我前前后后跑过国内三十多家不同规模的制造工厂,见过太多离谱的事。
有人砸八百万上工业大数据平台,现在系统服务器还在机房角落落灰,老板提起来就拍桌子。
也有五十人的小五金厂,花不到十万改了采集,一年靠降废品赚回八十万,老板笑得合不拢嘴。
太离谱了。
同一个概念,怎么差出这么多?
现在好多做工业大数据解决方案的,张嘴就是”全栈智能””颠覆制造”,上来就劝你把所有老设备全换了,整厂升级,好像不砸个几千万就不配玩。
放屁。
工业大数据从诞生那天起,就不是给大厂做面子工程的。它的核心,是把你工厂里原来没人管的那些零散数据,串起来找出规律,帮你省钱赚钱。
你车间里机床转起来的振动,电机的温度,注塑的压力,甚至工人换模具的时间,原来这些都是没人要的垃圾,现在就是能换钱的宝贝。
问:我们厂大部分设备都是十年前买的,根本没有自带的数据接口,是不是就玩不了工业大数据?
答:真不是。上个月我在佛山见一家做冲压件的老板,厂里21台老冲床,连个网都没有。人家给每台冲床装了个带振动传感器的外接采集模块,一台才两百八十块,连到网关就能传数据。靠采集冲床的振动数据,就能提前3天预判模具裂纹,原来都是等出了废品才发现换模,现在提前换,废品率直接降了14%,光模具成本一年省了快四十万。老设备不是障碍,不想找低成本落地的方法才是。
很多人觉得工业大数据要多高深,其实最赚钱的三个场景,一点都不玄乎:
1.
:别再等设备坏了再修,也别盲目按时保养,靠数据预判故障,省停线损失,省保养成本。
2.
:原来工艺参数都是老师傅凭经验调,靠工业大数据把所有批次的数据跑一遍,找出最优参数组合,直接降废品提产能。
3.
:出了质量问题,原来要查两三天才能找到根,现在点两下一分钟就找到问题出在哪个环节哪批原料,少赔好多钱。
我印象最深的是江苏盐城一家做风电叶片的工厂,原来合模工序因为环境温湿度控制不稳,每8个成品就有1个报废,一个叶片成本16万啊,扔的时候老板都心疼。后来他们把半年来所有合模工序的数据——从原料温度、搅拌速度、车间不同位置的温湿度,甚至工人开门开窗的时间都攒下来,用工业大数据模型跑,最后找出了三个之前没人注意的关键影响因子,调整之后,合模废品率直接从12%降到不到1%,那一年光废品成本就省了近900万。
问:我们厂一年利润才几百万,投工业大数据会不会投进去回不了本?
答:这完全看你怎么选方向。别上来就搞整厂无人化升级,先找你厂里最疼的那个痛点——是不是关键设备一坏就停线一天,损失好几万?是不是每个月都有几万块的废品要扔?先拿十万八万砸在这个痛点上,跑通了赚到钱了再往其他环节扩。我去年接触过浙江台州一家30人的注塑厂,老板花了7万多上了工业大数据的色差监控,原来每个月因为色差报废的料值快4万,现在每个月省3万多,三个多月就回本了。小步快跑,根本亏不了。
说实话,我见过八成折在工业大数据上的工厂,不是概念不行,是踩了坑。
第一个坑:为了数据而数据。上来就要把全厂所有数据都采了,存了几百T,到头来不知道要解决啥问题,钱花了,啥产出没有。工业大数据从来都是问题导向,你要解决模具磨损预测,就采振动温度就够了,没必要连工人喝水的记录都采。
第二个坑:全甩给乙方,自己当甩手掌柜。乙方搭完系统走了,你这边工人不会用,管理层不盯着,慢慢就没人用了,最后成了摆设。就算找乙方做,你厂里也得有个懂生产的人盯着,跟着学,不然永远用不起来。
第三个坑:追求100%的准确率。好多老板非要模型准确率到98%以上,不然就不用。其实你做预测性维护,能有80%的准确率就赚翻了,大部分故障能提前发现,剩下那20%就算中彩,也比原来全靠撞大运强太多。为了那点准确率多花几倍的钱,根本不划算。
工业哪有什么点石成金的魔法。
都是一分一分抠出来的利润。
工业大数据不是拿来给老板吹牛逼讲转型故事的,是实实在在帮你降成本、赚真金的工具。
找对痛点,小步快跑,你比那些砸了几千万的大厂,赚得还多。
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