制造业中的云计算：从不可能到不可或缺

作者：Thiago Martins 2021-10-15 10:34:31

云计算 从历史上看，制造IT项目已被证明是一种时间漫长的、成本高昂的项目，并且在许多情况下存在风险——尤其是在需要远程托管制造应用程序的情况下。

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大多数制造商都熟悉“智能工厂”、“未来工厂”或“数字工厂”等术语。但无论使用什么术语，都意味着数字技术能够提高生产力、效率、安全性，以及创建合规性的生产环境。不幸的是，这也意味着大多数制造商的当前状态与其理想的生产环境似乎相去甚远。为什么?因为从历史上看，制造IT项目已被证明是一种时间漫长的、成本高昂的项目，并且在许多情况下存在风险——尤其是在需要远程托管制造应用程序的情况下。

然而，制造业的数字化应用在过去几年有所加速，主要由三个因素驱动：

(1)电信供应商在多个地区以可承受的价格推出了高速和高可用性的网络服务。

(2)云计算技术不断发展，带来了基于云的解决方案，可以显著缩短制造商的价值实现时间。

(3)新冠疫情造成的中断迫使制造商重新审视他们的传统技术和方法。

随着网络技术和云计算服务的发展，制造商可以获得全新的基础设施选项，他们可以使用这些选项来改进他们生产车间运营的方式。这些选项包括用于解决近实时用例的边缘计算;出于合规性原因必需采用的私有云;以及使他们能够获得大规模生产、创新能力和灵活性的公有云。这就是所谓的“Cloud Continuum”模式，这种新模式将集中式和分布式计算资源相结合，以确保新的IT和业务效率。

与云计算相关的IT效率是众所周知的。例如，与未充分利用的传统现场基础设施相比，如果设计得当，灵活的按使用付费计算能力可以降低20%～40%的成本。云计算还允许获得行业领先服务提供商(如AWS、Azure、谷歌、Oracle等公司)提供的更多功能，以保持基础设施正常运行，而不是依赖过时的软件或易受攻击的传统基础设施。通过正确利用云计算服务，企业可以减少IT劳动力和运营成本。

从业务效率的角度来看，制造商可以通过使用以下组件来释放价值：

• 用于控制和实时供应链集成的分析工具，让位于更智能、更快速的运营决策。
• 确定联盟以使来自不同企业的用户无需创建界面即可协作。
• 允许预测维护和质量事件的机器学习算法和数字孪生。
• 用于资产监控的工业物联网，可延长工厂的正常运行时间。
• 用于企业共享的工程和制造数据的数据湖。
• 用于危险检测的计算机视觉，例如检测没有采用个人防护设备的人员或限制区域的人员，以及用于产品检查。
• 用于语音到文本应用程序(例如日志)的自然语言处理。
• 用于与原料供应商或消费者进行数据交换的临时数据库。
• 用于快速工作流程自动化和数据收集的低代码/无代码。

但仍然存在一个问题：云计算带来这么多好处，那么为什么制造商仍然对在工厂中使用基于云计算的解决方案犹豫不决?

从基础设施的角度来看，大多数制造商都知道与远程托管制造应用程序相关的风险，例如性能、可用​​性和安全性，但减轻这些风险的方法却并非如此。直到最近，许多制造商才提供、了解或负担得起5G和多接入边缘计算等新解决方案以增加安全性。

从软件的角度来看，直到几年前，云计算对制造商的价值还是非常有限的。云计算曾经被视为虚拟数据中心，将制造行业的应用程序迁移到该中心并不代表一个引人注目的商业案例。然而，随着软件供应商推出新的基于云计算的产品，人们见证了采用云计算带来的巨大变化。采用基于云计算的解决方案已经变得越来越有吸引力，尤其是对于那些寻求创新方法来解决问题的企业来说，否则仍然只能采用过于昂贵或复杂的内部部署设施来解决。

基础设施的进步以及云计算软件产品的指数级增长，加速了供应链的数字化，使制造商能够以更加透明和自动化的方式运营和互动。一些制造商正在迅速扩展其运营智能，从单一资产描述性分析转向需要了解的事情;规范性分析可以告知制造商应对即将发生的事情的选项。

Cloud Continuum支持的指数级价值创造周期不仅仅取决于IT。它要求企业拥有明确定义的愿景、适当的运营模式以及设计合理的一套技术采用原则。采用没有这三个组件的云计算解决方案，通常会导致难以扩展和维持预期收益。

总之，云计算技术在制造业中的应用从一个被认为不可能实现的概念或至少在经济上不可行的概念，发展成为制造商在数字世界中有效竞争的不可或缺的方式。可以理解的是，在这个领域有太多的新事物，而为了提高生产率、效率、安全性，制造商需要不断从探索和实践中学习。