智能制造是可持续制造

成功始于定义制造战略。该过程包括一笔订单评估，以了解早期决策对制造要求的影响，包括确定从供应商那里购买什么，哪些产品组件是内部生产的，仔细选择合作伙伴和供应商，以及在哪里生产新产品。这些决定中的每一个都将直接影响企业的成功——选择可持续的选择通常是长期成功的解决方案。

如果同时考虑能源使用、资源消耗、碳足迹和循环做法的影响，购买策略可能会发生巨大变化。制造商需要在成本与选定组件的相关碳足迹之间取得平衡，而不是购买成本最低的组件来满足产品的功能需求。材料和组件应从具有可持续思维方式的供应商处采购，并且需要尽早制定运输货物的战略。幸运的是，在重新定义的制造战略过程中，数字化和自动化有助于减轻复杂性增加的负担。

通过收集和分析相关数据，可以放心地做出决策。如果新产品需要更多的制造能力，了解数字世界中设施的需求和目标可以帮助确定新的工厂位置和布局，以平衡施工对环境的影响、生产线的能源使用和预计的生产率。现在可以在Digital Twin中评估不同的场景，因此能效等可持续发展关键绩效指标变得更加简单。

这项技术使决策者能够模拟从照明和气候控制到供应链对环境影响的所有方面。从一开始就掌握这些信息可以帮助组织做出更好的决策。

整合可持续发展的下一阶段是生产线、工艺和工厂的设计。通过首先在数字世界中构建详细的生产模型，企业可以模拟不同的场景，以优化整个工厂环境的性能。

在数字世界中进行设计时，企业可以实现更高的自动化程度并简化生产，以避免效率下降。例如，处于空转状态的机会成本是无法运行，但是所消耗的能源会产生运营费用，这反过来又会根据该能量的来源产生碳足迹影响，同时降低物理材料的投资成本。

电动机的运行时间超过所需时间或超出必要距离的运输距离可能不会对每种产品产生重大影响，但是这些效率低下很快就会加剧。这些常见问题的可持续解决方案也不仅限于绿地环境。设计过程也适用于棕地设施。尽管这似乎是一项艰巨的任务，但它是通过重组生产线以在相同的占地面积中容纳更多产能，更新流程和机械以适应市场增长，或者更新硬件系统以降低能耗，以及安装太阳能电池板或电池存储等基础设施以更好地利用可再生能源来实现的。

例如，施瓦本机械制造商雨果·贝克利用Digital Twin成功地改变了包装行业及其业务。在西门子技术的支持下，工程师使用Digital Twin设计了一台机器，使包装适应产品尺寸，通过数字仿真优化性能。由于他们的创新精神和对寻找同时实现环境和业务目标的解决方案的承诺，Hugo Beck已将能源消耗减少了20％，调试时间减少了50％，包装材料减少了30％，包装量减少了10％。
总体而言，Digital Twin可以帮助企业更早地概述需求，并评估许多不同的可能性，以找到可持续的流程。不良的维护策略会使工厂的整体绩效降低5％至20％。换句话说，过多的维护等于超额支出，使Digital Twin成为工厂高效运营的重要组成部分。

生产计划是数字化投资显示价值的地方。材料、人员和机器的有效使用可以提高企业的效率。这也是全面的模拟和需求验证开始帮助决策和选择供应链合作伙伴的地方。此外，组织可以创造更安全的工作条件，更好地培训员工，并投资于员工的教育和技能提升。

借助数据洞察，企业可以选择可持续材料并优化原材料的使用，以最大限度地降低报废率。他们还可以模拟使用回收材料的影响，或确定除吞吐量和成本外，哪些设备提供商可以提高能源效率和可维修性。最大限度地减少空闲时间可以减少能源需求和产品的单位成本，同时还有助于降低碳足迹。

了解机器何时需要维护有助于减少生产过程中的切换。同样，可以规划物流路线，以最大限度地缩短运输距离及其相关的碳排放，同时还可以在出现问题时灵活地进行智能库存管理。

生产计划是企业建立连接点以实现循环材料流的方式。通过尽早了解在哪里会产生不可避免的废物，可以制定再利用、回收或再利用剩余材料的计划。

生产执行是实现可持续发展目标的关键，但跟踪和执行可持续流程可能是一个主要障碍。虽然在设计期间对生产进行仿真有助于找到解决方案，但现实世界的复杂性通常需要数字和物理系统之间的闭环连接。

幸运的是，数字化解决方案为提高质量和产量提供了机会。即使是经验丰富的制造商在推出新产品时也面临效率低下的问题，从而浪费材料、能源和时间。将真实世界的数据与数字双胞胎集成可以更快地进行优化，从而提高盈利能力和可持续性。

某些地区的能源成本正在上升，这使得效率变得更加重要。将执行视为更大系统的一部分可以揭示成本和排放的节约。例如，高效的电机可以减少多达30％的能耗，高能耗的过程可以与太阳能发电保持一致，优化内部物流可以减少不必要的工厂旅行，从而降低能源需求和碳足迹。

领先的睡眠产品制造商Pikolin认真对待其可持续发展战略，将Simatic Scada和能源管理工具整合到其新工厂中。Pikolin 的新工厂整合了从原材料到成品的生产，确保了高质量，同时最大限度地提高了效率。它专为可持续性和盈利能力而设计，符合 ISO 14001 和 50001 能源标准，可降低成本并提高生产率。由于他们的可持续发展努力，Pikolin的工厂消耗的天然气减少了40％，但产能却增加了30％，这说明了工厂优化的积极成果。

随着生产的全面展开，旅程的下一阶段是监控。通过持续监控工厂和生产，制造商可以主动提高产量。对机器进行预测性维护以保持其最高效率运行，或者在问题发生之前发现问题是这种预见性策略的一部分。这种监控如何最好地增强制造取决于业务的关键绩效指标，但一些常见的关键绩效指标包括机器、生产线和工厂层面分析的能耗、物料流和资源利用率以及员工安全，

自动化可以限制员工不符合人体工程学的运动，使他们远离危险过程。但同时，工厂中的机器人技术必须保证地板工人的安全。并非所有的自动化任务都能完全分开，随着工厂变得更加高效和可持续，监控任何不安全的工作条件将是非常宝贵的。

可持续生产之路上的最后一个变化是优化。这是公司可以从投资中获得最大回报的地方。通过持续优化生产，制造商可以保持领先于竞争对手。

整合 IT 和 OT 数据使工厂经理能够识别和预测趋势，从而使他们能够主动调整运营和物料采购，以适应计划外中断。这使他们能够跟踪用电量、用水量和供应商数据，以确定整个价值链中生产过程的碳足迹。

此外，当机器或制造过程的一部分出现故障时，应着眼于维修和翻新。让制造业的数字化双胞胎与生产保持闭环有助于做出决策，例如在哪里修改设备以防止故障、更换哪些零件以及如何最好地遵循维修程序。

例如，纺织技术Spinnova通过集成自动化和数字双胞胎技术、优化运营和缩短上市时间来加速其纤维生产。虚拟调试简化了工厂设置，而实时数据分析提高了效率，确定了瓶颈，并确保了从原材料到成品纤维的质量始终如一。能源优化进一步加强了运营，使公司的生产更具弹性和成本效益。通过利用西门子Xcelerator技术，Spinnova不仅加快了扩张速度，而且为可持续制造树立了新的基准，证明了纺织行业的效率和环境责任可以齐头并进。