隨著數字時代的蓬勃發展,生命科學行業也需要讓數據發揮更大的作用。目前,全球各個生產基地每天都在產生大量的數據和信息,想從這些數據中獲得更加細致的洞察分析,生命科學制造商就必須采用全新信息策略。如果僅僅在生產基地中使用數字化孤島式運營和集成度極低的系統,企業將無法得到實際有效的數據信息;只有專為工業企業構建具備連通性和控制能力的智能架構,才能夠實現數字化轉型的真正價值。
智能架構可通過為系統的實施和控制流程注入數字化動力來增強設備的控制能力,減少不確定性因素的產生。在實際運營生產中,如果控制系統能夠早早預料到流程的偏差,就能更快地引導運營人員采取有效措施,從而維持更好的運營狀態。因此,制造商想要實現知識驅動型運營,設備控制的生產資產和流程之間就必須實現無縫銜接。
在設計智能架構時,生產資產和流程無縫銜接的關鍵就在于打造無縫銜接的雙向數據流,以便生產管理系統能夠隨時監測并調節生產控制。但由于生產環境的錯綜復雜,生產規劃也是不可或缺的成功要素之一。因此,將公司所有系統通過互聯互通的架構進行整合,才能夠更快地幫助企業實現數字化轉型。
互聯互通
連通性是數字化轉型之旅的起點。數據的互聯互通不僅能幫助制造商將運營工作中產生的信息(來源包括機械、設備、人員等)輸送至更高層級的系統應用,還能為數字化轉型計劃奠定堅實的基礎。
此外,該項功能也讓用戶運營變得更為簡單,無需重新驗證就能實現 OT 設備和系統的聯通。對于生命科學制造商而言,僅僅通過只讀連接即可查看豐富的 OT 數據,無需對控制系統進行任何調整,就能夠實時地了解到產品性能,獲取切實可行的洞察分析,以便后續對流程進行改進。
制造運營管理
生產控制和信息管理系統是數字化轉型的核心。制造商可通過這些系統來監測當前運營狀態,管理切實可行的工作流,從而加快生產速率,超越質量標準。此外,如果能夠將運營管理系統中的信息整合到生產控制層面,還可以為制造商的生產和運營提供更高的一致性。
在實際的生產和運營中,生產控制和信息管理系統可針對錯誤檢驗計劃進行持續優化和改善,以便運營人員能夠獲得更加清晰且準確的生產背景集成信息,從而使未來的數據分析項目在機械和產品層面的背景信息中獲得更加有用的信息內容。
企業集成
企業集成也是數字化轉型的重要一環,如果用戶能夠擴大企業內的集成范圍,生產基地就可以更好地應對該市場需求。在各大工業企業中,包括企業資源計劃 (ERP)在內的企業系統,不僅能夠為制造運營管理 (MOM) 的生產控制系統提供寶貴的生產規劃背景信息,還能為實現自主生產規劃和執行創造有利條件。
最重要的是,生命科學制造商一直在逐步打破孤島式的智能生產基地模式,構建智能生產基地網絡。這不僅有助于用戶了解企業層面的生產情況,還能在整個網絡內進行動態調度,從而縮短產品上市時間,降低庫存成本。
運營智能
運營智能是數字化轉型的支柱。在實施數字化轉型時,工業分析通過將運營數據轉化為可指導行動的洞察分析,從而增強數字化變革的能力。這樣的運營智能,能夠幫助制造商在互聯互通的架構中按需部署分析模型,使其不管是邊緣還是云端,都能獲取實用的洞察分析,進而制定切實可行的方案。這些規范的洞察分析,可持續對現狀所受影響進行建模并確定更好的對策,以此推動運營流程的優化。
知識驅動型運營
眾所周知,只有當洞察能夠適時關聯到恰當的人員和系統時,分析結果才有意義。例如,精心設計的智能架構一定會提供雙向數據流,從而在資產或生產基地層面實現信息驅動型生產控制;自主系統可以剔除生產流程中存在的人為差錯,提供更一致的結果。但系統并不是受益于知識驅動型運營的唯一方面,掌握了集成式 AR 解決方案的運營人員,同樣可以獲得實時提醒和規范的洞察分析,從而制定更明智的決策并實現高效生產。
在整個生產基地內優化員工體驗
工程設計
在工程設計中,用戶如果能提前預知在生產線變更后所能帶來的價值,就能對未來的運營生產抱有更大的信心。試想一下,如果工程師能通過數字孿生仿真工具提前訪問運營工作中產生的豐富數據,對其進行調查并驗證流程改進后所產生的影響,然后提前準備應對措施,是不是就可以同時確認提升質量和產量,并降低重新驗證流程中存在的風險?
運營
在單一屏幕上訪問實時生產數據、規范洞察分析,能夠避免員工在運營工作中的主觀判斷。借助基于用戶的控制面板視圖和規范引導,互聯工作人員能夠及早發現生產問題并避免損失;同時,借助可直觀呈現數字化工作指令的 AR 技術,操作人員無需動手即可在車間按需獲得指導說明,這不僅可減少流程錯誤,也能加快解決問題的速度。
維護
對于所有工程師而言,及時了解日益復雜的設備及維護流程都是一項艱巨的工作。但是,如果工程師能夠直觀查閱洞察分析和數字化工作的規范說明,就能在提高首次修復率的同時縮短解決問題的時間。另外,借助切實可行的工作流和自動化記錄功能,工程師還能確認機械校準和清潔程序的完成日期。
質量保證
數字化記錄將合規工作化繁為簡,并通過簡化審核流程加速了批次發布。例如,電子批次記錄無需人工干預,就能在整個生產過程中自動捕捉關鍵的質量和合規信息。這樣便可以即時訪問準確數據,無需質保團隊等待某個批次完工后再進行質量審核,僅需在出現例外情況時進行實時審核。
生產規劃
管理全球供應鏈并適應變化是生產規劃的新常態。借助端到端供應鏈集成,客戶可以全面了解整個企業內的原材料庫存、截止日期、工作進度和客戶需求。這些洞察分析支持用戶對生產工作進行動態調度,也可在滿足市場需求的同時降低運營成本。
IT/OT 管理
隨著生產和 IT 系統一體化程度的提高和責任的分攤,簡化 IT/OT 融合工作變得十分關鍵。在實際運營流程中,可互相操作的 IT 和 OT 系統能在簡化工作的同時大大縮短將新應用程序整合到架構中的時間。此外,單點數字化解決方案和相關平臺產品還可以為不同的生產需求提供相應的穩定性和支持,讓用戶能夠對數字化轉型架構基礎平臺的長久運營充滿信心。
綜上所述,數據集成技術能幫助企業獲取必要信息,以實現實時決策和隨時隨地運營優化需求。因此,如果基于智能架構制定數字化轉型策略,企業便能夠更加從容地面對市場波動,把握住“數智”未來機遇。
小羅有話說
作為智能制造的引領者,羅克韋爾自動化基于自動化、信息化及智能化技術,助力生命科學行業打破孤島式運營模式,打造高質量的互聯互通智能架構,從而高效推動生命科學行業的“數智”發展。
審核編輯 :李倩
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原文標題:如何為生命科學企業設計數字化轉型架構?
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