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传统工厂:人工统计,效率低,不准确
时间：
2024-01-05
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传统工厂：人工统计，效率低，不准确
在中国的许多传统中小型工厂中，设备生产数据的收集几乎完全依赖于人工完成。移动人员和分散的数据导致数据保存成为一个巨大的问题。同时，人工统计的效率也很低，通常每天下班或每周统计一次，无法实时更新生产数据。
此外，数据在设备及时性和历史数据参考方面起着关键作用。从底层操作员的数据记录-数据分析-数据反馈-管理者的决策，中间环节大大降低了数据的及时性。同时，人工记录统计也会导致数据不准确等问题，巨大的数据计算分析对人力是一个很大的损失。
其次，历史数据对设备的维护具有参考意义，但传统工厂的数据依赖于记录纸或大量记录纸Excel表无疑给未来的工作增加了难度，工厂无法控制人员流动，每次交接都可能导致数据丢失。
数字化工厂:设备联网，数据自动反馈
在数字工厂中，物联网的概念应用于每个设备。设备之间不是信息岛，而是通过数据建立人与设备之间的密切联系。工厂经理可以使用手机或PC终端可以观察每个设备的实时数据，并且可以随时收到设备的状态提醒。
例如：轴承温度超过80度，提醒温度过高。当设备高于80摄氏度时，会立即收到提醒，同步收集、分析和反馈，大大缩短时间，提高决策效率。除了收集、计算、反馈等去工人化功能外，设备连接后，数据存储点是数据存储。包括设备损失数据在内的大量历史数据，也为后期工厂设备的许多操作提供了参考意义。之后，当工厂人员流动时，这些数据仍然可以随时调用和保存。
传统工厂：设备意外停机频繁，造成大量损失
除了数据管理问题，传统工厂还有一个痛点，那就是经常发生意外停机。意外停机不仅造成生产停滞，而且对设备造成不可估量的隐性损坏。一家半导体工厂因停机2小时而损失1万美元，这是意外停机最可怕的后果。为防止设备意外停机，工厂通常安排24小时轮班工人检查，造成工厂人力损失严重。每时每刻的检查都不能完全检测到可能导致设备意外停机的各种因素。传统工厂通过手触、耳听等最原始的方式，使得很多设备的小问题容易被忽视，恰好是那些小问题造成了100多万的损失。
其次，由于害怕意外停机造成的严重损失，许多工厂也会购买大量备用部件，以防止意外停机的维护需要。现实是部分设备意外停机故障周期长，导致大量备用部件无用，造成成本浪费。
数字化工厂：设备意外停机预警通知
在数字工厂的运行过程中，设备的一切都被随时监控和反馈，在意外停机前，设备的一些参数会发生变化。此时，可以在参数发生变化时及时发出预警通知，使设备故障在发生前发现和运行。也就是说，在故障发生前，手机可以收到相应的提醒，并立即做出决定，以确保工厂设备始终处于最佳运行状态。
即使发生了故障，您也可以在过去的设备故障统计中立即找到合适的解决方案，以尽量减少损失。这是数字工厂实现的重要一步，使预测未来成为智能工厂的一部分。
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