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详述影响制造业可持续发展的关键因素及解决方案

2022-06-02 来源:EEWORLD

本以为2021年已经是最具挑战的一年,谁知从2022年开始,制造业前景更是面临着市场的不断变化。当前制造业市场存在劳动力短缺、运营模式孤立、可持续性发展困难的问题,而一些国家的供应链波动、通货膨胀等长期挑战无疑也加剧了这些现象。因此各行各业,特别是离散型制造企业,对生产的敏捷性和弹性都有着迫切需求。


在经历了两年新冠疫情的冲击后,企业已经接受了当前的趋势并开始提高自身的适应性和抗压能力。67%的制造商表示,疫情加快了他们采用数字技术的速度;88%的制造商因疫情而更加关注运营的弹性。


制造商可以采用简化数字化的技术,以提高企业的敏捷性和弹性。下文将着重介绍2022年制造业的三个重点事项,以及数字化转型如何给行业的未来带来积极的影响。


孤立的运营模式


由于供需的不稳定以及消费者需求的不断变化,企业加速创新周期已刻不容缓。为此,企业首先要确保业务领域与利益相关方的目标一致,以提高数据驱动决策的透明度,同时实现业务流程的自动化。


但在许多制造业企业中,并没有一种很明确的沟通机制用于团队间的合作,从而导致企业部门往往在工程、生产、业务运营和供应链等领域孤立运作,并且与第三方厂商和供应商的联系也不紧密。


这些孤立的部门依赖于各种系统和技术,然而使用的这些系统和技术并不总是保持一致。比如,业务运营部门可能使用的是现成的商业系统(COTS)与人工流程,而生产部门可能还在使用老旧的遗留系统。各孤立部门因使用不同的系统会造成IT成本变得更高并且很难根据变化作出实时调整,加上各团队难以在优先事项上保持一致,所以许多制造商对此只能持走一步看一步的态度,但最近的供应链动荡打破了这一现状。制造商需要快速响应不断变化的消费者需求,因此承受着巨大的压力。当各种业务流程自动化分散在不同的系统中,如果数据还出现无法访问、不可靠或不可用的状况,那业务端就步履维艰了。


为了应对疫情期间的挑战,整个制造行业的企业都开始使用数字工具打破这种孤立并提高业务效率。从本地部署转向云解决方案可以减轻IT部门的基础设施负担,但仍然无法避免系统和流程集成这一难题。影响企业自身、服务商、供应商和客户的数字化工作流程,能够提高数据的透明度、降低人工流程的人为错误风险并保持敏捷性,帮助制造商创造出适应全球供应链格局持续变化的新产品和业务模式。


通货膨胀所带来的挑战


在疫情初期,许多制造商全力减少生产,并通过“准时制”制造流程和削减短期成本来保持现金流。但由于制造商需要不断适应新常态,这些在疫情开始时做出的决定也为当下带来了新的技术性挑战。


国际货币基金组织(IMF)认为需求反弹、消费者偏好从商品转向服务、工资压力等正在推动核心通胀的上升。根据Gartner的报告,74%的CFO担心利润压力和通货膨胀会导致盈利能力下降,他们正在面对的通胀类型包括:


工资通胀(60%)

原材料或商品价格通胀(59%)

运费通胀(51%)

薪酬通胀(50%)

IT硬件/软件/服务成本通胀(34%)

电子或半导体价格通胀(20%)


61%的首席财务官通过提高价格来应对成本上涨,但这种做法不是一种可持续发展的手段。Gartner金融行业研究副总裁Randeep Rathindran解释说:“许多首席财务官通过将成本转嫁给客户来应对早期的投入价格上涨,而未能作出长期结构性改变,例如通过投资于供应商来提高产能和降低成本。因此,随着材料和服务的价格上涨和需求的激增,企业正面临利润下降的问题。”


在疫情的严重影响下,制造商马上意识到他们现有的系统和流程不够灵活快速以应对新的环境。因此在疫情爆发的第一年,根据麦肯锡的调查,85%的受访企业表示更加关注加快数字化转型的速度,尤其是在提高数据可见性和可访问性的领域。一些头部制造商正在采取前瞻性行动,例如通过投资数字工具来创建数据驱动的流程等。只有让数据活起来发挥作用,企业才能更清晰地评估和预测供应链的成本与极限。


相关阅读:2022年客户体验七大发展趋势


为可持续发展做贡献


环境、社会和治理(ESG)现已成为客户、在职人员、投资者和政策制定者的重点关注领域。根据德勤的研究, 95%的制造业高管计划在2022年增加对ESG的投入。


由于制造业占到全球能源使用量的三分之一,因此从产品设计、生产到交付、售后以及整个供应领域,制造商需要对整个制造流程采取以数据为依据的方法才能实现可持续性,但前提是企业必须拥有透明、有逻辑且可访问的数据。


制造业产业链的数字化流程会创造大量优质、透明的数据,这些数据涵盖了从能源使用、库存计数到新技术应用等。联网设备、数据分析、自动化、传感器和其他智能技术在创造自身数据库的同时也可以帮助制造商优化流程、减少浪费并通过可持续性指标更好地预测消费者的需求。


通过数字化流程,制造商可以实时获取来自这些技术的数据,并做出前瞻性的数据驱动决策,以支持短期和长期的可持续发展目标。例如CPG领域正在使用机器学习管理能耗并提高产量,而汽车制造商正在通过主动、以数据为依据的决策缩短生产周期并提高效率。


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如何开始数字化转型


虽然每家企业对于2022年制造业的前景可能有不同的看法,但所有领域都迫切地需要构建自身的适应能力。从研发和工程到制造和供应链,再到财务和人力资源,数字化转型能够可靠地连接所有制造领域、尽量降低通货膨胀带来的影响并建立更加可持续的流程。


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