本文摘要：机械制造行业面临的挑战及应对关键机械制造行业面临着三个主要挑战，这些趋势推动了行业的须要生产力，保持高效并降低批量，从而对机械制造业的未来运营发生重大影响：挑战一需求颠簸大机械行业的需求颠簸水平远高于其客户行业（如，2014-2016年，机械行业的需求增长了5%-20%）。为应对高需求颠簸，许多机械制造商通过高比例的暂时工来满足需求岑岭。 这些工人并不如正式员工熟练，需要接受进一步培训，因此影响了产物的质量和生产力。

机械制造行业面临的挑战及应对关键机械制造行业面临着三个主要挑战，这些趋势推动了行业的须要生产力，保持高效并降低批量，从而对机械制造业的未来运营发生重大影响：挑战一需求颠簸大机械行业的需求颠簸水平远高于其客户行业（如，2014-2016年，机械行业的需求增长了5%-20%）。为应对高需求颠簸，许多机械制造商通过高比例的暂时工来满足需求岑岭。

这些工人并不如正式员工熟练，需要接受进一步培训，因此影响了产物的质量和生产力。应对关键从工程设计到调试的集成产物数据模型在遍布全球的足迹和供应链中举行高效率生产，而且用有效的方法来处置惩罚因定制化的系统解决方案需求而导致的产物庞大性增加。挑战二需求转向生长中市场需求正从蓬勃市场转向生长中市场，这一趋势影响了凌驾67%的行业。

若企业仍保持传统的供应链，需求转移将会导致更高的钱币汇率、物流成本和关税风险。因此，机械行业制造商正努力推进供应链全球化。

可是供应链的庞大性和委托操作也随之增加。应对关键数字化员工支持劈面临“需求颠簸大”带来的暂时工大规模增加和熟练工的淘汰时，工人的数字化能力将成为关键价值驱动力，企业能够快速培训员工，或者将工人的事情剖析为更易掌握的小步骤。工厂可以通过德沃克智造系统（D-Work）下发任务，建设E-SOP工艺文件、操作手册等，员工可以在各个自助平台查询任务和文件，既高效又便捷，新员工也可以快速上手操作，节约培训时间。

挑战三凌驾67%的机械制造厂商对高度定制以及完全集成的系统解决方案的需求不停增长。由此导致的系统设计、组装和调试的庞大性增加，只能通过制造商的尺度化和模块化事情来举行弥补。

应对关键数据驱动的OEE优化需求转向生长中市场为机械制造企业带来难题，如物流成本和商业风险激增。许多机械制造业正转向当地对当地的战略，增加了供应链的庞大性与资本投入。无论哪一种情况，操作繁重的制造商都面临短期成本激增的问题，因此，能缔造显著价值的数据驱动的OEE优化势在必行。

机械制造行业应对挑战的关键点一从工程到调试的集成产物数据模型 问题在价值缔造的工程和设计阶段，集成的数字化工具链变得越加普遍，但产物数据模型的完整集成尚不普遍。现在，数字数据流中断仍然普遍，例如，由于和现有机械的工具不兼容或仅是缺乏培训或数字车间设备而造成的中断。所以，基于纸质的事情单和组装指令在车间和组装中依然很常见，集成的产物数据模型却收益很少。

解决方案从工程到跨系统调试（例如CAD、CAM、CAQ、PLM）的集成数据模型可实现从设计阶段到组装和调试的无缝数据流。集成奠基了在整个制造历程及产物生命周期中大规模缔造工业4.0价值的基础。流程方面，完全集成的工程和设计软件能向车间提供最新信息，纵然在设计变换的情况下也是如此，从而淘汰了制造和组装错误。集成的产物数据模型可直接在客户现场举行调试，不用内部调试、内部测试及拆卸，大大缩短了交货时间。

机械制造行业应对挑战的关键点二工人的数字化支持问题现在，组装及内部物流中的事情流主要基于纸张，很难获得准确的事情单进度、零件位置等最新信息。此外，工程变换通常会以很大的延迟转达给车间，导致工人凭据过时的工单举行生产。这种透明性的缺乏带来了返工，且延长了交货时间。

完全基于纸张的事情流程也阻碍了流程的革新和绩效治理，因为获取和准备基于纸张的信息并举行性能分析很是耗时。解决方案工人的数字化支持联合了从纸质信息流向数字信息流转换，这使员工更准确地读取即时的关键信息。另外，数字化的事情进度记载可以实现实时的在制品跟踪和绩效治理。

企业还能够明确检查并优化实际时间显示出较大尺度偏差的事情步骤。数字化事情人员支持解决方案将精益方法提升到了一个新的水平。作为乐成的工业4.0关键价值驱动因素，数字化员工支持乐成的关键，就在以用户为中心，关注员工对数字化解决方案的可用性以及接受度。

需要思量的方面包罗：设备的刚性、通用宁静设备的可用性、佩带时的舒适性、至少可以连续全班事情时间的电池寿命等等。德沃克智造系统可以无纸化操作，将前后工序任务按尺度工艺协同推送到生产现场的终端，如果任务变换，终端会实时收到信息，有效淘汰因人为操作失误，提高生产效率。

机械制造行业应对挑战的关键点三数据驱动的OEE优化问题当机械加工流程资本麋集、使用率高或者成为瓶颈时，OEE优化通常会成为关键价值驱动力。而当机械加工大部门外包时，OEE优化就没有那么重要了。

解决方案数据驱动的OEE优化旨在使用高级分析来分析可用、性能以及质量这三个OEE影响因素，并确认OEE损失的基础原因，从而找出相应的对策。第一步是在制造情况的当前OEE上建立透明性，将其作为后续优化的起点。所以，获取详细的OEE信息很是重要。

OEE丈量需详细到每一类OEE事件跟踪和时间序列丈量。此跟踪通常基于集成的制造业IT，来实现数字化事件跟踪，而且将事件数据和来自更高级别系统的信息举行集成。第二步，对任何造成OEE损失的因素举行基础原因分析。

基于集成数据集，以高级分析为基础的相关性分析可展现OEE损失的基础原因，并联合与根因相关的信息（如供应链信息、工具和设备数据及维护时间表、操作员培训水平和履历等等）。为了专注于基础原因分析事情并确定他们的优先级，企业可在各个班次、制造所在等举行OEE标杆治理测试，并作为起点。

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