利用技术实现精益制造的新趋势

利用技术实现精益制造的新趋势

精益实践在1913年由亨利·福特（Henry Ford）首次亮相，并在1930年代由丰田汽车的团队进行了改进，它通过最大限度地减少浪费，教导公司以更少的资源创造更多的价值，对汽车界产生了重大影响。

技术的地方

技术是精益生产实践的重要推动力。自动化可以代替一些体力劳动，节省时间，并使员工腾出更多精力来执行更多以人为本的任务，例如分析和解决问题，而机器则以机器为中心。到2019年和2020年，制造业数字化将是一个大趋势，因为许多制造业公司正在急剧提高其数字化水平，并期望在2020年之前被评为数字化先进企业。这些公司正将自己的钱付诸东流，约占收入的5％。走向连接。

看看其他人在2019年将数字化精益实践的方式。您在制造业务中实施了多少？

自动化：精益的骨干

长期以来，自动化一直是精益生产的基础。许多人担心自动化会扼杀制造工作，但这并不是完全错误的。启用人工智能（AI）的自动化可以减少多达9％的美国工作。但是，AI自动化还创造了其他支持这种新型自动化经济的工作机会，从可以维修设备的人到将使用自动化产生的数据来继续改善业务和制造流程的人。

因此，自动化可以使公司比人工投入更长的时间，更快的生产和更少的错误来支持精益生产，从而节省了时间和开销。

物联网互联设备

随着物联网（IoT）的出现和普及，连接设备可以根据活动，传感器和分析见解与其他机器和网络交换数据。实际上，波士顿咨询集团（Boston Consulting Group）预测，到2020年，在$ 267B公司中，有一半将在物联网产品，技术和服务上花费，这些支出将由制造业等行业驱动。

使用面向效率，可靠性和可用性的物联网，已开创了将原材料转换为可销售产品的全新方式。另外，机器将大大减少错误余量。他们不需要休息，病假或培训，因此是可靠且具有成本效益的效率改进。尽管前期的资本投资似乎令人生畏，但长期减少运营费用是值得的。物联网在制造业中的一些用途包括：

跟踪工具和固定装置在制品跟踪过程自动化

机器学习做出预测

我们已经了解了技术如何降低劳动力成本，减少产品问题并提高产量。然后，机器学习将自动和连接的IoT设备收集的数据用于监视和预测制造过程中的问题。想象一下，根据一台机器上发生问题的特定历史，知道一台机器在出现故障之前需要维修。其他系统则读取信息并找到方法来优化机器的生产率，排放量或其他问题，甚至比人类还要好。

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