OEM软件，OEM数字技术、OEM自动化及产品采购指南

审阅者：Stephen Bettles，技术支持工程师（2024年4月）

OEM的未来正朝着第四次工业革命（即工业4.0）技术的广泛应用和软件的普及方向发展。这意味着广泛的机器互联、OEM自动化的增加，以及通过人工智能和其他OEM软件控制制造流程。本指南将介绍制造业的趋势以及未来制造业的高科技特征。

制造业的趋势将看到原始设备制造在硬件、软件和可持续性方面的创新，共同塑造一个互联的未来。

OEM软件正在利用工业4.0的创新快速进步，使得数字化技术在未来OEM中占据核心地位。

智能库存系统，包括计算机化维护管理系统（CMMS），可以更好地控制和规划这些必要的 OEM 业务成本。CMMS可以根据实际预期业务需求规划库存水平，并围绕工作协调采购订单和作业拣选。这降低了库存水平及其固有的占用资金和运营成本。这种OEM软件还可以根据运行条件或固定计划安排机器维护。

人工智能正在渗透到我们的生活中，这也包括原始设备制造技术。AI可以预测所需的维护，发现人眼不可见的质量缺陷，识别大量数据中的趋势，并优化调度。制造业的未来将看到AI发挥重要作用。

IIoT设备和云计算允许从任何地方监控和控制制造过程。这不仅允许从世界任何地方查看公司的不同分支，还使现场操作人员能够通过智能手机接收机器更新和警报。

随着原始设备制造技术越来越多地连接到其他机器和更广泛的系统，状态监控管理系统可以预测机器所需的维护。

预测性维护从支持IIoT的机器中收集和分析数据，以检测正在发生的问题。振动传感器就是一个主要例子，因为它们检测到的异常通常是难以解决的问题。OEM软件中的AI可以发出潜在问题的警报，允许制造商主动关闭设备进行维护。这使得问题能够在比以前更早的阶段被检测和缓解，从而延长设备寿命，避免停机，并最大化投资回报。

工业4.0的创新贯穿于制造技术中，带来了运营效率的提升：

• 通过广泛的OEM自动化和工业机器人减少人为错误
• 由于OEM软件确定并维持工艺参数的理想条件，能源使用效率提高
• 通过 OEM 和自动化协同效应实现更快的流程和更高的产量。
• 使用3D打印进行快速原型设计阶段。
• 通过射频识别（RFID）标签和区块链技术跟踪产品旅程，实现优化的供应链。
• 由于预测性维护仅在需要时调用滤波器和润滑剂，从而减少了材料浪费。

与预测性维护一样，智能制造使用物联网（IIoT）制造设备中的传感器来检测与理想运行的偏差。然而，智能制造寻求积极优化制造过程，而不仅仅是调用停机（尽管平衡这两个领域将是OEM未来的关键）。

智能制造可以调整OEM自动化以最大化其输出。它还可以分析和呈现操作条件的趋势，使制造工程师能够发现系统效率低下的情况。这包括材料的浪费使用、生产中的瓶颈或高热量产生区域。

智能制造还可以扩展到根据生产需求自动订购原材料、将制造设备分配给任务以及规划批次的分销。

物联网的持续、广泛连接使实时信息成为OEM未来的关键组成部分。

数字孪生利用IIoT设备的数据，创建物理制造机器的实时、持续模拟——甚至整个制造工厂或整个供应链。有了物理制造过程的数字孪生，您可以监控操作、模拟场景、预测未来问题，并评估新产品的可制造性。数字孪生提高了您对运营的理解，并帮助您识别约束条件。

实时供应链管理由于射频识别标签和区块链等创新而更加广泛。这些标签允许对材料信息进行持续记录，并允许在制造过程的每个阶段进行扫描：这包括从供应商到OEM库存、制造过程本身以及到最终用户的旅程。有了这些知识，您可以减少不确定性，并确定供应链中的弱点。

与所有技术进步一样，拥抱它们的人和企业将在未来站稳脚跟。OEM的未来将看到公司有远见地评估哪些方面属于工业4.0，这些创新适合他们的业务，并能带来真正的益处——这总是比盲目追随当前新趋势更好。

这可能意味着：

• 分析业务挑战、约束和损失来源，看看人工智能或其他原始设备制造创新是否能提供帮助
• 确定哪些设备状况真正需要监测（以及传感器和计算能力的资本投资）
• 考虑新技术的持续成本：培训、电力、计算能力、软件许可、数据存储、冷却、故障排除
• 加强网络安全，以防IIoT的连接危及安全
• 想方设法让人们与协作机器人一起找到有意义的工作，并保持安全意识
• 考虑企业客户是否希望获得工业4.0实现可持续性透明度

RS可以帮助您了解工业物联网解决方案，以及它们如何成为您在OEM未来中的一部分。