每个领域的制造商总是忙于寻找改善其企业经营并提高其产量的方法。而这实际上就是一个无尽的挑战。
为了实现这一目标，制造商必须检查目前工作流程中的每个步骤并且制定专项优化策略。这是过程优化中的关键程序，应反复审查这一永久性过程而且在这一过程中，以微步方式估计持续改进的情况。事实上，要想实现改善公司底层生产线这一最终目标需要一个漫长的过程。
因此，制造企业高管将过程优化设为其首要目标和关注对象的行为也就不足为奇了，74%的制造业高管都表示自己会积极探究改善其操作的新方式。
但不幸的是，对于其中的很多高管而言，他们对优化的渴望并没有发生真正的改变，例如，在他们积极探究的众多新方式中，缩短供应链的仅有42%。
这也许是因为过程优化是一项复杂而又没有明确定义的任务，这项任务并没有终结点。
起点
我将过程优化定义为生产过程的连续系统检查，同时不断对准新技术与采用的工作方法，以此改进因其产生的关键参数。而在这一方面，技术和数据洞察发挥着关键的作用而且我们很快就会看到它们带来的成果。
过程优化从密切且真诚地观察制造商的弱点（例如：材料浪费、瓶颈、重复质量问题、错过最后期限等）并询问很多困难问题开始。
但不仅仅是识别和分析这些低效现象，还包括识别并分析可能导致这些现象的过程、制造商能够设定具体目标和材料利用和浪费相关重大事件、机器可用性水平、员工生产力的过程以及其他很多影响成本和生产率的因素。
在效率审核过程中，实时数据和专项技术发挥着重要的作用，利用这些数据和技术，公司可以在问题出现时进行根本原因自动分析，从而更快且更准确地追踪低效现象。制造商利用适宜的工具能够识别重复出现的错误、工作站之间分工不合理现象、复杂的生产管理程序等。
最近我探究了几个使用案例，帮助你更好地理解如何揭露具体的低效现象。探究期间，我主要关注的是瓶颈、工具误放、因低效剪切策略导致的材料浪费情况等等。点击此处阅读全部内容。
发现并列出各项弱点之后，制造商可以设立多个每周或每日目标，解决其增加生产或缩减成本的能力，然后将压倒性的生产优化概念细分为多个可执行的步骤。在设立这些目标时可以参考行业基准和真实的使用案例。例如，我们最近发布了一个具体的使用案例，该案例表明了管理优化如何将利益率提高了4%。
（实施新优化策略之后，再次收集相关结果并进行分析，以便进一步优化）。
整体而言，过程优化方法可分为下列几个步骤：
- 发现并列明低效现象
- 分析并优先处理改善方面
- 形成优化过程的详细策略
- 实施所述策略
- 整合并分析结果
- 发现并列明低效现象
在众多阶段中，技术都发挥着重要的作用。
如之前所述，正确的技术是成功的关键。
下文中主要讲述了帮助制造业高管将过程优化转入实际日常经营工作中的各种方式和工业4.0工具
随之而来的技术 – 现有技术在过程优化中的作用
在讨论制造业（或任何其他领域）的数字变革时，我们通常会错误地假设变革中最大的成就是自动化程序取代手工作业。但事实上，数字化和技术方面的最大成就并不是取代重复的体力劳动和创建速度更快的机器（但我承认，这也是一项优势）；对于我来说，数字化和技术方面的最大成就是通过很多方式将一个过程进一步结构化并持续研究和优化。
如果你问我的话，我认为主要的事件就是揭露制造业盲点和低效现象。
工业4.0技术，更具体地说，是制造业优化解决方案能够让我们详细地研究制造过程的每个部分并让我们的各个过程均以事实为依据：我们可以精确且及时地检测到生产力下降的位置；分析所有性能参数，了解导致低效现象的原因；最后，实施适宜的工作方法和解决方案，从而解决这些问题。
以下是几个关于该技术在设定新制造过程标准中作用的具体示例：
- 数字可视化和模拟：你之前肯定听过数字化双胞胎。创建制造业生产线的数字化双胞胎有助于发现异常现象并在没有风险的环境中测试不同的解决方案。这项技术会模拟我们目前正在检查的实际问题和解决方案行为。在过程优化过程中，思考包括运行未来模拟程序的生产过程如何变得更有效。透明度是识别低效过程的基础，但是，除非有一个分类模型，否则你将无法‘看到’整个生产车间。
- 实时数据：我们可以利用直接数据研究当前可能的行为并且实时证明每个变化对优化过程的积极（或消极）影响。如果出现异常现象，我们会及时收到通知而不是在这一异常现象产生影响后发现需要高额成本的改变。采用实时数据的改善过程能够指导质量改善、最大程度减少不必要的成本并产生其他效益的过程。
- 自动分析导致质量问题的根本原因：除了实时提醒之外，实施高级优化解决方案能够提高我们的事后分析能力，帮助我们更快速地得出更准确的结论，同时还能够识别过程中导致首次出现问题的故障并对过程进行微调。例如：在未能应对产量挑战且已经超过截止期限时，我们可以利用该项技术识别能够更好管理的具体过程 – 例如：生产过程中移动专用工具或零件所用的时间、滞后的具体工作站等等。
- 预测分析：AI解决方案允许制造商根据已经整合的数据模拟过程中的各个步骤并且根据考虑到工厂内外各种因素的计算结果反映常规程序。在确定各个过程对目标和具体挑战是否更加重要的过程中，预测性见解尤其重要，因此，应优先处理预测性见解。如果你想改善某些事务，首先需要估计这些事务实现改善的进程……
目前，人们公认低效的程序有很多，但我们缺少提高这些程序效率的适宜技术解决方案。在工业4.0的时代，我们见证了因AI和IIoT发生的改变，它们使大数据变成了大的区别点。
如果我更早地列明技术参与协调的各项能力，那么现在我希望指定几个支持过程优化而且是改变众多离散型制造企业规则的重要技术成果：
- 预测性质量保证：基于人工智能的工业物联网解决方案（我将其称为制造业优化软件）能够使制造商预测潜在问题并提醒生产负责人，例如与材料过期有关的问题，而不是在已经来不及、已经延迟、造成成本损失等之时才发现质量问题。一个适宜的解决方案还将提供关于未来工作的明智见解。一个优化的生产周期会考虑这些问题并构成一个避免这些问题出现的工作流程。依据技术优化工作过程是指识别哪些地方的过程不够细致、可能导致质量问题并且通过采用适宜的技术对这些过程进行优化。
- 预测后期工作指令：一个优化的制造过程还包括处理困境并与员工和客户交流。例如，在发现某一工作站可能超出某一期限时（依据之前的性能参数），负责人能够重新分配工作或（不可能时）提醒客户，允许客户进行相应的调整。这将创建一个更负责且响应更好的环境，防止发生冲突和遭受挫折。
- 预测并防止瓶颈：制造商在获得整个生产线的即时数据基综述后能够识别潜在的瓶颈或在出现瓶颈时收到及时的提醒。这使得制造商有时间进行重新调整而且当这些问题重复出现时，制造商能够采取相应的预防性措施。
过程优化并不只是一个新概念。从制造业的历史角度来说，我们已经看到了工人和负责人都在尝试改变其工作方式以及定义各个组织化过程，从而充分利用自己所有的资源。
但是他们拥有的工具非常少而且能够取得的成果也远远落后于现今的成果。
技术革命的真正力量会让内变得更加聪慧和明智，也让我们能够面对自己的错误并及时予以纠正。在数据推动优化的人工智能时代中，我们采用并实施这些工具的速度越快，那么我们的制造能力就会越强。
