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资料导向永续经营的3大关键要素
 

【作者: 洛克威爾自動化】2024年04月28日 星期日

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工业制造生产出的全球温室气体排放量超过30%,就工业领域而言,解决环境冲击的议题是重中之重;而自动化解决方案是扩大永续目标的重要推手之一。本文探讨以资料导向永续经营的3大关键要素,包括现有投资极大化、依据资料和洞见的自动化行动,以及跨企业与价值链的外扩。


对於世界各地的企业组织,尤其是工业领域而言,解决环境冲击的议题是重中之重。工业制造耗费将近40%的全球能源,并生产出超过30%的全球温室气体排放量,主管机关对此强制要求改革。尽管这些数字相当惊人,但也意味着有极大的契机可做出创新,以及将工业营运优化。


高阶主管有将近50%表示,对环境永续展开行动能显着提高企业的财务表现。


投资永续可带来金融收益

永续投资不仅只是经营事业所必须,更可带来经济上的效益。


舍远求近,快速致胜

关於永续力,重点在於设想深远,例如转型为使用洁净能源以及重新设计产品。不过考量近程目标如何奏效的战略也同样重要。


举例而言,目前现有的自动化解决方案可能是扩大永续目标的重要推手。从有效运用来自这些系统的永续数据开始,从中获取洞见。有了这些洞见,即是为更快获致投资报酬与加速ESG发展的改革准备就绪。


「资讯唯有在正确运用的条件下,才能够让制造迈入新层次,让我们能协作创新,与客户一起开创未来。」洛克威尔自动化资深??总裁与技术长Cyril Perducat


本文将探讨下述资料导向永续经营的3大关键要素:


现有投资极大化

迎向永续经营与生产力目标的起点,在於资料数据。好消息是可能已有现成的资料数据,可帮助促进发展和获致成果。


明白掌握手中握有哪些资料,可绘制更贴近所需的蓝图,避免经营过程中无谓的成本浪费和繁复。尽管未来可能需要投入资金,但仍应铭记就在当下解放营运技术所蕴含的价值。


明辨可从既有解决方案获取的资料数据,有助於投资价值的极大化,更是展开下述行动的开端:


· 建立数据基准点与数据报告


· 识别具有发展机会的领域


· 追踪朝目标发展的进度


藉由这些数据,可据此制定改善流程的行动计画。举例来说,确立了能源使用量基础值以後,就能够发掘出趋势,进而循迹提升ESG报告成绩和减少能源消耗。这些启动计画不仅为了满足永续目标,同时也支援效率、节约和生产力等目的。



图一 : 迎向永续经营与生产力目标的起点,在於资料数据。(source:Rockwell Automation)
图一 : 迎向永续经营与生产力目标的起点,在於资料数据。(source:Rockwell Automation)

项目要点

更加密切检视自动化解决方案。检视从而建立与收集的数据,以及评估这些资料如何应用於永续力(和生产力)目标。可考量与自动化专家合作,由专家代为执行此检视。


很有可能您原先已藉由感测器和机械设备,提供有关您能源用量的生产效率资料或读数。您可能也需要稍微增加感测器数目,以达到所需的资料精细度。不过多数情况下,您原有设备会是永续相关数据资料的重要来源。


例如,既有的工业控制和自动化软硬体也能兼作获取能源资料的来源,将工厂、区域、产线和机械层面的生产数据制成脉络化的能源资料。这些资料被赋予脉络且就各营运整合後,便能有助於厘清更大范围的资源影响,例如在用水有高需求的制程中有多少能源耗用。不仅如此,也能支援像是排放报告等关键事业需求。


评估是否能在短时间内呈现关键资料,并可用於分析。某些特定案例中,会需要进行数据如何显现并将其建模与汇整的优化作业。不论您当前状态为何,从既有解决方案描绘出永续相关数据的图表,将帮助您充分了解目前拥有的现状,接着从不足处优先投入资源。


依据资料和洞见的自动化行动

迈向永续目标的第一步,要先取得监测与报告所需的可信脉络化资料。


资料被赋予脉络且为可信之後,下一步是依据这些资料和进阶演算法采取自动化行动进而优化。诸如像机器学习(ML)与人工智慧(AI)等技术,可导引您的控制系统反应,以及显露持续改良的契机。


以资料数据和演算法为基础的自动化行动,可以从制程改善精进为效能优化。程序变量与资源耗用透过逐日微调,只有必须的部分才会使用。


ML与AI技术辅助下,系统能按照预测条件动态即时调整制程,提升效率并可??达成扩大永续力和生产力的目标。



图二 : 以资料数据和演算法为基础的自动化行动,可以从制程改善精进为效能优化。(source:Rockwell Automation)
图二 : 以资料数据和演算法为基础的自动化行动,可以从制程改善精进为效能优化。(source:Rockwell Automation)

项目要点

评估您的进阶分析能力:您也许已经有工具,能进行建模与从资料中发掘可据以行动的洞见。如果有所落差,请记得新增ML与AI功能会比部署新硬体来得简易与快速。


辨识可导出预测性洞见的高价值使用案例:举例而言,可训练演算法来预测某一产线、机械或零组件的能源耗用量,因此得以侦测异常与设立触发矫正行动的规则。可透过类似建模来预测许多其他情境,例如何时会需要做设备维护,或者何时必须变更水处理运作的化学品注入设定点。


建立与控制系统的联网可增进自动化的能力:搭配自动化系统运用演算技术,可迈入新的优化层次。设想一个智慧水压管理的情境,其中需要预测压力波动并主动介入管理,如此才可减少溢漏并且改善可靠度。


在此目的下,设计出自动化系统基础上另有智慧控制层的进阶制程控制解决方案。这些解决方案持续不断评估现有与预测的数据,将这些数据与所需结果做对比,进而主动触发改良。因此,便有可能自动化减少制程变异度与优化资源利用率。


跨企业与价值链的外扩

数据导向永续力的方针,最终目标必须适用产品全生命周期和价值链。


起始点为从营运与生态系统搜集资料并赋予脉络。另外也包含从效能精进以至效能优化的自动化行动。这将奠定驱策全方位可扩大改良的稳固基础。


随着永续报告持续完善与产品不断演进,适配性就十分关键。拥有顺畅的资料流通管道,有助营运的法规遵循性与新提出的需求。


自动化结合分析与AI解决方案,可在减少成本与碳排的同时,无损於市场定位或订价。


拥有这些功能优势後,永续优化不仅是生产重点,也是持续扩大的事业程序。配置好优化作业可引领您展开更大规模的启动计画,进而支援永续程度更高的世界。



图三 : 数据导向永续力的方针,起始点为从营运与生态系统搜集资料并赋予脉络。(source:Rockwell Automation)
图三 : 数据导向永续力的方针,起始点为从营运与生态系统搜集资料并赋予脉络。(source:Rockwell Automation)

项目要点

配置好可扩充的资料与分析能力。为了朝向整个价值链均采取更为永续的营运模式,首要步骤是建立可据之行动数据能稳定流通的管道,藉其驱动资源利用率的洞见和精进;亦即从单一机械开始,而後扩展。下一步是资料数据的分析与建模并从中产生洞见,藉其驱动资源利用率的精进;亦即从单一产线开始,而後扩展至涵盖整体运作。


确立持续精进改善的运作系统。发掘数位永续洞见与驱动改进的过程,系为闭??路(closed-loop)改善的基石。全自动化持续改善方针需要有IT/OT融合之助,俾利於建立生产每一阶段的资料数位线程,并在最终扩及整体价值链。此一资料紧密流通的结果,能带来对资源利用情况的通盘理解,从而制定聚焦於精进与优化的协作方针。


建立永续生产与永续产品管理之间的关联脉络。扩大持续改善规模,意味着全方位追求营运和产品目标。此包含下述改进:


· 推行全数位化产品生命周期管理(PLM)系统


· 建立数位产品护照


· 运用数位分身技术设计永续产品


最终的重点为永续目标必须符合公司总体策略。数位投资不仅为事业上大势所趋,更是创建高永续未来的关键环节。


**刊头图(source:Rockwell Automation)


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