Rockwell Automation: Pionier in remote monitoring & cloud analytics

Marc Baret, Director, EMEA industrial services, Rockwell Automation bespreekt de toekomst van automatisering voor remote monitoring en cloud analytics

Automatisering verandert snel de banen die we doen, de plekken waar we werken, en zelfs hoe we werk definiëren. Forrester heeft voorspeld dat één miljoen kenniswerkbanen in 2020 alleen al vervangen zullen worden door chatbots, software robotica, RPA en virtuele agenten. Dit mag klinken als een somber voorteken, maar het rapport schat ook dat 331.500 banen aan de VS-werkkracht zullen worden toegevoegd, opgeheven door rollen die empathie, intuïtie en mentale en fysieke vlotheid vereisen.

Naar mate automatiseringsadoptie toeneemt, zal het connectiviteit en betrouwbaarheid versterken en helpen bedrijven data, systemen en processen meer toegankelijk en beschikbaar te maken. Echter, veel productiebedrijven vinden hun route naar automatisering en digitale transformatiestrategieën vertraagd door productiviteitsniveaus en het gelijktijdige risico op downtime.

Dit aanpakken is mogelijk door tools zoals predictieve analytics en onderhoud die fungeren als een virtuele uitbreiding van hun teams. Echter, het succesvol implementeren van deze technologieën vereist additionele externe expertise. Om dit verder te verkennen, hier zijn de vijf hoofdvalkuilen die we zien dat bedrijven tegenkomen naarmate ze digitale transformatie benaderen en suggesties voor hoe ze aan te pakken.

Valkuil #1: Cybersecurity Risico's

Beveiligingsschendingen blijven grote headlines maken vanwege de ernstige impact die ze op het bedrijf kunnen hebben. Een schending riskiert niet alleen verlies van gevoelige informatie, maar ook verstoring, downtime en prestatieproblemen, alsook ernstige reputatieschade. Dit benadrukt het belang voor bedrijven om hun datamanagementprocessen te verbeteren en te investeren in hun IT-infrastructuur.

Predictief onderhoudsondersteuning kan fabrikanten helpen dergelijke issues te vermijden door automatisch te monitoren op ongewone patronen en direct potentiële tekenen van datadiefstal of netwerkintrusie te identificeren. Ze vereisen ook een uitgebreide benadering van beveiliging die beleidsregels en procedures omvat en lagen van verdediging biedt om mensen, processen en technologie-risico's.

Valkuil #2: Te veel data hebben

Bedrijven genereren enorme volumes data die, wanneer correct benut, een immens waardevol activum kunnen zijn. Echter, veel productieorganisaties weten niet hoe ze het beste gebruik kunnen maken van hun data en, als resultaat, optimaliseren ze hun workflows of productieprocessen niet op een manier die hen in staat stelt de beste inzichten en resultaten te verzamelen.

In staat zijn om massive hoeveelheden data te begrijpen is de sleutel tot het oplossen van de grootste uitdagingen waar organisaties voor staan. Maar de vaardigheden en capaciteiten die hiervoor vereist zijn, zijn zelden onderdeel van een bedrijfs kerncompetenties. Het is daarom belangrijk om te partneren met een vertrouwde data-expert die de juiste informatie kan verzamelen, opslaan en presenteren op een manier die hen in staat stelt de meest effectieve zakelijke beslissingen te nemen.

Valkuil #3: Slecht beheer van data

Bedrijven verzamelen meer data dan ooit, maar simpelweg enorme hoeveelheden data hebben volstaat niet. Ze hebben tools nodig die hen helpen hun data beter te benutten en de informatie die ze hebben te begrijpen.

De ware waarde van automatisering ligt in het IP dat bedrijven bezitten op hun klanten, processen en productontwerpen. Het benutten van AI en machine learning stelt hen in staat om enorme hoeveelheden informatie te analyseren, te hypotheseren en significante datapatronen te creëren, en leer modellen te trainen om het onbekende te ontdekken. Verder zullen data-teams in staat zijn om meer use cases in aanzienlijk verminderde tijden te testen, wat hen helpt enorme sprongen te maken in het begrijpen van hun data.

Het potentieel van deze vooruitgang in AI wordt benadrukt door McKinsey-analyse die vond dat de meest geavanceerde deep learning technieken tot $5,8 biljoen in jaarlijkse waarde kunnen reprsenteren. In twee derde van de 400 use cases die getest werden, verbeterde AI prestaties verder dan wat andere analytics technieken mogelijk maakten. Zonder deze capaciteit om enorme hoeveelheden data van meerdere platforms te verzamelen en effectief te activeren, zullen fabrikanten blijven worstelen om effectieve conclusies te trekken over veranderingen en productiviteit binnen hun planeten.

Valkuil #4: Niet bijhouden met het tempo van technologie

De hoeveelheid buzzwords rondom digitale transformatie kan vaak overweldigend en zelfs irriterend zijn voor bedrijven die simpelweg willen dat technologie werkt. Veel leveranciers eisen ook enorme investeringen vooraf, wat een afschrikkend vooruitzicht kan zijn en bedrijven af kan schrikken als een project niet werkt. Verder, vastgelopen in één leverancier of deployment kan ertoe leiden dat bedrijven achterblijven bij hun concurrenten.

Het is daarom belangrijk om te werken met leveranciers die een pilot of prototype aanbieden voorafgaand aan elke deployment die een grote technologische shift vertegenwoordigt. Dit zal een stap-voor-stap visie bieden van hoe het proces zal werken, milestones leveren, en het bedrijf helpen begrijpen hoe het zal werken en wat hun verwachte ROI zal zijn. Vertrouwde technologiepartners moeten uitbreidingen zijn van een team als ze bedrijven willen helpen hun doelen en KPI's te realiseren.

Valkuil #5: Expertise tekort

Zelfs met de juiste automatiseringstechnologieën op hun plaats, hebben bedrijven vaak nog steeds externe ondersteuning nodig van mensen met de juiste ervaring en expertise. Dit kan nu bereikt worden door augmented reality te gebruiken om remote application support te bieden en informatie te overlappen voor ingenieurs om te volgen.

Zoals bij elke technologie-implementatie, moet het passen bij de cultuur van het bedrijf en wat het beste werkt voor hun specifieke behoeften. Echter, bedrijven die langzaam zijn in het bewegen op deze typen opkomende technologie lopen het echte risico om achtergelaten te worden.

Omarm de toekomst van automatisering

Het aanpakken van de kernuitdagingen van betere productiviteit en verminderde downtime is mogelijk met de juiste technologiepraktijken en de juiste technologiepartner op zijn plaats. Door de veelvoorkomende valkuilen hierboven te begrijpen, kunnen productiebedrijven hun pad naar de toekomst van automatisering beter navigeren. Echter, digitalisering is niet iets wat ze alleen kunnen bereiken.

ZIE OOK:

• C3.ai: levering van toonaangevend enterprise AI software

• AWS: slimmere productie met cloud en IoT technologie

• Hoe slimme technologie de industriële wereld transformeert

• Lees de nieuwste editie van Manufacturing Global hier

Voor meer informatie over productieonderwerpen - bekijk de nieuwste editie van Manufacturing Global

Volg ons op LinkedIn en Twitter.