由埃里克·惠特利
数字化制造创造了前所未有的方式来改善行业中长期存在的流程。在一个高效的数字工厂的核心，你会发现虚拟系统和物理系统的集成一起工作。
虽然有大量的潜在技术可供部署，但为客户的工厂需求找到最合适的解决方案可能是一项挑战。工程设计实践可以指导这样的决策，以确定一种实用而有效的方法。
数字化制造中的设计思维
数字化制造是应用工程设计思维实践的绝佳机会。举例来说，工程设计的一个关键应用帮助制造商避免了一种强烈的愿望，即在整个车间使用互联技术，希望工厂车间数百个传感器采集的海量数据能够带来改善。这个应用程序，智能制造软件，使工程捕获实时的车间数据，然后用于工程设计的发现和想法阶段。通过使用早期数据来确定改进和技术应用的时间和地点，工程设计过程消除了过度的资本支出，并通过集中资源而不是把钱砸在全面的技术解决方案上，增加了成功的可能性。
随着技术在车间的部署，工程设计也在规划和实施阶段发挥作用。随着机器数据收集技术变得简单、廉价和易于分析，工程设计的计划、执行和测试阶段变得更快和可重复。例如，智能设备和传感器机器人正变得越来越容易部署，就像在你的家里部署智能家居设备一样。因此，对于工程团队来说，技术的测试阶段实际上是无风险的，他们可能会在特定的制造过程中测试技术假设。
正确的问题
想出一个解决方案需要问一些非常规的问题，其中最有趣的问题出现在发现新的视角时。
从商业的角度来看，成功的定义最终与实现的价值相联系。一个零错误的完美世界需要无限的资源，这不是一个实际的解决方案。其次是权衡哪些风险值得优先考虑，以使任何成本的价值最大化。执行设计失败模式影响分析(DFMEA)过程可以通过识别特定事故的后果，帮助做出集中努力的决定。
当然，巧妙的设计只有在按计划实施时才真正有效。劳动力的参与成为一种方法是否成功的区别因素。通过常规约定的清晰和开放的沟通为交换想法和评估现实世界的表现提供了一个途径。
以数字能力开辟新领域
工程设计是数据如何主导做出明智决策的一个主要例子。旧的收集数据的方法涉及到细致的步骤:记录读数从测量工具，连接到各种类型的设备。
人们很容易认为，利用物联网(IoT)可以立即解决所有过时实践的问题。虽然互联性水平显著提高，但为了适应新的数字能力，仍有一些东西需要学习和忘记。例如，“云”提供了几乎无限的连接。但这些变化对设计工程师预期的影响并不明显。
由于现有的物联网技术允许实时数据收集，设计工程师从必须验证手动数据点转变为从更广泛的角度分析信息。人工检查和设施演练现在可以通过传感器和测量工具处理。
考虑到额外的互联能力，定义高质量软件的特性与他们理解数据的能力有关。系统如何相互集成的设计还确保工具可以最大限度地发挥集体潜力。对于一个制造工厂来说，通常有几个专用的系统用于维护管理、库存监控和主数据治理。为多个应用程序的协作进行设计，就建立了数字化制造设施的需求。
用于创新和改进的工具
特别是在制造业领域，创新的机会通过新兴技术不断出现。想想传统植物的基本成分是如何进化成我们所知的智能工厂．
例如，设备之间的通信水平为生产过程各个领域的集成打开了大门。基于云计算的应用程序和系统由人工智能(AI)驱动，可以将大量数据处理成可行的见解。传统的生产技术可以发展成更数字化的方法，最大限度地实现互联和自由流动的信息交换。
增材制造实践说明了如何结合设计思维来结合传统和创新方法的优点。3D打印是一种相对高科技的做法，它建立在材料层的基础上，从而产生最终产品。一种可能的解决方案是使用增材制造，放弃更传统的减法工艺，如机械加工。但是，应用更结构化的过程设计可能会突出结合这两种实践来开发生产单元的最有效方法的好处。
总是存在着过度渴望使用技术的风险，甚至可能在有限的分析下收集了太多的信息。然后，后退一步，依靠系统的方法提出正确的问题和探索有效的解决方案会有所帮助。
实现效率
设计中的最佳实践并不仅限于确定解决方案。衡量成功的标准是不断努力寻求通过实现效率来改进的方法。工程设计实践通过优化已经工作的解决方案证明了这一特性。
数据的重要性以及如何处理数据是数字工厂改变游戏规则的属性。从设备中收集数据的现代方法，以及设备与劳动力之间的互动，重新定义了工厂所能做的限制。例如，利用传感器和功能强大的维护软件进行全面的状态监测，将指针从预防性的工作方式转向更具有预测性的方法。就其本身而言，维修直接影响资产的可靠性和工厂的整体生产力。但是，从端到端的角度来看，效率并不局限于零部件的维修。
建立在改进的基础上，如在维护领域，为进一步提高过程中相关步骤的效率铺平了道路。使用相同的例子，想象一下一个简化的维护策略是如何产生改进调度、计划和零件采购的多米诺骨牌效应的。这些因素会进一步影响库存成本、营运资金，并最终影响利润。
实现设计解决方案的想法，虽然本质上是技术性的，但它本身具有实际的好处。即使是在间接相关的领域，实现效率也能使看似直接的计划的回报最大化。
结论
数字化制造是一个无所不包的理念，它带来了当今最先进的一些技术。在遗留实践和新兴惯例之间的过渡通常是一个长期的计划。由于有丰富的创新工具，公司有一个结构化的设计方法来忠实于他们的目标是至关重要的。
30多年来，Eric Whitley一直是制造领域值得关注的领导者。除了Eric写的许多关于各种制造主题的出版物和文章，你可能从他努力领导Autoliv ASP的全面生产维护工作，或从他参与俄亥俄州立大学的管理认证项目，他在那里担任兼职教师。
在担任了丰富的可靠性和业务改进顾问之后，Eric加入了L2L，目前担任智能制造总监。他在这个职位上的角色是帮助客户学习和实施L2L实用而简单的企业数字化转型方法。
埃里克和妻子在犹他州北部生活了35年。埃里克不工作的时候，通常可以在水上看到他手里拿着鱼竿。
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