Модульные производственные процессы (Modular production assets)
Аналитики PWC уверены, что традиционные производственные линии уступят свое место модульному производству с большим числом роботизированных процессов. Модульная система имеет ряд преимуществ: например, можно быстро трансформировать производство под новые требования или масштабировать существующую линию. Подобные процессы еще в 2017-м году внедрила Audi (на фото один из заводов компании), за счет чего удалось повысить производительность на 20%.
Гибкие методы производства (Flexible production methods)
Под гибкими методами производства аналитики PWC понимают, например, 3D-печать. По их мнению, подобные методы способны поддерживать многовариантность и способны кардинально увеличить гибкость производства.
Визуализация и автоматизация производства
Аналитики советуют присмотреться к тому, чтобы внедрить на производстве различные мобильные приложения и технологии дополненной реальности (AR), вроде специальных AR-очков. Люди и машины должны теснее сотрудничать друг с другом.
Интегрированное планирование (Integrated planning)
Подобные технологии позволяют заниматься планированием сразу всех подразделений и бизнес-юнитов, включая партнеров. Такое планирование позволяет быстро реагировать на изменения в поставках или спроса.
Автономная логистика на производстве
Современные решения позволяют оснастить завод или фабрику беспилотной техникой, вроде погрузчиков. Такая техника вполне безопасно может перемещаться как по прилегающей территории, так и внутри зданий. Получаемое преимущество — экономия на сотрудниках.
Предиктивное обслуживание (Predictive maintenance)
Используя данные с датчиков и технологии Big Data, можно заранее предсказывать необходимость обслуживания или ремонта оборудования. Это позволяет, как минимум, оптимизировать затраты на обслуживание, а также избегать внезапного выхода из строя оборудования.
Процессы, управляемые Big Data (Big Data driven process)
Анализ Big Data позволяет находить различные паттерны в производстве, а затем оптимизировать различные процессы и качество продукции. Моделей и технологий в этом сфере много, направлены они на то, чтобы повысить эффективность и качество.
Оптимизация потребляемых ресурсов
Анализ данных позволяет оптимизировать не только затраты сырья для производства продукции, но и затраты, например, электроэнергии. Все это помогает экономить!
Полностью автономные производства
Подобная технология пока, конечно, больше кажется фантастикой. Речь идет о том, что все процессы на производстве полностью автоматизированы, а человек принимает участие в процессе на начальном этапе, когда проектирует завод или фабрику, и в дальнейшем, когда следит за процессом.
Трансфер параметров производства
Полностью автоматический трансфер параметров производства позволяет быстро открывать новые фабрики или заводы. При этом,оптимизировав производство на одном заводе, можно быстро внести изменения и на других объектах.
Как используются технологии трансформации производства
Данные: опрос PWC в Германии
Каждая из этих технологий требует подробного изучения на предмет внедрения в производство. Опрос PWC показал, что в первую очередь владельцы производств хотят внедрять технологии, связанные с анализом данных — предиктивное обслуживание и оптимизация процессов на основе Big Data. Создание цифровых двойников находится в середине списка популярности технологий, тем не менее их хотят внедрить в ближайшие пять лет 20-25% компаний. Но нам кажется, что компаниями недооценена эта технология. Создания цифрового профиля производства, например, включает в себя и агрегацию данных различных подразделений, и автоматизацию процессов, и так далее. При этом она позволяет оптимизировать производство, высвободить дополнительные ресурсы, которые можно направить на внедрение новых технологий.
В своем отчете аналитики PWC обращают внимание на еще одну важную вещь: топ-менеджеры должны возглавить цифровую трансформацию. Наш опыт говорит о том, что без этого цифровая трансформация в принципе невозможна. И еще одна вещь. Цифровая трансформация — это игра в долгую. 48% опрошенных компаний ждут эффекта через пять лет. Однако если процесс не начать сейчас, то эффекта придется ждать еще дольше.