自動化與本地無線電網路連接起來,並實現無延遲的機器人對等通信等場景

.將可編程邏輯控制器(PLC)虛擬化為軟體程序

越來越多地採用「服務即銷售」的製造方式

.「越來越多地採用「服務式」出售的機器

.增加生產設置的靈活性

.增加價值鏈的整合

.透過新的發行方式,增加了對網際網路的使用。


COVID-19 大流行立即帶來了重大變化,並引入了一系列新趨勢,這些趨勢正在加速和抑制智慧製造的採用和成長。在 COVID-19 之後會發生什麼?我們相信先前列出的所有 COVID-19 之前的趨勢將仍然有效,並對智慧製造的成長和採用,產生一些波動的影響。


以下是 COVID-19 之後的趨勢,這些趨勢綜合了MarketsandMarkets、Keypoint Intelligence、MarketWatch 和 ISG 的研究結果。


.加速工業 4.0 的採用,使各個行業的公司進入基於 IoT 的技術流程,和工作流程的更成熟狀態

.加快企業運動速度,並致力於建立智慧工廠產品組合

.對智慧製造產品和解決方案的需求不斷成長

.數位孿生在維護製造生態系統,和產品開發中的營運方面越來越重要

.新興和擴大協作機器人的作用,以解決社交距離需求期間的人力短缺問題

.修復來自中國的 COVID-19 破裂的供應鏈,特別是在武漢和湖北省

.將製造供應鏈轉移回美國和歐洲,以獲取與國家安全相關的產業和產品,新建的綠地工廠和擴大的棕地工廠

.資訊技術中製造系統的成長,以監控即時生產和工廠營運,並減少工廠現場員工的數量,以響應 COVID-19 社交距離要求

.製藥行業複合年成長率的成長,以及製造業從中國和印度轉移到其他國家,以使供應鏈多樣化,並降低對最終市場的風險。


隨著世界範圍內解除 COVID-19 的影響,並向新的未來發展,製造商將需要在設計,其智慧製造採用策略和路線圖時,考慮這些趨勢。應該考慮以下策略。


智慧製造採用策略

智慧製造卓越中心(CoE)

製造商已使用多種方法來構建智慧製造計劃。常見的方法是建立高級或智慧製造 CoE。這些依靠集中的孵化器,來培育智慧製造思想和應用案例,在實驗室環境中設計和驗證這些想法,然後將其出售給其公司旗下的製造部門或公司,甚至出售給各個工廠的營運或產品線。使用了智慧製造 CoE 的概念遍布全球的製造公司,尤其是北美的製造公司。


這種方法的問題在於思想太小,回報率低使用較少的應用案例和計劃,並採用不理想的方法進行投資。智慧製造 CoE 的概念是有效且良好的,但是其操作佈署通常過於戰術化,並且對於許多智慧製造程序而言,其生成的結果都不理想,而 ROI 卻低於預期。


智慧製造應用案例

在過去的五年中,許多製造商透過預測價值和 ROI,來開發智慧製造應用案例策略,但是案例並不總是很好地定義的,並且 ROI 很難預測。如今,具有可預測的成功歷史的使用案例,在許多製造商中得到了更好的定義和驗證。


下面的圖7 給出了八個領先的智慧製造應用案的研究結果,顯示 37% 的受訪者,已將基於狀態的監視,廣泛或完全佈署到了日常操作中;在接受調查的人中,有 12% 的人表示製造即服務,已廣泛或完全佈署到日常營運中。




智慧工廠

智慧工廠是重大策略投資,其中包括技術、用例和產品線。智慧工廠的好處,包括顯著的營運價值和效率,可轉化為可觀的 ROI。一些更成功的佈署智慧製造的製造商,使用智慧工廠策略。這些製造商看到了透過明智的製造計劃,而大膽思考並擴大規模的價值。


智慧工廠的傑出例子,是世界經濟論壇(WEF)的燈塔工廠,它們是世界上最先進的工廠,它佈署了廣泛的工業 4.0 技術和案例以進行擴展。


2017年,隨著許多製造商啟動試點計劃,或啟動其智慧製造CoE,WEF(世界經濟論壇,World Economic Forum) 開始認可先進的製造技術和用例。


2018年,首批 16 個燈塔工廠獲得認可。到 2020 年 1 月,世界經濟論壇將 18 家新的智慧工廠納入先進製造商的全球燈塔網路,在工業 4.0 的應用中,證明了其在全球的領先地位。當前,全球燈塔網路的一部分,為全球 44 家智慧工廠做出了傑出貢獻。


下面的圖8 列出了 WEF 所確定的關鍵性能指標(KPI),以及端到端(E2E)燈塔,和燈塔工廠所展示的性能改進,和百分比影響。


關鍵績效指標包括生產力、可持續性、敏捷性、上市速度和客製化。 E2E 燈塔在所有類別和 KPI 上,均顯示出了從 5% 到 5% 的顯著積極改進,相較於他們過去的表現,整個規模達到200%。


隨著工廠產量的增加和品質成本的降低,生產率類別中的 KPI 表現出最大的改善。敏捷性指標代表第二高的改進,在交付時間減少,轉換縮短和庫存減少方面,表現出顯著優勢。 第三個最強的指標是產品上市速度,在降低上市速度和設計更代方面表現出色,減少時間。



圖9 提供了來自全球不同地區的四個示例,這些案例因其在工業 4.0 應用中的進步而被 WEF 認可。


德國的 AGCO 燈塔透過數位解決方案和智慧生產線設計,在其各種拖拉機產品組合的生產中,證明了生產力的顯著提高。該公司透過將週期時間減少了 60%,並將生產率提高了 24%,實現了 KPI 的改進。它還將運輸成本降低了 28%,將發現現場品質問題的時間減少了 30%,並將按時交付時間縮短了 20%。實現此性能值的主要案例,包括數位化可變節拍時間(這是開始生產一個單元到下一個單元的平均時間),用於設計製造和線平衡的虛擬版本,智慧轉換管理,用於品質監控的高級分析,以及數位供應商績效管理。


日本的 GE Healthcare Lighthouse,在其精益生產工藝文化和歷史基礎上,採用了工業 4.0 技術,從而將削減成本的目標提高了 30%,將週期時間減少了 46%,將人工減少了 33%,

並將庫存揀選的步行距離減少了 43%。這些案例包括生產線上,基於應用程序的 eAndon 通知,操作員的生物特徵辨識,具有可視化的即時性能監控,RFID eKanban 物料移動和 eSpaghetti 可視化,以優化在工廠中的步行路線。


美國強生視力保健燈塔,將其價值鏈從供應商端到端數位化連接到消費者,並重新配置製造業務,以實現兩位數的成本降低和銷售成長。對性能的影響還包括客戶的兩位數轉換率提高,開發和發佈時間表減少 30%,庫存水平減少 13% 和 FTE 勞動力減少。領先的案例包括數位客戶協作,用於快速重新配置生產線的模組化平台,支持 IIoT 的高級流程自動化,端到端供應鏈可視性平台,以及視覺引導的機器人訂單履行。


巴西的雷諾燈塔集團(Groupe Renault Lighthouse)運用了工業 4.0 技術,來改善員工責任感和 E2E 連通性,並在包括經銷商、客戶和工人在內的價值鏈,參與者之間建立一個互聯的生態系統。性能改進包括,無需投入資金即可提高 18% 的生產率。


其他積極的績效影響包括:使用一種型號的銷售量增加 10%,非增值活動減少 19%,每單位成本減少 10%,交貨時間減少 30%,以及交付量減少 20%,減少填補藍領勞工職位的時間。 貢獻最大的案例,包括客戶連接性 B2C 電子商務平台,連接的員工隊伍,以提高駕駛性能,自動導引車和協作機器人的靈活自動化,端到端車輛交付跟蹤,和量身訂製的數位招聘平台。



ISG 認為全球燈塔網路的成員,是智慧工廠的典範,製造商可以將其用作智慧工廠策略的一部分,和卓越營運的典範。


建立智慧工廠的六項核心舉措

ISG 建議如圖10 所示的以下六個核心舉措,以啟動建立智慧工廠的轉型路線圖。


1.個性化產品即服務:提供客製化的消費即服務,以增強客戶對擁有產品或共享服務(如共享使用)的體驗。


2.更快地響應變化:在生產線和單位之間使用靈活的製造,數位孿生和 AI 技術來提高靈活性,並透過自我修復,顯著提高對變化的反應能力。


3.完全網路化的工廠:透過連接的和完全數位化的供應鏈,提高透明度,靈活性和個性化程度。


4.透過技術進行生產創新:進行創新以實現績效轉變。 佈署 5G 網路,增材製造和 AI,來改變製造面貌,並進行創新以改變性能。


5.中央指揮和控制結構:使用單個指揮和控制中心,來監視和引導本地生產單位,以快速做出反應。


6.合併的營運業務視圖:創建整個製造環境中,關鍵商業和營運 KPI 的基於軟體的中央視圖。



增材製造、人工智慧、雲端計算、大數據、分析和 IIoT 等新數位技術的使用,使製造商能夠提高靈活性和創新性,從而可以更快地響應客戶,合作夥伴和員工的需求。


最大化價值和投資回報率(ROI)

智能製造計劃的挑戰之一,是實現 ROI 目標,但是製造商對 ROI 的認識,和實現在過去幾年中有所改善。


下面的圖11 展示了 IoT 分析調查的結果,該調查顯示 78% 的智慧製造計劃,可產生正的 ROI 結果,而 27% 的攤銷,將在一年內進行。 這是一個積極的結果,只有隨著製造商在其用例,計劃和智慧工廠計劃中,獲得越來越高的投資回報率,它才會繼續改善。



如圖12 所示,工業 4.0 技術對 ROI 的進一步細分,顯示了機器視覺(前 12 個月的攤銷額為 43%),數位孿生(前 12 個月的攤銷額為 38%),自動引導車輛(AGV)(攤銷了 37%) 在前 12 個月內),協作機器人(在前 12 個月內攤銷 35%)和 3D 列印(在前 12 個月內攤銷 32%)是用於投資回報率的五大領先工業 4.0 技術。



要最大限度地提高,智慧製造計劃的價值和投資回報率,首先要瞭解關鍵的成功因素,並精心計劃執行這些因素。 


圖13 列出了實現智慧製造的十大工業 4.0 成功關鍵要素。


物聯網分析調查最常引用的內容,包括:

1)人員投資和教育訓練; 

2)開發業務案例,並準確預測 ROI 和總價值; 

3)問題的定義,客戶需求,案例和價值主張; 

4)變更管理和溝通策略。 製造商應審查 IoT Analytics 確定的前十名,並關注最能提高,其成功實現智慧製造實施可能性的因素。



保持靈活性,適應性和敏捷性,並投資於領先的智慧製造技術的製造商,更有可能成功地,度過大流行的影響,並在經濟復甦時脫穎而出。次案例優化不足和投資回報率不足的風險確實存在,但是智慧製造 CoE 孵化器,可以驗證針對更大案例和智慧製造計劃的技術創新。


無論在 COVID-19 大流行之後的幾年中,智慧製造的成長和採用率有多大,我們都建議製造商最大程度地,實現智慧製造的價值交付和 ROI。以下方法將幫助製造商,成功實現智慧製造和佈署,並獲得更大的價值。


這始於製定涵蓋整個已定義程序(包括範圍內的工廠、程序、項目和案例)的智慧製造願景,策略和多年佈署路線圖。在概念級別上,使用自上而下的策略性整體方法,對於開發可實現最大價值交付和 ROI 的總體願景,策略和目標非常重要。從下至上建構業務案例,以透過詳細的成本/收益分析,來證明和驗證案例,以確保可以實現所需的投資回報。


下一步是建立或改造智構製造 CoE,以支持更大的智構工廠計劃。在目標程序中,創新和驗證新概念。計劃和案例應相互補充並相互依靠,以在整個智構製造計劃中,全面實現價值和 ROI 最大化。努力透過避免和消除,次優的小規模使用案例來優化,這些案例返回的投資回報不足,並朝著更大的整體價值和累積的投資回報邁進。


借助基於更大,經過驗證的案例建構的,具有更高 ROI 的智慧工廠程序,實現更大的發展。專注於經過驗證的高價值案例,例如增材製造、數位產品工程、優化營運,數據分析驅動的工廠績效營運,基於狀態的監控、預測性維護和遠端智慧服務。審查並選擇一個或多個,世界經濟論壇全球燈塔網路的智慧工廠,然後對您的智慧製造程序進行建模,並將其關鍵績效成果用作目標。繼續學習和修改基於 Lighthouses 的智慧工廠程序,並在將其添加到網路中時,產生新的想法和創新。


開發隨時間變化的智慧製造框架參考架構,並提供跨企業,工廠營運和邊緣的基礎架構,以整合工業 4.0 製造技術,包括應用程序、解決方案、產品、IoT、IIoT平台、智慧閘道器、網路服務、連接性、數據儲存、分析、智慧設備、工具、計算和設備資產、安全性、門禁控制、隱私和合規性管理。


智慧製造框架體系結構的主要價值,是為解決方案和產品的智慧製造整合,提供基礎標準體系結構。


為產品、解決方案和服務提供商的功能,開發智慧製造目錄,並隨時間進行維護。設計解決方案以擴展 IT 和 OT 企業。


開發並執行組織變更管理(OCM)轉換,基於最適合的組織執行模型,優化的領導力,以及強大的治理和計劃溝通。設計和實施框架,以按原樣擴展和擴展目標操作模式和路線圖。然後致力於不斷改善智慧製造和工業 4.0 操作環境。


結論

儘管 COVID-19 大流行已經嚴重影響了全球經濟,並伴隨著智慧製造產品和服務的成長和採用率,但我們預計該行業將在 2021 年強勁復甦。而 COVID-19 之前的強勁趨勢,將持續並加速發展。未來幾年,隨著智慧製造的成長,COVID 後的趨勢也將實現。製造商必須充分利用 COVID 前後的趨勢,抓住機會、把握機會,把握 2021 年至 2025 年之間不斷發展的機會。正確的採用策略,將為製造商帶來不同,因為他們可以減輕當今的動盪,並準備最大程度地利用價值和創造價值。投資回報率新的未來。




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