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数字工程工具可以为各种规模的制造商增加弹性和敏捷性

时间:2023-10-26   访问量:142

他们说,如果你不能用胶带修复它,它就不值得保留。底特律烈酒制造商Valentine Distilling的所有者Rifino Valentine以这种态度在装瓶行动方面遇到了挑战。当定制的瓶子为标签机造成问题时,Valentine的第一个冲动是通过向设备进行敲击指南来解决问题。

 

但这行不通,所以他冒险尝试 3D 打印。使用数字制造技术而不是几条胶带,他能够改进他的装瓶操作。

 

Valentine的经验只是各种规模的公司如何使用曾经担心的行业4.0技术来数字化的业务的一个例子。这次转变标志着尽管许多仍在采用的障碍,但不愿意和探索不同程度的实施,这是一个明显的举动。


 

“这是‘头发着火’的时刻,”Automation Alley 的执行董事 Tom Kelly 说道。Automation Alley 是一家位于密歇根州特洛伊的 I4.0 知识中心,除其他举措外,该中心还向项目捐赠了 300 台高品质 Markforged 3D 打印机。大流行初期,中小型企业,例如情人节蒸馏。“每个人现在都必须关注I4.0。”

 

凯利经常与之交谈的数百家制造商、学者和供应商对数字技术产生了前所未有的兴奋,特别是在过去的几个月里。这些人希望更多地了解解决方案带来的效率、成本降低、生产和供应链改进、产品定制、中断缓解以及其他好处。他们还想了解阻碍采用的挑战。

 

“这确实是一场风潮,”凯利说。

工业 4.0 更广泛采用的转折点始于疫情期间,当时无线和自动化技术实现了远程工作,并帮助企业以更少的现场员工进行运营。随着制造商寻求利用过去三年中提供的技术所提供的改进的弹性、生产力和敏捷性,这种转型仍在继续。更低的购置成本、易用性、更清晰的投资回报、渴望探索新解决方案的年轻数字原生劳动力、不可知的操作软件以及对引入新解决方案风险较少的管理人员将继续推动采用。

 

宾夕法尼亚州立大学准备研究所执行董事贾斯汀·阿格里奥(Justin Aglio)说:“我们在I4.0采用的100%转折点。“这是在大流行期间为我们提供的技术增长的结合 - 自动化,智能技术,在过去的两三年中,一切的连通性都取得了发展。”

根据国际研究公司 Fortune Business Insights (FBI) 的数据,2022 年全球工业 4.0 市场规模为 1,310 亿美元,预计到 2029 年将增长至约 3,770 亿美元。该公司报告称,机器人技术、可编程逻辑控制器自动化、控制室解决方案和其他产品,以及数字化和互联网普及率的提高,正在推动这一增长。FBI 还预测,全球物联网 (IoT) 市场(包括支持 I4.0 的许多基础技术)将从 2021 年的 3850 亿美元增至 2022 年的 4780 亿美元,到 2029 年增至约 2.5 万亿美元。

 

“在新冠疫情期间,人们开始谈论弹性和敏捷性,以及让生产靠近客户所在的地方,”凯利说。“弹性和敏捷性是我在制造业中交谈过的每个人的首要考虑因素。”

 

机器解决方案


当自动化Alley通过其Project Diamond(按需分布式独立和敏捷制造的缩写)为他提供了免费的标记打印机时,这些好处远非情人。该计划在地方和联邦政府资助的支持下始于2020年,目的是建立一个国内互联的制造供应链,以创建个人保护设备(PPE)和其他产品。瓦伦丁不愿意接受打印机,认为它太复杂而且最终会落满灰尘。但是没有涉及的风险,所以他接受了,很快就对运营的容易感到惊讶,这在一定程度上要归功于在线教程。

 

完成他的PPE承诺后,Valentine很快发现了对打印机的宝贵用途。

 

Valentine Distilling 出售一系列装在独特瓶子中的威士忌。这些瓶子的奇怪形状可能会导致一个问题:它们可能会卡在装瓶线上,并导致贴标机将标签偏离中心。为了寻求快速解决方案,瓦伦丁用胶带将一些刷子粘在机器上,以便更好地对齐瓶子。刷子没有在原处停留太久。

“这花费了我们很多时间,”他说。Valentine 没有工程师经验,他花了大约两个半小时使用 CAD 软件来设计铰接臂,以牢固地固定刷子。Markforged 打印机在大约 10 小时内生产出了这些组件。“第二天早上,这些东西就准备好了,”他说。

 

该设备仍然可以完美运行。瓦伦丁估计,用现成的零件制造武器需要花费 100 到 200 美元,或者至少需要几周的时间才能从制造商那里收到它们,甚至在大流行期间甚至更长时间——如果存在类似的零件的话。“能够实时排除故障,无需订购大量零件,并且能够快速组装,为我们省去了很多麻烦,”他说。“未知的事物令人恐惧,但一旦你投入其中,它并没有你想象的那么糟糕。”

 

增材制造只是构成工业 4.0 的一系列先进工程技术之一。然而,它们都有一些共同点。例如,它们都依赖于连接、数据和计算能力,包括传感器、云计算、区块链和与物联网相关的其他技术。从更深层次上讲,许多数字流程都涉及分析和智


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