工业4.0成熟度指数| 2018-11-06 |

企业越来越越来越认识到数字化和互连提供的增长机会。这些技术正在实现新的商业模式，有效地利用资源，以及高度可定制产品的经济高效生产。这些发展集体称为“行业4.0”。

许多研究探讨了企业对数字化转型的态度以及与之相关的机遇和障碍。后者很少局限于缺乏技术或标准。在很多情况下，工业4.0的实施缓慢是由于僵化的组织结构和保守的文化，人们缺乏勇气去做不同的事情。

我们实施精益的经验教授我们不仅仅是响起变化。成功实施也需要了解组织和广泛意愿改变其成员之间的意愿。正如精益的那样超过消除浪费，行业4.0不仅仅是通过互联网连接机器和产品的问题。

工业4.0将不可避免地带来新的工作类型和工作方式。这就需要改变公司结构和公司之间的关系。分析企业文化的能力是成功的关键。企业必须了解工业4.0对他们意味着什么，并制定相应的实施策略。

我们的工业4.0成熟度指数为企业实施这一转型提供了指导。该指数是由德国科学与工程学院(German Academy for Science and Engineering)、德国大学和行业合作伙伴(包括TÜV SÜD)共同开发的。

该指数包括六阶段成熟度模型，其中每个阶段的达到率为额外的福利。目标是从数据生成知识以实现快速的决策和适应。

我们模型中概述的功能在真实场景中得到了验证。这证实了模型的原则，并强调了一个事实，即企业没有足够关注其战略思维的全部含义。

事实上，许多组织对工业4.0的关键方面缺乏基本的了解。例如，企业往往错误地将工业4.0局限于数字化或完全自动化。此外，许多行动都是作为独立措施执行的，而不是追求共同目标。我们的指数可以用来制定一个数字路线图，为每个公司的需求量身定制，以帮助他们充分利用工业4.0。

索引

我们的指数可帮助公司确定他们在其转型中转为学习，敏捷公司的阶段。它评估了他们从技术，组织和文化视角。

行业的道路4.0对每家公司都有不同。因此，必须首先分析每个公司的现状和目标。该公司未来几年的战略目标是什么？已经实施了哪些技术？

每家公司都必须对其所希望实现，其优先事项和行业措施将实施的序列进行战略决定。目标是生产一步一步的路线图，将减少投资和实施风险。路线图还将强调为整个业务开发共同的数字战略的重要性。

我们的方法是基于一系列的阶段。由于一个公司的目标状态将取决于它的业务策略，每个公司必须决定哪个阶段代表成本、能力和利益之间的最佳平衡，考虑这些需求如何随着时间的变化而响应业务环境的变化。

行业4.0涉及显着升级制造商的数字能力，它将影响组织的大部分。由于该过程可能需要几年，因此应该实施，以便在每个阶段发生对盈利能力的积极影响。应在过程中的每一点中可见的好处，以支持整体成功。这种方法可以快速获胜，同时保持注意整体转型目标。

我们开发了一个行业4.0开发道路，从基本要求开始，并支持整个转型公司。该路径包括六个阶段。每个阶段都在上一个阶段构建。

由于许多公司仍然面临创建工业4.0基本条件的挑战，因此该路径始于数字化。虽然数字化本身并不形成工业4.0的一部分，但计算机化和连接是实现的基本要求。

阶段一:电算化

计算机化是数字化的基础。在这个阶段，不同的信息技术被孤立地使用。电脑化在大多数公司已经很先进了，主要是用来更有效地执行重复性工作。

尽管如此，仍然可以找到许多没有数字接口的机器。对于手动操作的长寿命周期或机器来说，这尤其如此。在这些情况下，终端通常提供业务应用程序和机器之间的缺失链接。

一个例子是CNC铣床。虽然它可以通过计算机数控机器精度大致精确，但是CAD数据详细说明应该执行哪些动作，通常仍然手动转移到机器。机器未连接。

另一个例子涉及没有连接到公司ERP系统的业务应用系统。这可能导致在半自动测试站进行质量保证，但数据不与相应的工作指令相关联的情况。这使得确定哪些订单中出现了哪些质量问题变得更加困难。

第二阶段：连接

在这个阶段，信息技术的隔离部署被互联组件所取代。业务应用程序相互连接，并反映公司的核心业务流程。部分操作技术(OT)系统提供连接性和互操作性，但还没有实现IT和OT层的完全集成。

即使在车间，互联网协议（IP）也越来越广泛使用。由于IPv6允许比IPv4更长的地址，因此现在可以连接所有组件，而无需网络地址转换。这是事物互联网的关键要求。连接意味着，例如，一旦在工程中创建了设计时，其数据可以被推到生产。一旦完成了制造步骤，可以通过制造执行系统（MES）自动和实时提供确认。它还允许生产设备制造商通过互联网对其产品进行远程维护。

在大多数工厂中，只要它们生产优质产品，资产就会保持生产。看到超过50岁的机器仍然在车间上使用的机器并不罕见。由于IP能够在车间上进行标准化通信，因此这些机器可以通过传感器轻松改装，因此它们也可以提供数据。

阶段三:可见性

传感器可以使用大量数据从头到尾监控进程。设备的状态和性能可以实时记录整个公司，而不仅仅是单个区域。这使得保持最新的工厂数字模型成为可能。我们称之为公司的数字阴影。数字阴影可以显示公司在任何时刻正在发生的事情，因此管理决策可以基于真实的数据。它是后面阶段的核心构建块。

制造数字阴影是一个挑战。一个问题是，通常没有单一的真相来源;数据通常保存在分散的筒仓中。此外，对于生产、物流和服务等功能，即使是在集中的流程中，收集的数据也很少。此外，这些数据只对少数人可见。系统边界禁止更广泛地使用数据。

为了成为一个敏捷，学习企业，全面的数据捕获公司是必不可少的。例如，这将使可以通过实时关键绩效指示符和仪表板快速确定交货日期差异。因此，经理可以调整生产计划，客户和供应商可以随时了解情况。

这是公司必须改变他们的想法。而不是仅收集数据来支持一个特定的操作，而是公司必须始终保持整个操作的最新模型。集成PLM，ERP和MES Systems提供了一张全面的图片，可以为现状创造可见性。此外，模块化方法和应用程序可以帮助构建单一的真理来源。

阶段四:透明

第四阶段是关于了解为什么发生某些事情并通过根本原因分析产生知识。要识别和解释数字影子中的交互，必须通过应用工程知识来分析数据。数据的语义链接和汇总将提供支持复杂和快速决策的知识。

支持大量数据分析的新技术可能有所帮助。“大数据”是经常提到的流行语。它用于描述不再使用传统业务分析处理的质量数据。

大数据应用通常与ERP、MES等业务系统并行部署。大数据应用为开展广泛的随机数据分析提供了一个公共平台，揭示了公司数字阴影中的交互作用。

例如，它可以用来对机械进行状态监测。对记录的参数进行搜索，以查找相互事件和依赖项，然后对这些事件和依赖项进行聚合，以反映机器的状况。这些信息是预测性维护所必需的。

第五阶段：预测能力

在这个阶段，该公司使用数据来帮助预测未来。这包括将数字阴影投射到未来，以描绘场景，然后根据它们发生的可能性进行评估。因此，企业可以预测未来的发展，并及时采取适当的对策。这些对策仍然可以手工执行，但较长的前置时间有助于限制负面影响。减少由中断或计划偏差引起的意外事件，可以实现更健壮的操作。例如，该系统可以在物流问题(如承运人故障)发生之前发出警告，因此可以预防这些问题。