物联网

加强工艺业的资产效率

流程行业的公司在一个复杂的商业环境中运营。由印孚瑟斯和亚琛工业大学工业管理研究所(FIR)委托进行的一项全球调查显示，复杂性提供了机会，通过正确的技术和过程的组合来提高反应能力，从而提高过程制造商的生产效率。作为调查的一部分，进行了一个工业4.0资产效率成熟度映射练习。它评估了流程行业，发现与其他行业相比，该行业的公司计划在2020年之前进行更多的改进，以提高其成熟度。

该行业快照是由Infosys和德国亚琛工业大学工业管理研究所(FIR)委托进行的一项全球调查的结果，该调查旨在评估工业4.0资产效率的准备情况和成熟度。

'行业4.0'追溯到2012年1月由德国政府设立的行业4.0工作组的起源。它是2020年高新技术战略行动计划的一部分，提供战略投入，以维持德国制造业和工业自动化的领导。

工业4.0，智能制造，或工业物联网是在大数据和人工智能、快速自动化、机器人和增材制造等技术进步的推动下，从嵌入式系统向数字化制造和生产系统的技术演进。因此，工业4.0将通过提高整个价值链的效率和有效性来转变生产——生产力，确保质量的一致性，降低成本，并优化库存。

早期采用者在曲线之前

今天，流程工业是最成熟的行业之一，原因如下:

• 通过端到端的供应链规划，价值链上的供应链合作伙伴之间的无缝互动将成本降至最低
• 重点关注实现不同应用程序之间的互操作性和协调标准
• 对创新的重大投资，特别是内部研发
• 专注于流程简化、复杂性管理和风险管理
• 可持续的方法，以最大限度地减少资源密集型产业的环境足迹
• 经营的重大转变，成本较低，安全程度较高
• 过程监控的重要技术实施，四分之三的无线传感器网络收入来自过程工业

然而，展望未来，这个行业面临着许多而复杂的挑战，这可能意味着机会或潜在的威胁，在短期和长期以来所示。

虽然没有单一的补救措施，但解决这些关键方面的系统性战略可以帮助企业超越同行。

工业4.0和过程制造

在工业4.0流程制造领域，信息物理系统在延伸的价值链上创建了一个智能网络。数字制造系统将实物资产、流程和人员聚集在一起，实现无缝交互。数字连接和传感器可以持续监控压力容器、搅拌器、管道、阀门和现场设备的性能参数和过程变量。可以对流数据进行分析，以利用对资产利用、预测故障和改善资产生命周期的有用见解。

机器到数据技术和远程监控提供了对各个资产状况的实时可见性。这是，当与规范性分析结合时，建立一个响应性生产系统。这种现场设备和过程之间的新互动方式使得及时检测问题，迅速修复和预防性维护，以提高资产的安全性，并防止昂贵，无计划的中断并启用监管合规性。值得注意的是，对资产健康的洞察力在增加资产效率和有效性时都很有用。

调查结果

Infosys和德国亚琛工业大学(RWTH Aachen, Germany) FIR对工业制造业资产效率成熟度进行了实证研究。我们调查了英国、美国、中国、法国和德语国家的航空航天、汽车、电子、机械和加工行业的400多家制造商。我们与专业技术市场研究提供商Vanson Bourne合作，在德国以外进行调查。

我们的研究专注于资产效率的四个关键维度 - 维护，运营，信息和能源管理。生产经理，工厂技术经理，Coos，资产效率顾问以及研发/制造业的负责人通过在线论坛，电话和个人访谈共享2020年的战略和目标。

We used the Industry 4.0 framework to assess the effectiveness of asset management processes on a four-point scale, which ranged from ‘Not Implemented (lowest maturity)’, ‘Potential Recognized’ and ‘Partially Implemented’ to ‘Systematically Implemented and Benefits Realized (highest maturity).’ Assets included equipment and machinery used for production, machines, and tools.

资产效率

资产效率是资产密集型行业和过程制造业竞争力的关键驱动因素。尽管85%的制造商承认数字技术的作用而且产业潜力4.0在增加资产效率时，只有15％的公司都有致力于提高资产效率的策略。

因此，我们的调查明确揭示了通过利用技术来提高其资产效率的重要机会 - 依次提高生产力和盈利能力。

本调查批判性分析了四维的资产效率，并为工业企业如何发展其路线图，提供了关键见解，以提高资产效率和有效性。

维护效率

虽然87%的公司意识到实时数据和分析驱动预防性维护的潜力，但只有15%的公司实施了状态监控，17%的公司将机器状态数据纳入维护工作流程。

在资产密集型企业中，维修是最大的单项可控成本。事实上，正确的维护策略可以节省高达90%的维护成本。有些工艺工厂的年度维修预算超过了纯利润。因此，资产可靠性项目应该利用工业传感器的技术进步，并应用工程专业知识来准确检测异常和预测设备故障。

通过状态监控、计划和调度以及根本原因分析，以预测性和可靠性为导向的维护策略，可以将设备的寿命提高20%到40%。

运营效率

虽然57％的公司基于KPI优化资产，但只有13％使用实时数据。此外，仅在10％的公司中系统地监测和优化运营效率并在资产水平上进行优化。

在全球制造商中，有一半的可用设备是在维护、升级、关闭和更换活动中损失的。因此，全球制造商可以显著地最大化资产性能和利用率，通过实时了解资产性能、生产效率和物流流程，提高资产回报率。

能够获得重要实时信息以提高性能的性能改进计划可以将运营效率提高20％-25％。

信息效率

虽然82％的企业将信息互操作性，数据安全性和数据标准作为实现效率的前提，但它仅由11％的公司实施。显着，83％的公司计划在企业中使用数据以获得超出特定目的的全面分析。

过程行业严重依赖于传感器和过程仪器的实时数据，以使智能决策以实现高效的运营和不间断的生产。因此，资产生​​命周期阶段之间的复杂相互关系，如果智能地与运营数据和商业智能集成，可以解决信息差距并有助于优化资产性能。糟糕的资产信息管理增加了安全，健康和环境事件的风险，这可能会危及企业的生存。

基于数据质量框架和基于知识的工程的资产生命周期信息管理系统可以节约5%-10%的成本。

能源效率

虽然88％的公司将能源管理确定为资产效率的一个关键方面，但它仅在15％的公司计划和管理。此外，虽然53％的公司监测资源和能源消耗，但仅14％的能源效率为其整体资产效率战略。

虽然资产密集型产业是资本密集型产业，但它们也是能源密集型产业。因此，一项维护良好的资产会消耗更少的能源，提高其资产可持续性指数。错过能源效率机会的一个主要原因是缺乏资产行业能源使用的数据。因此，能源管理和可持续性计划是跟踪资产效率的关键，可以在这些行业减少多达25%的能源消耗。

总结

对工艺制造商来说，效率低下已成为过去。通过技术、工艺和解决方案的正确组合进行动态响应的过程制造商可以利用商业机会，抓住工业4.0的竞争优势，成为未来的行业领导者。