今天的制造业，看起来与几十年前大不相同，而且技术的飞速发展改变了一切可能性。随着智能手机取代了抄写板，制造业的日常工作已演变为面向大数据和实时自动化。劳动力也在发生变化，制造企业将面临前所未有的机遇与挑战。那么制造业的未来发展将会呈现怎样的趋势呢？
数据革命和可靠性
传统上，制造企业受制于不完整和手动的工艺流程。一些高价值资产获得了高度关注。测量数据从未将其纳入记录系统，或者数据收集需要特定且昂贵的专业知识。
借助工业物联网（IIoT），数据收集和数据分析变得更容易实现。专家以前需要花费数小时才能完成的分析，现在使用计算机进行分析，只需要花费很少的时间就可以完成。自动化为我们提供了更多数据，但是只需要很少的工作量，而且可以为我们提供数据背景，并可以将数据转变为可执行的见解。
在传统的例行维护环境中，一旦发生故障，团队需要召集专家对进行故障处理。急需的专业知识推高了维护成本并延长了停机时间。通过引入智能工具，维护团队可以自行进行初始筛查，解决故障发生前的许多常见设备问题，并避免停机和外部费用。由于工业4.0和智能技术的进步，操作员和技术人员可以有更多精力处理内部工作。随着工具变得越来越智能，它们的功能也越来越多且价格越来越便宜。随着电子技术的不断发展，工业测试和测量的可能性也将不断扩大。
尽管可靠性的概念已有30或40年的历史，但是是智能技术使其在各种规模的企业都可以实现。几十年来，许多制造企业一直在进行无故障维修。但越来越多的企业看到了一条更好的发展道路，接受竞争意味着采用新的想法。这意味着对员工进行再培训，并利用数据洞察力获得优势。
利用支持移动功能的维护技术，团队可以比以往保持更多的联系，维护和可靠性专业人员也可以查看在第一时间完成任务所需的数据。这还使他们远离危险区域，例如弧闪区域。本文图片来源：Fluke
可靠性曾经被误解为是小型企业很难获得的。维护团队和管理人员会说：“如果我们有足够的资源或时间，可靠性会很高。”这种做法似乎仅限于停机时间或资产非常昂贵的大型设备，例如那些需要企业花费一百万美元维修费用的顶级机械设备，需要传感器和遥测仪器才能保持其健康状态。如今，即使是小型企业也正在采用可靠性策略来保持竞争力。平稳高效运行的工厂利润更高，也可以更好地招募新人才。
迎接数字化时代
随着具有数十年专业经验团队成员的退休，许多制造企业不得不应对知识流失带来的风险。企业可能很难再聘请到具有类似专业知识的替代人员。由此产生的技能差距对采用预测性维护实践构成了重大障碍。但好消息是，新员工通常更精通计算机。数字“原住民”可以快速学习自动化数据收集、数据处理仪表板创建和实时分析。
过去，维护团队专注于故障排除和计划维护工作。当资产发生故障时，目标是使其尽快恢复运行。现在，目标是在潜在问题发生前，就可以预测即将发生的故障。这意味着团队成员必须跨职能，更具有互助协作的能力。除了根据日历表更换轴承、密封件、联轴器和皮带以外，这类工作还有很多。通过数字化转型可以尽早发现根本原因，并使机器更好、更长久的运行。团队可以通过监视工况变化并充分利用每个部件的使用寿命来减少支出。
从100％的例行维护，到计划维护或基于状态的维护，并非一夜之间的改变。制造企业可以先从小型试点计划开始，接着在小规模应用上证明其成功，然后基于该成果获得认可后再投入更多，从而获得更好的实施效果。集成到用户友好系统中的智能工具，可以对数据进行跟踪和趋势化分析，以在故障停机之前进行检测。通过最大化正常运行时间和生产量，维护已成为影响盈利能力并为制造业务增加价值的战略实体。
尽管尚未得到广泛应用，但物联网和工业4.0已经成为广为人知的概念。将更多物理设备进行连接，使这些设备相互通信并实现远程监控，让采集到的大数据经过优化和分析为企业带来更多价值。从而帮助企业优化工作流程，最小化或消除数据输入错误，增加正常运行时间并减少故障。
当传统的维护团队完成手动巡检时，利用现代技术的企业可以将资产数据传输到云中。通过消除手工测量，维护人员可以及时处理必要的维修并减少积压的工作订单。
正确收集和利用数据可以为企业运营提供关键的决策依据，并有助于企业在第一时间采取行动。诸如计算机化维护管理软件之类的工具，通过为团队提供所需的信息，有助于消除数据孤岛，帮助企业创造更多商业价值。（作者：John Bernet）