重新定义数字化企业的工作方式

2023年02月10日

近年来，数字化转型已成为越来越多主流企业的热议话题，数字技术以惊人的速度和方式改变着我们和每个企业，疫情的冲击更是加快了企业的数字化进程。如何在数字化环境下更智能、更迅速、更出色地工作?成为了众多企业数字化转型的又一挑战。

面对这一挑战的关键在于高质量的数字化运营，但它并不是非黑即白的策略选择。在日常工作中，用户可以保留工作人员已经熟悉和偏爱的工具，并适当对其进行数字化扩展，从而优化设计人员、生产经理、技术人员和其他人员的工作方式。同样，用户在开展业务时，也可以在保留基础业务流程的同时从中找出可以借助数字化方法的机会，以便更智能、更快速的开展业务。

此外，数字化业务还可通过以下五个关键流程实现业务增长：

● 设计与原型制作

● 调试

● 操作人员培训

● 生产运营

● 维护

设计与原型制作

在数字化运营中，利用虚拟设计与原型制作可使工作开展更加顺利。可以想象一下，在别人还在使用纸笔时，我们已经可以在数字化环境下进行创建、测试和验证机器设计，这样的高效率能够为企业的业务创造多少可能性?另外，虚拟设计和原型制作还有助于：

● 加快机器的上市速度

● 降低设计中存在的风险

● 开发高标准、定制程度更高的机器

借助仿真软件，制造商可将物理特性应用于 3D CAD 模型，让模型更逼真的同时，还能够观察模型的运行状况，查看运行时与人员或其他机器的交互情况。但仿真软件的优势远远不止于此，它甚至可以将模型导入虚拟现实 (VR) 环境，以工厂车间的视角来进行观察。想象一下，如果在构建 HMI 之前，我们就能身临其境一般站在车间的 HMI 前，结果会怎样?如果能在设计定稿之前就了解系统的运行效果，又可以省下多少宝贵的时间?

在数字化生产中，仿真软件可通过其新型的工作流程帮助制造商迅速从设计阶段步入测试阶段，在避免了许多工程工作的同时，也减少了制造新原型的时间，只需要点击几下即可完成变更。最重要的是，它还可以使用 FactoryTalk? Logix Echo 等解决方案模拟可编程逻辑控制器。但是，能帮助制造商加快机器上市速度的不仅仅是数字孪生，借助可重用的代码也可达到相应的效果，充分利用现有机器的成功优势，无需从头开始重新设计。

仿真软件的崛起意味着我们几乎可以为所有对象进行数字化建模。例如，如果您为某个涡轮机或泵站构建了行为模型，Studio 5000? 仿真界面可将该模型直接连接到用户正在运行的 Logix 代码，并且，使用基于仿真的标签值来运行程序，还能够重现该程序在现实世界中将要面对的情况。

调试

在数字化运营中，提前调试是制造商们必不可少的需求，如果等到机器入场后再测试，那控制系统将充满未知性。例如，交付前的适配问题，制造商想要查看机器与客户的控制系统是否匹配，只能在客户启动截止日期临近时，与客户当面沟通才能进行测试。这种情况下，我们可能会发现，机器的运行状态不如预期或不符合规范，但在交付临近时再进行修复，可能就要错过启动截止日期，从而影响双方的合作关系。

虚拟调试有助于解决这些问题，通过为机器设计和控制系统创建一个符合实际操作逻辑的动态数字孪生，就可以在设计阶段更早发现问题，甚至可以在制造商将机器安装到客户的工厂车间之前，就对机器和控制系统的运行状况进行验证和演示，然后投入相关资源。

操作人员培训

如今，自动化与数字化技术愈发强大，已不需要等到机器和操作员都入场之后再展开培训。借助虚拟培训技术，用户可以在机器入场前，利用数字孪生对工作人员进行培训;并且，还可以通过佩戴 VR 头盔在屏幕上进行操作，让工作人员能够在安全的沉浸式虚拟环境中培养技术能力。在实际运营中，虚拟培训的更大优势就是该技术所赋予的自由度，用户不需要将工作人员送去培训场所，也不需要等待设备入场，便可随时随地为任何有需要的人员提供培训。

此外，虚拟培训不存在现实世界培训所受的限制，工作人员可学习如何在理想运营状态下持续生产，还能使用现实中无法重现的仿真故障和极端条件对工作人员进行测试。培训过后，工作人员便为应对生产时遇到的类似事件做好充分准备，从而减少停机次数。而且，工作人员还能够在虚拟培训中自由试错，无需担心影响生产，在操作人员出错时，系统便会记录下操作流程，使其后期能够给出相应修复方案。另外，在工作人员进入实时生产环境前，公司还可要求其在培训中证明自己的能力。

生产运营

开始生产后，数字孪生可以模拟生产流程、机器和控制系统，帮助工厂工作人员了解运行情况并体验变更。随着信息数字化线程的不断发展，用户可以更深入地了解如何优化生产。通过以下几方面，所有类型的运营都将登上新高度：

● 不断推动生产改善，并利用来自其数字化线程的洞察分析进行实时调整

● 对生产线的启动和生产调度及排序情况进行试验，以优化产品结构和数量

● 对机器的配置情况进行试验，以提高生产质量、设备运行可靠性和产品产量

● 检测生产过程中的异常情况，提前发现运营问题，以免影响质量并导致报废或停机

● 试运行新产品或新机器，以提升生产产量，避免出现下游瓶颈等问题

● 提前在矿场等大型企业的虚拟环境中穿行，查看和倾听设备是否存在问题，免去了实际巡视的麻烦

● 创建一个虚拟传感器来估算可能需要昂贵的仪器或手动读数才能确定的数值

维护

借助数字化仿真和实时(甚至预测性)洞察分析，维护团队能够以独特的方式来减少停机次数。同时，流经数字化线程的数据也有助于技术人员及时发现问题，防止或尽可能的减少停机的发生。这些支撑于判断的数据和分析都来自控制系统设备的运行和诊断数据，而这些设备可在必要时向维护人员发出通知。并且，这还包括来自交换机级警报的网络数据，这对正常运行时间同样至关重要。

在理想情况下，维护团队完全可以依靠预测性分析技术的应用来预测到停机，不需要处理停机事件，而这一点越来越有可能成为现实。这种分析方法能够利用机器学习和人工智能来了解公司的运营情况，及早识别机器存在的问题并提醒技术人员注意。然后，工作人员可以在计划停机时间内进行维护。