В центре внимания цифровизация
Почему цифровая трансформация сейчас критически важна для бизнеса
Перерабатывающая промышленность сталкивается с растущими требованиями к гибкости, эффективности и соблюдению нормативных требований, одновременно с этим управляя устаревшей инфраструктурой и строгими правилами. Во многих секторах перерабатывающей промышленности цифровая трансформация становится стратегической необходимостью для сохранения конкурентоспособности.
Однако Boston Consulting Group обнаружила, что многие отрасли испытывают трудности в достижении цифровой зрелости (индекс цифрового ускорения BCG 20231). Сейчас промышленным компаниям крайне важно использовать имеющиеся сильные стороны, такие как обширная база данных, для успешного проведения цифровой трансформации. Другой отраслевой бенчмарк-отчёт2, подготовленный McKinsey & Co., подтверждает мысль о том, что секторы с высокой долей активов, как правило, отстают от лидеров цифровой трансформации. Endress+Hauser помогает своим клиентам добиваться того, чтобы цифровизация создавала ценность, а не затраты. В конечном счёте, цифровизация направлена на повышение производительности и сокращение расходов на техническое обслуживание, что позволяет прогнозировать, масштабировать и, в идеале, снижать эксплуатационные расходы.
Выводы очевидны: для обеспечения долгосрочного успеха необходимо ускорить цифровизацию.
Что сдерживает цифровую трансформацию?
Несмотря на широкое признание важности цифровой трансформации, она часто не выходит за рамки пилотного этапа. Этому способствуют несколько ключевых факторов:
- Эксплуатационные ограничения: Культура безопасности и устоявшиеся процедуры могут ограничивать эксперименты.
- Организационная сложность: Объединение ИТ и ОТ требует комплексного планирования, межфункционального взаимодействия и непрерывного обучения.
- Проблемы внедрения: Многие лидеры инноваций отмечают, что реализация цифровых проектов, а не их планирование, является наиболее существенным препятствием.
- Перспективные пилотные проекты часто не получают развития из-за нечетких дорожных карт и отсутствия согласованности между стратегическим руководством и операционными командами.
Обеспечение устойчивой трансформации
Успешная цифровая трансформация требует большего, чем просто технологий. Она требует чётких целей, структурированного подхода и общей приверженности на всех уровнях организации.
Превращение цифрового потенциала в реальную эффективность
Многие компании сталкиваются с разрывом между своими цифровыми амбициями и практическими результатами. Подключенные технологии предлагают структурированную платформу, помогающую преодолеть этот разрыв, сочетая автоматизацию, прозрачность данных и бесшовную системную интеграцию.
Для перерабатывающей промышленности это означает возможность быстрее реагировать, работать эффективнее и соблюдать требования в сложных условиях.
Объединение данных, устройств и решений
Путь от цифровой стратегии к оптимизации операционной деятельности определяется конкретными технологиями. В перерабатывающей промышленности такие интеллектуальные производственные решения, как Ethernet-APL и IO-Link, обеспечивают бесперебойную связь между данными, устройствами и решениями.
Эти технологии повышают доступность данных, сокращают задержки и поддерживают реагирование в режиме реального времени — ключевые факторы надежного и эффективного производства.
Большая видимость, более быстрые решения
Интеллектуальные производственные решения обеспечивают сквозную прозрачность, охватывающую весь процесс – от полевых процессов до корпоративных систем. Эта всеобъемлющая прозрачность позволяет быстрее принимать решения на основе актуальных и контекстуализированных данных. Она также предоставляет информацию в режиме реального времени о показателях производительности, отклонениях в работе и областях потенциальной оптимизации. В результате организации могут внедрять масштабируемые улучшения посредством обучения на основе данных, в конечном итоге создавая более связанную, гибкую и адаптивную производственную среду.
Интеллектуальное управление техническим обслуживанием
Цифровизация выходит за рамки простого обмена данными и подключения, она трансформирует обрабатывающую промышленность. Использование цифровых активов и технологий, таких как цифровой двойник, позволяет вашей команде технического обслуживания перейти от чисто реактивного подхода к техническому обслуживанию к сочетанию стратегий технического обслуживания на основе состояния, прогнозирования и профилактического обслуживания. В результате вы можете продлить срок службы активов, сократить время простоя, повысить надежность, одновременно улучшая эффективность и производительность.
Более эффективные стратегии благодаря анализу цифровых данных.
Эффективное управление техническим обслуживанием оборудования выходит далеко за рамки обслуживания отдельных активов; речь идет об обеспечении максимальной производительности всего предприятия. Традиционные режимы технического обслуживания часто сосредоточены на отдельных активах и могут приводить к дорогостоящим простоям. Однако цифровизация меняет ситуацию:
Благодаря непрерывному потоку данных со всех подключенных устройств вы получаете оповещения задолго до сбоя, что дает вам время действовать, а не реагировать.
Для повышения надежности и производительности необходимо перейти от подхода к техническому обслуживанию по принципу «работа до отказа» к подходу, основанному на анализе данных и экспертизе, который сочетает в себе:
- Профилактическое техническое обслуживание: плановые работы, выполняемые через заданные интервалы времени на основе известных закономерностей износа или рекомендаций производителя.
- Прогнозируемое техническое обслуживание: анализ данных для предотвращения или прогнозирования потенциальных отказов до того, как они произойдут.
- Техническое обслуживание по состоянию оборудования: непрерывный мониторинг состояния оборудования запускает действия только тогда, когда это необходимо.
Часто задаваемые вопросы
Сноски
1. Boston Consulting Group: Speed, Value, and the Power of the Innovation Flywheel
2. McKinsey & Company: Top ten observations from 2022 in life sciences digital and analytics
