重型装备制造

重型装备制造的一个重要组成部分是不同级别的数字信息共享。其中包括设计和制造组织之间、制造组织内的团队之间以及与合作伙伴和供应商之间的更广泛生态系统。这是通过一个通用的产品生命周期管理环境连通所有利益相关者来实现的，该环境具有强大、灵活和开放的数据基础设施，所有信息都可以存储并保持最新。这种数据共享是整个制造组织之间更好地沟通和协同的基础，大大提高了整体效率和灵活性，使公司能够快速响应更改请求而没有风险。

对于拥有庞大而多样化供应商和合作伙伴的全球性组织而言，很难每次都达到最高质量标准而不出现故障。在按订单设计 (ETO) 环境中制造高度定制甚至独特的产品时，零缺陷智能制造归根结底是一次即可成功。这只有在实施之前通过虚拟验证工艺，预先和预期分析可能发生的所有事情时才有可能实现。在制造执行期间，密切监控正在采取的所有步骤和决策，包括全球合作伙伴和供应商制定的步骤和决策，并根据收集到的数据采取纠正措施也至关重要。这需要具备对生产工艺制作数字孪生的能力，以及在整个全球制造生态系统中采用全面的闭环制造运营方法。

重型装备的智能制造就是部署工具和流程，帮助制造企业做出智能的数据驱动型决策，从而显著提高其运营的各个方面，包括生产力、可持续性和质量。基于共享数据实现持续沟通和协同，有助于各利益相关方实现协同效应，及早发现问题和机遇，例如关于设计的可制造性。通过创建制造流程的数字孪生，企业可以在实际实施决策之前虚拟评估决策的影响，并运行假设场景来研究各种选项。最后，通过部署基于执行期间收集的数据的反馈循环，制造企业可以不断完善其流程，改善其运营，并在 KPI 之间找到最佳平衡。

精益制造是一种生产方法，专注于通过分析流程并进行追溯调整来提高生产效率、质量并减少各种形式的浪费，包括材料、时间和资源。精益制造方法通过简化价值链和改进运营流程，在优化制造流程方面非常成功。然而，如今，产品及其相关的制造流程变得更加复杂，而精益制造原则并未涵盖制造运营的一些新要求。其中一个例子是，当今客户对个性化要求以及在此过程中改变这些要求的能力有更高的期望。另一个原因是，采购策略不能再基于准时制原则和成本，还应考虑供应链弹性和可持续性等不太可量化的方面。这样的制造挑战需要更多可即时获取的数据，以便持续实时决策和改进，并加强整个制造生态系统的集成度。与精益制造相反，智能制造方法利用当今新的数字技术，如云、数据分析、机器学习、自动反馈循环、数字孪生等。

新产品销售利润对于重型装备制造商来说尤其具有挑战性，因为产品需要在研发和制造基础设施方面进行大量投资，而这些产品通常是定制的，导致产量相对较低。借助西门子重型装备智能制造解决方案，OEM 可以通过连接设计和制造来大幅减少时间和成本，使他们能够更早地发现可制造性问题和机遇。西门子智能制造解决方案还可帮助 OEM 在推动混合模型生产的同时实现更高的运营效率和灵活性。借助西门子解决方案，OEM 可以采用数字孪生方法来预先评估和改进其制造流程运行假设场景以推动决策，并通过专用生产计划和详细调度工具优化其运营流程。