供应链和生产运作存在于这样一个世界，它们不可避免地联系在一起，但往往是分开运作的。这一点在自动化技术领域表现得最为明显。我这么说是因为，大多数关于供应链的讨论都集中在运输、物流和运输跟踪上;但是支持这些功能的供应链技术是如何影响生产运作的呢?这种联系并不经常被探索。
为了了解更多信息，我们最近采访了安万森公司总裁马特·鲁斯“自动化世界让你的问题得到解答”播客系列。Avanceon是一家系统集成和工程服务公司，专注于工业自动化系统，从制造执行系统和分析到工业物联网项目，以及自动化技术作为服务的交付。
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露丝在开始我们的谈话时提到，亚马逊和沃尔玛正在非常公开地用无人机和不同类型的车队解决供应链最后一英里的配送问题。反过来，仓库和库存水平也会降低，因为货物会及时发货。露丝说:“因此，作为提高效率的下一个步骤，可以自然地向上游的操作部分发展。”“我们看到，计划和运营需要以一种更具有预见性的方式运作，以便预测和满足准时制需求，但又不需要创造太多的成品库存。”
马特·鲁斯，Avanceon总裁他解释说，这意味着制造商必须更好地了解需求是什么，运输将会是什么样子，并更精确地制定他们的计划。他们需要更加“准确和预测他们需要做的特定项目的周期时间，并了解转换是如何进行的，停机和故障的可能性是什么。”这意味着需要增加更多的(制造)细节粒度，以及在批处理系统和包装生产线上从一个SKU转换到另一个SKU的更大灵活性。我们现在看到这种情况发生在小范围内，但我们预计会看到更全面的情况。”
为了用自动化技术解决这个问题，Ruth指出，最重要的事情之一是从ERP(企业资源规划)系统到制造系统的双向数据流。“通常情况下，供应链或ERP系统将信息推送到工厂，但它并没有收到大量的反馈信息。这允许针对ERP执行操作，但对于改善信息的状态或了解使用该系统的人并真正了解事情如何进展并实时做出更好的决策并没有太大帮助。当然有一些不属于ERP的详细信息，比如某一特定时间某一容器的压力，但由于没有自动回收或没有任何或很少的生产信息，很多机会都被错过了。”
提到的另一个关键代价ruth是数据集成。虽然在目前对工业数据分析的目前兴趣中可能看起来很明显，但Ruth表示，确保这些制造数据集能够与其他业务信息结合进行分析，这是很重要的。“这意味着确保数据结构和定义易于可与现有数据集组合。因此，周围有很多关键索引如何将事物联系起来，必须从ERP和制造执行角度考虑。“
在解释这会或应该如何影响生产自动化技术（如控制器、人机界面和监控与数据采集系统）的决策时，鲁斯说，他赞同阿什比的必要多样性定律。该定律规定：“在任何给定的物理系统中，系统中具有最大灵活性的部分将控制系统。这一概念应适用于所有供应链（以及相关的生产系统），达到现实的程度。但这不属于资本项目法的正常范围。在许多情况下，这需要真正地从一个基本的层面来审视你的自动化方法，并在多个项目中衡量这一点，以显示价值上的改进。胜出的制造商将通过自动化信息和数据分析增强其适应性。”
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露丝说，如果制造商想在持续的基础上成功地实现这一目标，公司很可能会受益于利用他们可以依赖的合作伙伴的专业知识，“研究各种选择，推荐一条道路，并与他们的技术合作。”这很重要，因为这不是一种适合所有类型的积分的方法。随着事情的变化，它需要一些来回的演变，以应对即将到来的变化。”
露丝提醒说，即使采用了这种方法，过快地应用太多的变化也不是一个好主意。改变的速度必须是你感到舒服的，同时保持“深度板凳选项”的支持。这是必要的，因为不断地面对即将到来的变化意味着你需要能够“经常接触和调整事物，以适应新常态，因为我认为我们正在走进我们从未见过的东西。”我们还没有完全准备好放弃我们做事的旧方式。而这种改变将是一种挑战。”
