< back

与智慧工厂有关的10个数字

December 06, 2019

与智慧工厂有关的10个数字

我刚刚阅读了CapGemini的Smart [email protected]报告,其中的一些数字引起了我的注意。报告非常好,采用的方法也很扎实,但是我相信,对于这种自主报告的研究,我们需要对结果进行细致的解读,因此我将在这篇文章中进行一些关键的分析。但是,我先宣布一个免责声明:近年来我一直花费大量时间来说服制造商现代、灵活、模块化和可扩展的MES(制造执行系统)是成功进行智能制造转型的重要基础。因此,尽管有些人可能认为此分析有偏见,但我研究了相关数据证实了这一理论。

#1 – MES在潜在收益中排名

以下这张图中的数据第一时间引起了我的关注。这张图表明企业的管理人员充分了解MES有潜力为公司带来收益,MES也是本报告里包含的应用最广泛的技术之一。

#2 – 1,000家超过10亿美元营收的受访企业

这项调查包括1,000家年收入超过10亿美元的制造商。仅这个数据就表明了许多大型公司都在追求智能制造,因此对于在这一领域工作的任何人来说,未来都是令人兴奋的。详细信息:46%的受访企业的年收入在10亿美元至50亿美元之间,37%的企业在50亿美元至100亿美元之间,而17%的企业年收入超过100亿美元。

#3 – 2019年价值44亿美元的市场

“在2019年,仅智能制造平台市场就将达到44亿美元,并有望在未来五年内以20%的复合年增长率增长。”他们从MarketsAndMarkets的预测报告中引用了这一点。每天,我都会收到一封有关新报告的电子邮件,该报告预测了智能制造,制造软件,MES,物联网等方面的巨大增长。我对如此具体的数字感到非常怀疑。 然而,我们的经验还在于制造商正在投资。

#4 – 未来3年将3.24%的营收用于投资智能制造

这是一个巨大的数字。如果我们对受访者的收入数据进行非常保守的估计,考虑到他们的收入处于区间的下限,我们可以得出平均规模为41亿美元。这意味着1000名受访者每年将在智能制造领域进行投资的3.24%转化为每年约1300亿美元。

该数字与这些公司过去三年平均投资的营收的1.7%成为鲜明对比。为什么在德国工业4.0计划创建大约8至9年后,投资会突然翻倍?我猜想这反映出受访者对该的兴奋以及对将来收益的期待。

#5 – 68%的企业正在项目实施过程中

68%的受访者正在进行持续的智能制造计划。这个数字比2017年的43%有所增加。

该报告称,“智能”涉及三项关键技术:连接性(利用物联网);智能自动化(例如高级机器人技术,机器视觉,分布式控制,无人机);云规模的数据管理和分析(例如,实施预测性分析/人工智能)。

那么根据这个定义,大多数工厂都可以称为智能工厂。
A)连接并不是新事物,制造商经常称其传感器数据通过PLC或其他物联网接口公开。
B)智能自动化似乎是新事物,但例如,“机器视觉”是我1996年开始工作时使用的一项技术…
C)云规模分析……这是模糊的。如果包括没有AI模型的本地大数据解决方案和分析,并且未指定实际规模,则所有公司都具有分析功能。

#6 – 30%的工厂变得智能!

“平均而言,企业已将30%的工厂变得更智能了”。有了#5中智能的定义,这个数字就没有意义了。

然而,报告还提到,智能工厂的主要特征是“‘闭环的’、数据驱动优化的端到端操作”,这要困难得多。该站点必须使用连接性,智能自动化以及数据管理和分析进行分析,然后通过决策支持来真正改善端到端的运营。这是最终目标。但是今天有30%的企业这样做似乎有些牵强,并且与其他一些数据点相矛盾。

#7 – 14%的企业做到成功

这就是诺言触及现实的地方。根据该报告,只有14%的人认为他们的智能工厂计划取得了成功,近60%的人表示,他们的举措“要么陷入困境,要么当前评论还为时过早。”

如果有68%的公司正在实施智能制造计划,那么60%的公司尚未实现收益,只有8%的公司实现了。如果30%的企业已经是智能工厂,那么22%的智能工厂尚未实现其收益!对我来说,这意味着22%的工厂并不是真正的“智能”!

因此,百万美元(或本例中为十亿美元)的问题是:为什么智能制造计划无法奏效?

#8 – 62%的用户没有MES / SCADA

我相信这是百万美元问题的答案,几乎三分之二的制造企业缺少MES,即在工厂级别控制过程的软件层。

MES似乎并不是许多智能制造计划的重点,作为智能制造计划的一部分,使用MES的38%的用户,对于过去十年的研究表明的MES的使用率始终在30%或以上这个数字来说,是个很小的增量。

另一方面,工业物联网系统(32%),机器人技术/协同机器人技术(32%),分析和AI(31%),工厂数字双胞胎(24%),AR / VR(22%)等新的技术可能仅在最近才应用。

那么这是什么意思?这意味着许多制造商的“智能制造”计划都在没有基础系统的情况下添加新技术,如果没有像PLM或MES这样的系统来控制流程并导入数据,这些计划将无法实现真正的作用。

#9 – 51%的人表示技术实施是一项挑战

我们担心,许多公司在实施这些计划时不仅没有扎实的技术基础,而且抱有过高的期望。

沃尔沃汽车(Volvo Cars)虚拟方法和IT部门高级经理Martin Widsing的话清楚地表明了这一点:“最大的困难是没有可用的产品和平台,使我们可以简单地购买、实施,然后开始使用。”

这使智能制造听起来就像只是添加了一项新技术。但是,公司是无法超越数字化的整体战略和多年逐步成熟的步骤的。

#10-GDP增长1.5万亿至2.2万亿美元

根据该报告,智能制造带来的生产率提高估计将为全球GDP增加1.5万亿至2.2万亿美元。这个数字是相当惊人的,但采用的方法看起来很扎实。

研究人员从每个智能工厂的预期生产率提升加上现有计划的所有收益得出的数字,这些收益均来自“卓越的设计和运营导致的效率提升”。然后,这成为制造业对全球GDP的增加值贡献因素。

我的结论:
围绕智能制造和工业4.0技术和方法的热情很高,这对公司和全球经济的潜在利益是巨大的。但是,如果做得不好,会导致制造商继续投入大量资金去努力实现智能工厂提供的巨大潜力。

就目前而言,最重要的收获是:如果不能围绕一个核心的、被正确定义和实施的企业系统的周全战略,智能制造成功的可能性就非常渺茫……无论公司投入了多少资金去解决问题。

CapGemini的智能工厂@ scale可在此处公开下载:

https://www.capgemini.com/research/smart-factories-at-scale/

这份40余页的报告充满了图表和图表,并提供了许多内容和想法。

我已经分享了我的想法,希望你也能和我分享你的!


< back
Share: