自动化。OEE(整体设备效率)。物联网。机器人技术。人工智能和机器学习。它们都是与数字化转型内在相关的关键主题，而且都有一个共同点——关注机器、数据和技术。
但是人的因素呢?
根据美国劳工统计局的数据，美国有超过1200万人受雇于制造业，并且仍然表现出色工厂四分之三的工作(根据科尔尼的研究)．这些数据点清楚地表明，人类行为是制造商试图解决的效率难题的重要组成部分;然而，在大多数工厂里，人类在没有指导的情况下操作。
生产流水线上的纸张仍然杂乱不堪。操作人员煞费苦心地将数据加载到电子表格中，并在发生故障时手动检查机器。因此，毫无疑问几乎四分之一的停机时间根据一项研究，近70%的制造缺陷是由人为造成的ServiceMax报告．
将数据视为圣杯是一个陈旧的概念
数据应该被视为数字化的副产品，而不是数字化的副产品。使用技术来获得有意义的见解是智能制造的核心，但当以人为中心时，数字化可以产生同等或更大的影响。
整个工厂的完整可视性对于为操作员和管理人员提供整个生产计划的实时洞察，并使他们能够快速响应问题至关重要。使用自动化的数字工作流程平台，使运营商能够将重点从设备转移到端到端制造。
数字化作业通过传感器和其他物联网技术将现实世界的信息连接到操作员的指尖，实时同步生产运行中的事件，并通知员工未完成的任务。此外，数字化任务有助于消除人为错误，实现实时资产性能和OEE、数字化工作订单管理、生产调度和质量管理，同时在后端构建丰富的数据集。
以人为本的无纸化操作本质上是反过来的智能制造。它将模拟数据转换为数字数据，使操作员成为完全连接的一线工作人员。
理解人类效率
既然运营价值与人类效率有着内在的联系，为什么我们在车间对它知之甚少呢?模拟人类行为的数字平台使公司能够了解人类的效率，在日常运营中实现主动管理。
用户友好的数字工作流程支持最基本的效率改进，如果您不想深入研究数据，则无需深入研究。无论是通过笔记本电脑、平板电脑还是手机，自动化的动态工作流程都能帮助装配线上的操作人员做出更明智的决策。
智能数字工作流提示用户实时完成任务并响应事件和状态变化，从启动前检查、通过-失败检查、抽样产品质量和x射线传感器测试，一直到清理活动、正释放、OEE和报告。
通过数字化工作订单管理实现互联的一线工人，为您的工厂提供端到端的因果管理流程，以最大限度地提高人力效率，确保在整个过程中完成每个订单的关键任务。
保留知识
美国劳工统计局报告称，在2022年6月和7月，制造业有近70万美国人离职(或跳槽到新公司)，这一现象被广泛称为“大辞职”，在大多数公司造成了严重的知识流失。
如果没有正确的系统，技能和知识就像实物资产一样容易贬值，而制造商仍然在工作中没有结构化的流程和工具来支持关键的一线员工，可能会被甩在后面。创建和修改纸质操作程序和培训操作员可能需要几个月的时间，但由于高流动率，这些知识可能会丢失。
在数字平台中，比如TilliT，制造商可以在面向任务的工作流程中获取其最佳员工的知识。它有效地充当了副飞行员的角色，指导从最新到最有经验的员工进行最佳实践，在流程、机器或员工变更时提供保障，并确保在关键团队成员离开时不会丢失知识。
通过同步流程、机器和人员来解锁人类效率是数字化的重新想象。与其想方设法用技术取代工厂里的人类存在，不如让我们把思维转向拥抱支持人类的技术。
拉斐尔·阿马拉尔是TilliT，通过一个创新的、无代码的数字化工厂平台，提供了一种集成的方式来规划、执行和分析制造过程。欲了解更多关于TilliT的信息，联系团队．TilliT是一个圣人集团公司。SAGE是一个认证的成员控制系统集成商协会(相)。欲了解更多关于SAGE集团的信息，请访问其个人资料工业自动化交易所．
