璧水(师徒h)

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移动互联解决方案如何改变制造业?发布者:本站     时间:2019-12-31 14:12:06

璧水(师徒h) 工业4.0目前正在为制造技术中的数据交换和自动化以及物联网、云计算、认知计算和网络物理系统产生巨大的轰鸣和潮流。移动技术是工业4.0背后的基本驱动力之一,它创造了“智能工厂”,并通过移动化简化了生产运营。虽然他们中的大多数都在缓慢地接受技术带来的好处,但制造商并不知道其他行业在实施移动技术方面正在经历的实质性改进,组织也注意到他们部门的改进。制造业的移动性使各部门的工作更加集中,从车间到仓库再到管理层都在进行优化。即使是IT领导者也不能忽视生产停机的危险以及使用移动设备和解决方案提高生产力的竞争优势。

企业对移动解决方案的需求

璧水(师徒h) 虽然全球扩张战略构成了大多数制造企业对移动解决方案的新需求的核心,但同样重要的是满足生态系统中消费者和利益相关者不断增长的期望。例如,一家汽车制造商向其合作伙伴出售汽车零部件。随着备件需求的增加,他们感到了需求,并推出了一款移动应用程序来管理需求供应缺口。现在消费者可以在线订购更多的备件。这有助于他们在长期内降低成本和提高生产力。因此,为了保持竞争力,制造商必须注意生产效率和交付更广泛定制产品组合的能力。这就要求操作流程和生产线的集成性和灵活性,以便在不影响质量或安全性的情况下快速更改配置并缩短加载时间。

制造企业采用移动解决方案有助于提高其能力,这表现为企业流程的改进。

移动解决方案的主要优势

数据和信息在从市场营销到生产的业务流程实施中起着至关重要的作用。移动化是随时从任何地方管理业务的关键。此外,它还为决策者共享实时更新。机动性在紧急情况下也能提供信息,因此能很好地处理不确定的情况。

璧水(师徒h) 便携性–移动应用程序专为随时随地使用而设计。正确的移动解决方案可以减少返回到固定点的需要,以检查清单、接收信息或完成订单。例如,平板电脑允许工人进行质量检查,对任何问题发出警报,并立即更新订单或机器上的作业状态。

璧水(师徒h) 实时问题/实时解决方案-组织必须能够在有时间纠正问题的同时解决问题,而不是根据早期的性能和趋势预测问题和结果。事后了解错误、故障或其他问题,可能会延迟进度,而管理团队和员工可以即时得到问题的警报。因此,情境意识可以延长反应时间,并带来积极的结果和更好的客户关系。

可访问性提高了员工的生产力——选择移动平板电脑可以提高仓库工人的生产力,因为人们对当前的技术反应良好,这很容易理解。工人不必重复访问固定工作站,而是可以在移动中执行任务。员工已经在他们的个人生活中接受了移动性,因此,在引进创新技术、系统或流程时,传统的学习曲线在很大程度上减少了,可以说,在几年后就会消失。

精确监控——随着GPS定位的流行,它允许制造企业分析他们的物流,并找出他们在货运管理方面效率低下或浪费时间的地方。即时更新允许团队领导随时检查任何订单的状态,或发现原材料和货物立即到达。对于具有活跃的现场销售人员的企业来说,既能检查库存又能随时随地输入销售信息的能力极大地提高了效率,并且可以在流程中促进客户关系。

璧水(师徒h) 制造业的移动化趋势与其他行业一样,这也是许多公司向员工提供移动设备和阻止BYOD规避风险的原因。但是,对于公司拥有的设备,组织应该对设备和业务数据的安全性格外警惕。组织需要解决安全问题,并为移动设备管理制定适当的安全措施,以防止数据被盗和个人娱乐设备的误用,最终导致时间浪费和生产力下降。

86%的首席执行官表示,对包括移动在内的数字技术如何创造竞争优势的清晰愿景是他们投资成功的关键。

机动性的一些操作优势

璧水(师徒h) 提高整体生产力

璧水(师徒h) 确保降低成本,提高效率

璧水(师徒h) 实时监控和快速访问关键信息

璧水(师徒h) 促进各级人员之间的协作

快速产品开发

提高投资回报率

销售额增加

璧水(师徒h) 提高客户满意度

管理法规遵从性

缩短上市时间,实现最佳效率
璧水(师徒h) 在这个日益紧密联系的世界里,制造业智能是新常态。连接的选择决定了制造商的数字基础的规划、材料、建造质量和灵活性。这增加了可能性,并最终增加了其运营带来的价值,从而实现了更智能的资源管理。它影响哪些设备和操作可以连接,有多少资产和流程可以同时运行,以及它扩展到一个地理位置之外以实现最佳效率的程度。移动性有助于数据收集,制造商正在应用先进的模式检测和预测分析技术,通过拉动适当的杠杆,以领先生产成本趋势并产生良好的市场速度,简化步骤并消除延迟。

结语

移动化使制造商在其潜在客户和客户的时间范围内展开竞争,同时在较短的时间内提供更高的价值。因此,制造商及其供应商必须生成并共享大量有关部件设计、尺寸、质量和位置的数字数据。此外,追踪他们在工厂和其他地方的旅程是必要的。它们必须管理物理材料的复杂流,并成为数据管理器。是的,我们预计从现在到2030年,柔性工厂的数据工程师数量将增加一倍。