制造业转型的实时革命
DELMIA Apriso 通过基本架构转变实现实时运营。事件驱动的数据捕获可创建持续的意识。
从历史报告到预测性作
制造业依靠延迟的情报运作。高管们分析了上周的报告，而生产车间的质量问题则更加复杂。规划人员每月审查效率指标，而设备会退化到故障。
该解决方案超越了更快的报告。制造业需要完全消除事件和洞察之间的滞后。实时 MES/MOM 平台将运营从反应性消防转变为预测性优化。事实证明，这种差异是革命性的，而不是渐进的。
量化延迟情报的成本
传统的 MES 功能类似于考古学，因为两者都可以精确地测量和记录过去。操作员在班次结束时记录计数。高质量的数据在一夜之间上传。设备性能每周计算一次。当见解出现时，损害已经加剧，无法恢复。
根据供应商来源的分析，典型的离散制造商每天可能面临 50-100 次微中断（例如，材料短缺、设备调整、质量偏差），当使用批量报告时，这些中断可能会在 8-16 小时内未被检测到，每个中断小时可能花费 500-2,000 美元。
这加起来每天为 100,000-400,000 美元，每年为 25-1 亿美元，为中端市场制造商带来可预防的损失。埃森哲估计，制造业因中断而面临 1.6 万亿美元的收入损失。
DELMIA Apriso通过基本架构转变实现实时运营。事件驱动的数据捕获可创建持续的意识。预测模式识别可以在问题出现之前进行干预。闭环自动化触发对检测到的问题的即时响应。
航空航天规模的转型
通过采用 DELMIA Apriso，该团队已经能够增加并真正创建一条数字主线，将生产、质量、机器和我们的劳动力联系在一起;它增强了我们的计时和出勤率“，737 项目副总裁 Kristin Robert 说，Spirit AeroSystems..
实施实时情报和实时数据分析的制造商在产品质量方面取得了显着提高，包括通过立即检测和修复问题，缺陷减少了高达 40%。
将实时质量监控集成到生产过程中，通过立即而不是事后识别异常，始终如一地减少约 20-25% 的缺陷。通过利用持续的实时数据洞察，制造商可以主动管理质量事件，从而大大减少代价高昂的下游质量逃逸。
这不仅提高了效率，还消除了风险。
成功是什么样子的
对 50+ 成功部署的分析揭示了区分赢家和挣扎者的模式。
痛点推动部署优先级。组织应部署在批量报告造成最大损害的地方 — 高价值产品、关键设备、质量敏感流程。快速获胜建立动力。势头推动采用。采用带来价值。
实施实时情报和实时数据分析的制造商在产品质量方面取得了显着提高，包括通过立即检测和修复问题，缺陷减少了高达 40%。将实时质量监控集成到生产过程中，通过立即而不是事后识别异常，始终如一地减少约 20-25% 的缺陷。通过利用持续的实时数据洞察，制造商可以主动管理质量事件，从而大大减少代价高昂的下游质量逃逸。
速度训练超过特征训练的重要性。实时数据需要实时决策。组织必须培训操作员解释持续情报，并培训管理人员立即对警报采取行动。反应反射比系统知识更重要。
快速洞察和行动推动生产力提升。 组织必须跟踪洞察时间（问题识别速度）和行动时间（响应速度），因为这些指标优于传统 KPI。更快的洞察和行动可将生产力提高 ~5%，实时仪表板可将生产力提高 ~15%，决策加速高达 70%。自动化示例表明响应时间缩短了 60%，尽管目前没有明确的证据支持将这些指标减半与实现 25% 的生产力提高之间存在直接联系。
系统化扩展确保可持续性。从试点到工厂再到网络的扩展应有条不紊地进行。每次扩展都应该需要更少的时间、更少的成本并更快地提供结果。偏差需要在继续之前进行调查。
竞争鸿沟日益扩大
现代制造业存在根本性的分裂。拥有实时情报的公司可以在几分钟内做出决策。那些有批量报告的需要几天时间。这种差异每小时复合一次，造成无法逾越的差距。
考虑影响两个竞争对手的相同供应中断。实时制造商在几分钟内检测到影响，立即调整并遵守承诺。批量报告的竞争对手在几天后发现问题，争先恐后地不成功，让客户失望。一次中断可能会永久转移市场份额。
实施实时功能的组织报告称，问题检测时间减少了 50-70%，质量逃逸减少了 40-60%，OEE 提高了 30-50%，运营成本降低了 20-30%。这些代表来自实时实施的记录结果，而不是预测。
DELMIA Apriso提供经过验证的技术，以实现这些成果。实施路径有记录。成功模式仍然得到证实。
每天使用批量智能运营，而竞争对手利用实时可见性，竞争劣势呈几何级数增加。问题超越了是否实施实时 MES/MOM，而是在差距成为永久性之前采取行动。
实时革命已经开始。领导者每天都在前进。快速追随者可能会赶上。落后者将无法生存。实时能力不再代表未来，它定义了当今的赌注。
