【導(dǎo)讀】生產(chǎn)過程中的質(zhì)量控制絕非易事，經(jīng)常需要事后總結(jié)經(jīng)驗教訓(xùn)。當(dāng)零件從生產(chǎn)線上下來接受檢查時，發(fā)現(xiàn)問題可能已經(jīng)來不及了。如果等到生產(chǎn)流程的最后階段再去設(shè)法確保產(chǎn)品無瑕疵，會浪費大量的資源、時間和金錢。
（圖源：William / stock.adobe.com；使用AI生成）
生產(chǎn)過程中的質(zhì)量控制絕非易事，經(jīng)常需要事后總結(jié)經(jīng)驗教訓(xùn)。當(dāng)零件從生產(chǎn)線上下來接受檢查時，發(fā)現(xiàn)問題可能已經(jīng)來不及了。如果等到生產(chǎn)流程的最后階段再去設(shè)法確保產(chǎn)品無瑕疵，會浪費大量的資源、時間和金錢。
不過，現(xiàn)在出現(xiàn)了一種有效替代方法。
比如說，想象一下，在焊接過程中，熱像儀密切跟蹤產(chǎn)品制造過程中的熱信號。如果產(chǎn)品焊接不當(dāng)，系統(tǒng)會立即發(fā)出警報，以便實時糾正錯誤。隨著機器學(xué)習(xí) (ML) 等先進技術(shù)的發(fā)展，這種顛覆性的生產(chǎn)效率已經(jīng)開始嶄露頭角，并且成為預(yù)防性解決方案總體投資的一部分。
預(yù)防性維護的發(fā)展
如果您覺得“預(yù)防性解決方案”這個詞很耳熟，那是因為它與另一個更熟悉的詞“預(yù)防性維護”密切相關(guān)。
數(shù)據(jù)驅(qū)動型技術(shù)在短短幾年內(nèi)就改變了制造業(yè)，其速度令人驚嘆。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的更新迭代，如工業(yè)4.0和工業(yè)5.0，為制造業(yè)提供了諸多好處，特別是在促進預(yù)防性維護方面。
預(yù)防性維護是工業(yè)4.0的主要基石之一，其理論基礎(chǔ)是可以利用設(shè)備的健康數(shù)據(jù)來預(yù)防嚴重故障的發(fā)生。通過研究機器的振動或熱信號，并將這些數(shù)據(jù)輸入機器學(xué)習(xí)模型，制造商可以預(yù)測設(shè)備何時出現(xiàn)故障，并采取措施避免發(fā)生災(zāi)難性后果。這種主動糾錯可以避免代價高昂的停機時間，而這一直是制造業(yè)的一大難題。
了解預(yù)防性解決方案
預(yù)防性維護是預(yù)防性解決方案的一部分。預(yù)防性維護帶來的諸多優(yōu)勢同樣適用于預(yù)防性解決方案。但兩者又存在一些根本性的區(qū)別。
預(yù)防性維護可告知制造商設(shè)備何時發(fā)生故障。預(yù)防性解決方案則是更進一步，提出解決問題的方法建議。所以預(yù)防性維護是回答是否以及何時的問題，而預(yù)防性解決方案則是回答如何解決的問題。
預(yù)防性維護的關(guān)注重點更明確，著眼于生產(chǎn)設(shè)備。預(yù)防性解決方案則要涉及大多數(shù)的業(yè)務(wù)運營環(huán)節(jié)，包括供應(yīng)鏈管理、員工排班、流程改進以及設(shè)備健康狀況。前面提到的使用熱像儀進行焊接操作修復(fù)，就是預(yù)防性解決方案解決流程低效的一個例子。配備實時監(jiān)控裝置的機器可以立即解決生產(chǎn)線延遲問題，消除瓶頸，滿足每天甚至每小時的產(chǎn)量要求。
預(yù)防性解決方案不僅能發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)設(shè)備的問題，還能發(fā)現(xiàn)相關(guān)業(yè)務(wù)運營中存在的問題，并提出解決辦法。
推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展的技術(shù)和基礎(chǔ)架構(gòu)
以前，生產(chǎn)過程是不透明的，但數(shù)字化轉(zhuǎn)型和數(shù)據(jù)使現(xiàn)在的生產(chǎn)運營更加透明。因此，發(fā)現(xiàn)和解決低效率問題變得更加容易。
大規(guī)模開發(fā)和部署IIoT傳感器可以說是汽車行業(yè)最大的變革之一。當(dāng)機器有了傳感器，它們就可以“交流”，制造商則可以利用這些信息做出數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策。但只有IIoT是不夠的。IIoT產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)很容易讓制造商淹沒在過多的信息中。不過AI等技術(shù)可以幫助OEM廠商理解數(shù)據(jù)。當(dāng)數(shù)據(jù)輸入預(yù)見性ML模型后，可以提供預(yù)防性維護結(jié)果。
現(xiàn)在，打破制造企業(yè)各部門之間的數(shù)據(jù)孤島后，再加上讀取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力，正在通過預(yù)防性解決方案，進一步推動行業(yè)以數(shù)據(jù)為依據(jù)做出決策。
生產(chǎn)效率的提高已經(jīng)不是僅取決于生產(chǎn)車間的機器。生成式AI模型可以使用各種手冊、設(shè)備維護日志、電子郵件等存儲的專有信息進行訓(xùn)練，并利用自然語言處理 (NLP) 技術(shù)為員工創(chuàng)建培訓(xùn)模塊。經(jīng)驗不足的工人可以查詢生成式AI模型以獲取維修說明，并在中心位置記錄日志，這樣數(shù)據(jù)就不會被鎖定和孤立。
預(yù)防性解決方案對未來的影響
制造業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)之一向來是相關(guān)數(shù)據(jù)的可用性?，F(xiàn)在技術(shù)已經(jīng)到位，期待預(yù)防性解決方案能夠以各種新穎獨特的方式幫助制造商。
預(yù)防性解決方案的應(yīng)用案例不勝枚舉
比如，產(chǎn)品服務(wù)化（OEM廠商租賃而非銷售設(shè)備）可以利用預(yù)防性解決方案獲得更穩(wěn)定的收入來源。制造商可以從租賃的設(shè)備中獲取數(shù)據(jù)，進一步優(yōu)化預(yù)見性AI模型。
結(jié)語
通過預(yù)防性維護，制造商已經(jīng)減少了停機時間并節(jié)約了成本。除了根本原因分析和預(yù)防性維護，預(yù)防性解決方案在發(fā)現(xiàn)和解決機器以外的問題方面也有著廣闊的應(yīng)用空間。那些已經(jīng)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型鋪平了道路的OEM廠商將率先從這種整體方法中獲益。
作者簡介
Poornima Apte是一位從工程師轉(zhuǎn)型的撰稿人，其B2B專長是機器人、人工智能、網(wǎng)絡(luò)安全、智能技術(shù)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
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