全球制造业正处于一场戏剧性的变革之中,这将改变仓库和工厂的运作方式。制造过程的每一个阶段,包括端到端供应链管理,很快将被工业物联网(IIoT)连接起来,制造企业转向用技术来处理大量的关键信息并降低成本。
通用电气公司董事长兼首席执行官Jeff Immelt说:“工业企业已置身于信息业中,不管他们愿不愿意。”制造企业如何充分利用这些信息,并利用数据来提升运营效率?
寻找这个问题的答案始于制造业首席信息官们用一种新的方式来看待运营管理,将所有工厂和仓库资产 - 库存、机器、车辆、工人和最终产品 – 转化为实时分析的数据来源。本质上,这意味着将他们的视野通过供应链扩展到客户和下游厂商。一旦这些环境中的资产启用IIoT,它们将提供将仓库从简单的存储空间转化为激活业务优势的洞察力。
IIoT是什么?
工业物联网(IIoT)是物联网技术在制造业中的应用。
IIoT结合了机器学习和大数据技术,利用了传感器数据、机器对机器(M2M)通信和自动化技术等这些多年来在工业环境中存在的技术。IIoT背后的驱动哲学是,智能机器比人类更精确、一致地捕获和传送数据。这些数据可以使公司更快地解决低效和各种问题,节省时间和金钱,并支持商业智能。特别是在制造业,IIoT在质量控制、管理产品品种、供应链可追溯性和整体供应链效率等方面拥有巨大的潜力。由此进一步深化,使人机界面(HMI)能够实现人与机器和谐地工作。
利用IIoT工作
将物联网引入仓库和工厂意味着通过部署连接设备技术,如企业智能终端、条码扫描器、射频识别(RFID)读写器、可穿戴设备、传感器和过道与货架信标。通过使人和机器能够在工作和资产中进行扫描,帮助现场工作人员更有效率、简化工作流程和识别工作流程改进的机会。
一项Zebra的研究发现,制造企业正在寻求技术解决方案,同时管理多个仓库和工厂,以提高准确性和更快的交付。到2022年,完全互联的工厂和劳动力的数量预计将翻一番,达到三分之一。这些仓库乃至更大数量的品号(SKU),是由于消费者追求个性化和个性化要求水平的提高。这反过来又推动了对供应链和制造业的透明性需求。
一旦资产拥有了数字语音并成为了物联网的一部分,那么大量的智能信息就已经准备好并等待被处理从而转化为洞察力,这可以帮助您的操作变得更有效率。然而,对于制造企业来说,为制造执行系统(MES)配备智能分析应用来快速响应这一信息很难,直到现在,埋藏在供应链中的低效一直等待着被发现。我们看不到它们或由于需求的波动无法建立一个和问题相关的因果联系。一种实时分析数据的工具使制造企业能够准确地找出这些低效之处,从而为未来的供应链提供可操作的见解。
更多的数据意味着更多的机会来提高业绩洞察力,这就是为什么IIoT很快成为业务的一个关键方面。例如,配送车辆通常只装载70%的容量,这意味着每辆拖车的30%空间是空气。扫描拖车来识别空间的分析工具可以将装车率增加到85%或更多,从而为各个大型物流运营企业节省数百万美元。
RFID在仓库中的应用
为了使您的装车操作更高效,企业需要高性能的无线网络来提供始终连接。智能传感器,如RFID标签、符合GS-1标准的条码和定位技术,将使数据收集的自动化和监测商品的状态和找到物品变得更容易。所有这些都必须由一个独立的后台系统来支持,这简化了数据分析以支持更好的决策,并提供了改进的、实时的库存位置可见性。
一个良好的仓库管理系统(WMS)能够跟踪容积效率、装载率以及装车何时接近完成。当拖车门即将被关闭时,驾驶员可以提前收到报警,从而实现较低的停留时间并释放垛口,然后可以开始新的装车,同时允许垛口管理者重新分配资产,并允许工人应对最后一分钟的变化和装载量峰值。
RFID的应用一直是仓库物流的一个感兴趣的话题。如今,这项技术已经成熟,并在许多企业中应用于闭环解决方案。RFID智能标签比条码存储更多的信息,是一种有效的防伪手段。这就是为什么昂贵的产品如纺织品或奢侈品依赖于它们来追踪库存的原因。
RFID标签允许仓库操作人员在仓库中测量大小和重量。在装载过程中,装载有RFID标签货物的叉车可以获取包装的体积和重量,从而实现更有效地装车。
实时生产
越来越多的成品生产企业专注于保持较少的零部件存量和子装配材料,避免相关的存储成本,并更多地依赖于供应商按需提供组件。工业4.0带来了向实时生产(JIT)的转变,供应商在满足生产周期要求的前提下预见生产商的需求并交付材料。诸如看板或电子看板等方法将供应链与生产需求联系起来,并利用技术有效地执行。
为了满足需要,JIT发货通知客户,企业应该部署最好的制造执行系统来跟踪和记录从原材料转化为成品的过程。跟踪和追溯生产确保消耗和瓶颈是可见的,结合仓库管理系统使得按需供应链变得动态和直观。
大局
那么,未来会是什么样的呢?以IIoT为基础的智能工厂将继续成为工业4.0的生命线。在此背景下,供应链和生产线之间的实时通信将推动自动化和数字化。能够实现实时共享数据的人类和机器将使之成为可能,以提供更优质的货物、前所未有的能见度和令人印象深刻的成本效率。