通过更好的洞察力降低制造成本，超越设备整体效能，实现未来工厂。
未来工厂的最终目标是降低将原材料转化为可销售产品的成本。制造成本的降低为再投资和最大限度地提高运营效率创造了新的潜力。
在这些工厂中，OEE 仍将是车间的关键指标，因为其实用性和洞察力早已被证明是极其有效的。然而，利用包括人工智能和大数据在内的技术，制造商将能够超越OEE 系统和辅助制造软件，将其发展成为一个提供制造洞察力的综合平台，并最终实现人工智能驱动的任务管理。
优化 OEE 降低制造成本
制造业的主要成本包括：随着时间推移而折旧的资产、设施运行所需的劳动力、维护和保养、公用事业、管理费用和货物成本。展望未来，传统的 OEE 指标将继续帮助优化这些成本，同时与其他更加智能化和数字化的流程协同工作。
推动制造洞察力的 OEE 系统的演变
OEE 的核心是最大限度地减少损失。识别和限制计划停机时间或外部意外事件、减少速度损失、避免故障和小停机以及最大限度地减少生产废品和启动废品都是 OEE 主要评估标准的一部分。
以下是成功执行 OEE 改进战略如何直接带来实际的成本节约和产能提升。
提高 OEE 可以降低成本、节约时间和能源。降低能源成本，减少一个班次或关闭一条生产线，减少生产线人数和加班时间，提高质量和产量。此外，最大限度地提高 OEE 还有助于提高产能，从而产生额外的销售额，并可推迟资本性支出（CAPEX）的支出。
OEE 六损之外
| 通过智能自动化实现劳动力最大化 | 深入了解制造业，而不仅仅是关键绩效指标 |
| 利用 OEE 思维，可以通过更高效的流程和培训最大限度地利用劳动力，以解决可用性、性能和质量损失方面的问题。可以对自动化进行智能优化，使操作员的工作更加流畅，更有能力完成任务。例如，可以用无人机和机器人为机器提供材料，而人类操作员则能更好地解决问题和完成无法实现自动化的任务。 | 端到端连接的车间监控和分析系统是实现智能化、数字化发展的重要步骤。通过数据管理实现的智能制造洞察力可以消除浪费。例如，可以跟踪和优化全面生产维护（TPM）流程，利用实时和历史分析对维护和工程方面的每项投资进行监控和评估。 |
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未来工厂互联生态系统
在生产的每个阶段进行优化，您的智能互联工厂就会变得灵活、透明、高效并面向未来。
OEE 将越来越多地成为更大的数据和互联技术生态系统的一部分。端到端车间连接将生成并共享一个全面的数据集，使每个流程都能和谐地协同工作。
通过 先进的战略性商业智能工具将这些宝贵的洞察力结合起来，就能自动关联这些数据，从而提高新的运营效率。然后，人工智能可以提出潜在的行动建议，提供有指导的干预措施，并揭示更有洞察力的预测，以取得更好的成果。
未来工厂 “的生态系统是和谐共存的，而不是数据孤岛。将通过车间网关收集的实时和历史战术信息结合起来，通过商业智能工具进行简化分析和战略洞察，从而提供更多洞察力。
人工智能和机器学习可用于了解各种参数、故障数据、基于状态的监控以及环境或质量数据的影响。互联工厂生态系统采用全数字化优化流程，无需数据挖掘和无关分析即可找到相关性。
其目标是帮助客户优化 TPM，更频繁地预测故障，更密切、更准确地预测预测，甚至预测行为要素，如表现最佳的轮班团队的概况。
一个全面的端到端多机器生产线监控系统结合了 OEE 的所有惊人而有用的指标，并利用智能技术为您未来工厂的生态系统增添了更多内容。
优化车间的每个区域
在端到端的智能互联工厂中，整个车间的数据关联将机器和操作员联系在一起。每个动作和每个流程都以数字方式记录、分析并与云共享。
通过共享实时生产数据和存储历史数据，联网工厂可以全面利用全公司的信息，做出以数据为导向的智能生产决策。
| CamView 最先进的车间物联网可视化技术可对机器故障进行慢动作视频捕捉。 它源于对实时记录机器故障的需求，这样操作员就无需站在生产线上试图捕捉事件或实例，即可进行回放。 关于 CamView 的更多信息 → CamView是一种基于物联网的可视化技术。 |
| True CausalLoss Lineview 的智能 True Casual Loss 算法可自动将机器级故障与其对该机器的影响和您的 OEE 分数相关联，从而为您的工厂数据增添洞察力，并使您的团队能够获得可操作的信息，从而做出数据驱动型决策。 更多关于 True Causal Loss → 的信息 |
| CIP 监控使用智能就地清洗监控消除 CIP 失败的常见原因，确定步骤重复和步骤超支所节省的费用，减少废水和清洗材料的使用，并提高 CIP 流程的一致性和合规性。 关于 CIP 监控的更多信息→ |
| 线路平衡优化控制自动优化机器重启和恢复速度，可提高 2-5% 的性能。LBO 控制可使关键设备或瓶颈设备以额定速度保持运行状态。当上游或下游设备发生故障时，自动化系统会尽可能长时间地保持运行状态。 有关线路平衡控制的更多信息 → |
| 内置管理例程综合会议、合规性跟踪和行动效果可见性用于有效识别性能差距、查找最大损失的原因、确定所需行动或设定目标和衡量效果。 更多关于管理例程 → 更多关于管理例程 → 更多关于管理例程 → 更多关于管理例程 → 更多关于管理例程 → 更多关于管理例程 |
利用人工智能和自动化提高运营效率
在车间实施人工智能并非全有或全无。所有类型的工厂，无论其连接程度如何，都能从人工智能和机器学习中获益。
实际应用是机器学习技术的一个重要起点，它可以节省日常工作的时间，或将看似不同的数据关联起来。当人工智能能够将洞察力转化为行动时，它就能将日常任务的责任和权力从技术人员转移到机器操作员身上。
机器学习作为人工智能的一个要素，可以自动提供人类需要很长时间才能完成的洞察力，或者人类无法发现的洞察力。这可以应用于机器或生产线性能，从而对规划结果做出更准确的预测。
整合人工智能的目标是更快地提供有用的见解，从而更早地采取行动，防止停机和损失。这些洞察力既可应用于长期问题，也可应用于偶发问题。
