今天的制造業，看起來與幾十年前大不相同，而且技術的飛速發展改變了一切可能性。隨著智能手機取代了抄寫板，制造業的日常工作已演變為面向大數據和實時自動化。勞動力也在發生變化，制造企業將面臨前所未有的機遇與挑戰。那么制造業的未來發展將會呈現怎樣的趨勢呢？

　　數據革命和可靠性

　　傳統上，制造企業受制于不完整和手動的工藝流程。一些高價值資產獲得了高度關注。測量數據從未將其納入記錄系統，或者數據收集需要特定且昂貴的專業知識。

　　借助工業物聯網（IIoT），數據收集和數據分析變得更容易實現。專家以前需要花費數小時才能完成的分析，現在使用計算機進行分析，只需要花費很少的時間就可以完成。自動化為我們提供了更多數據，但是只需要很少的工作量，而且可以為我們提供數據背景，并可以將數據轉變為可執行的見解。

　　在傳統的例行維護環境中，一旦發生故障，團隊需要召集專家對進行故障處理。急需的專業知識推高了維護成本并延長了停機時間。通過引入智能工具，維護團隊可以自行進行初始篩查，解決故障發生前的許多常見設備問題，并避免停機和外部費用。由于工業4.0和智能技術的進步，操作員和技術人員可以有更多精力處理內部工作。隨著工具變得越來越智能，它們的功能也越來越多且價格越來越便宜。隨著電子技術的不斷發展，工業測試和測量的可能性也將不斷擴大。

　　盡管可靠性的概念已有30或40年的歷史，但是是智能技術使其在各種規模的企業都可以實現。幾十年來，許多制造企業一直在進行無故障維修。但越來越多的企業看到了一條更好的發展道路，接受競爭意味著采用新的想法。這意味著對員工進行再培訓，并利用數據洞察力獲得優勢。

　　利用支持移動功能的維護技術，團隊可以比以往保持更多的聯系，維護和可靠性專業人員也可以查看在第一時間完成任務所需的數據。這還使他們遠離危險區域，例如弧閃區域。本文圖片來源：Fluke

　　可靠性曾經被誤解為是小型企業很難獲得的。維護團隊和管理人員會說：“如果我們有足夠的資源或時間，可靠性會很高。”這種做法似乎僅限于停機時間或資產非常昂貴的大型設備，例如那些需要企業花費一百萬美元維修費用的頂級機械設備，需要傳感器和遙測儀器才能保持其健康狀態。如今，即使是小型企業也正在采用可靠性策略來保持競爭力。平穩高效運行的工廠利潤更高，也可以更好地招募新人才。

　　迎接數字化時代

　　隨著具有數十年專業經驗團隊成員的退休，許多制造企業不得不應對知識流失帶來的風險。企業可能很難再聘請到具有類似專業知識的替代人員。由此產生的技能差距對采用預測性維護實踐構成了重大障礙。但好消息是，新員工通常更精通計算機。數字“原住民”可以快速學習自動化數據收集、數據處理儀表板創建和實時分析。

　　過去，維護團隊專注于故障排除和計劃維護工作。當資產發生故障時，目標是使其盡快恢復運行。現在，目標是在潛在問題發生前，就可以預測即將發生的故障。這意味著團隊成員必須跨職能，更具有互助協作的能力。除了根據日歷表更換軸承、密封件、聯軸器和皮帶以外，這類工作還有很多。通過數字化轉型可以盡早發現根本原因，并使機器更好、更長久的運行。團隊可以通過監視工況變化并充分利用每個部件的使用壽命來減少支出。

　　從100％的例行維護，到計劃維護或基于狀態的維護，并非一夜之間的改變。制造企業可以先從小型試點計劃開始，接著在小規模應用上證明其成功，然后基于該成果獲得認可后再投入更多，從而獲得更好的實施效果。集成到用戶友好系統中的智能工具，可以對數據進行跟蹤和趨勢化分析，以在故障停機之前進行檢測。通過最大化正常運行時間和生產量，維護已成為影響盈利能力并為制造業務增加價值的戰略實體。

　　盡管尚未得到廣泛應用，但物聯網和工業4.0已經成為廣為人知的概念。將更多物理設備進行連接，使這些設備相互通信并實現遠程監控，讓采集到的大數據經過優化和分析為企業帶來更多價值。從而幫助企業優化工作流程，最小化或消除數據輸入錯誤，增加正常運行時間并減少故障。

　　當傳統的維護團隊完成手動巡檢時，利用現代技術的企業可以將資產數據傳輸到云中。通過消除手工測量，維護人員可以及時處理必要的維修并減少積壓的工作訂單。

　　正確收集和利用數據可以為企業運營提供關鍵的決策依據，并有助于企業在第一時間采取行動。諸如計算機化維護管理軟件之類的工具，通過為團隊提供所需的信息，有助于消除數據孤島，幫助企業創造更多商業價值。