自动化持续发展解决方案

      智能制造已进入关键的“窗口期”，并呈现自动化、数字化、规模化、生态化、绿色化的发展趋势。当数字技术和数字治理成为制造企业管理未来工厂、理解数据和保持竞争力的必要工具时，自动持续优化的概念应运而生。自动持续优化不仅可以降低人力、能耗和设备运维成本，还可以更新商业价值的定义和框架。本文将深入探讨制造业自动化连续优化的解决方案。来源本文参考了德勤智能制造的新工具:自动持续优化。基于制造优化的原始概念，该报告更加强调根据数据分析见解寻找最佳替代方案。智能制造进入关键“窗口期”。

      早在疫情爆发前，制造商就已经开始采用各种技术向智能制造转型，但毫无疑问，疫情大大加快了这一趋势。后疫情时代意味着在未来很长一段时间内，人力、资源、货物的流通仍然会受到限制，促使很多厂商加快自动化、智能化的部署。很多业内人士认为，疫情让工业自动化的进程提前了5年甚至10年。另一方面，智能制造体验作为工业4.0的核心，已经从最初的概念普及和试点示范阶段，进入深化应用和全面推广的关键“窗口期”。随着工业互联网、5G、大数据、人工智能等技术与先进制造技术的深度融合，智能制造呈现出自动化、数字化、集成化、生态化的发展趋势。与此同时，智能制造的发展还面临着供应链动荡、劳动力短缺的挑战，以及柔性生产、流程优化、ESG合规等业务问题。

      智能制造的工业4.0成熟度模型及相应阶段图。制造企业面临的挑战自动化和持续优化解决方案。制造业的优化通常是指在制造环境中，从特定标准下的各种可能性中寻找最佳的替代方案，以更少的资源和浪费实现更快更好的产出。制造企业对“优化”并不陌生，一直在孜孜不倦地寻求产品开发、生产工艺和供应链的优化方法。传统的优化通常涉及一个大规模的一次性咨询活动，可能会邀请一个专家团队来分析企业的产品开发和制造过程，并推荐一个改进机会列表。如今工厂数字化转型的部署范围扩大了，数据分析工具进步很快，让制造企业可以进行持续自主的优化。优化的范围不限于单个流程，而是扩展到整个工厂，甚至跨越复杂的供应链。报告在原有优化理念的基础上，更加强调基于数据分析洞察寻找最佳备选方案，借助数字孪生、深度学习、智能设备等实现精准执行。其核心是更高效、无需人工干预和持续优化的能力。为制造企业实现多目标优化提供技术解决方案:自动持续优化有助于准确洞察市场和客户需求，识别各制造环节参数的相关性并找到最佳工艺参数，灵活调度生产，预测和预防供应中断和库存失衡等。，并解决制造业产品设计研发、生产制造、供应链管理等痛点，进而体现在成本、效率、质量、供应链、ESG治理、品牌等方面的优化。

      自动持续优化是工业4.0图的解决方案之一。自动连续优化的商业价值体现了自动连续优化的应用案例。毫无疑问，制造业一直在努力优化自身的设备管理和生产流程，同时越来越多的技术初创企业参与到市场中，开发创新应用，推动制造业的优化走向自动化持续优化。基于工业互联网的PreMaint设备健康管理解决方案，深耕智能制造领域上下游。它可以通过感知设备的运行状况和过程健康状态，提前预测关键设备的劣化趋势，实现监测、诊断和运维的闭环。以某锂电池设备制造商为例，PreMaint通过植入电池膏螺杆自动生产线，融合分析线体的多元数据。

      结合这位设备专家的技术知识，形成预知维修的有效监控和维修知识的结构化沉淀，从而为客户提供远程设备维修等高效增值服务，有效保障客户现场的生产良率和效率。如何为自己的工厂打造数字化智能解决方案？自动连续优化已初步应用于设计开发、制造和供应链等领域。未来，技术进步将允许相关解决方案并行管理越来越多的目标，在履行社会责任的同时创造经济价值，这为自动持续优化的广泛应用打开了大门。这些变化将塑造未来十年制造业的格局，现在是制造业做好准备，抓住机会迈出下一步的时候了。