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通过智能制造的可扩展可视化和生产过程控制，使得木斯赫德啤酒：一家早期中型公司的成功转型显而易见。木斯赫德啤酒的总部位于加拿大新不伦瑞克省的圣约翰，从装瓶厂开始，制造商已完成了3500万美元的***，用于提高生产效率。在该设施中，包括了从啤酒瓶杀菌、灌装、标记、加盖到沿传送带的连续包装。
沿着传送带的各个机器都嵌入了传感器，并配上数据分析软件，用来提高质量、增加产量、发现问题和降低成本。先前，由员工决定什么时候增加或减小的产量。当转变成智能机器后，啤酒厂的员工开支减少了50％。
该厂的智能机器集成到了木斯赫德的企业数据系统，确保装瓶运行（***终推广到该公司的其他厂）链接到采购、供应链和企业资源规划（ERP）的财务系统，从而能***大限度地提高整个企业的商业智能。“我们是一家从小到大使用自动化技术的厂商，”卢克·科尔曼说，他是木斯赫德啤酒厂的自动化和控制***。
不是每家公司都必须实施数量巨大的自动化。评估智能制造的***步是确定工厂痛点：找到拖累企业价值体现和影响企业竞争能力的制造问题。“这个评估应该由项目主管执导的跨部门团队做出，” ***LC的CEO和董事会***兼***顾问丹尼斯·斯温克说。这个团队应该与运营、IT、采购、质量控制、供应链和工程研究的人员一起讨论企业当前面临的痛点问题。
“在其运营的关键步骤中，也许该公司不管理工厂的一整套关键绩效指标（KPI）；而只管理生产率和成本，” 斯温克说。 “一旦团队同意识别和管理一整套KPI，那么数据优先，针对传感器下手，选择智能系统和智能机器能够帮助企业做到这一点。”
这种优化的工厂环境能够更好地管理很多因素：如能源、水、质量、安全，以达到预期的结果。 “比方说，某一客户的问题是质量，”斯温克说。“你可以在工厂采取较小的步骤提高质量，然后不断推进；如果客户关心能源和水的成本，你也可以一步一步地解决。这都是明智的决定......这一切都取决于公司的特定目标，大多数情况下由客户驱动。”
木斯赫德公司采取使用跨部门团队推出和负责智能过程。韦恩·阿瑟诺说，他是运营和人力资源的副总裁，该团队***初以大小相似的竞争对手作为基准，进行可能的性能提升，但仅学习传感器不能提供公司向往的竞争优势。“逐步地调整工厂不是一种选择；我们必须做出根本性转变，要对工厂资产要进行多年的***，对工厂的灌装线进行实质的物理改造，”他解释说。
这种转变包括在传送带上使用传感器来确定瓶装流程的拥挤问题。“我们使用光电元件，类似于防止车库门砸向你车的传感器，查看瓶子在什么时候会聚成一团，”科尔曼说。“当仪表盘出现红灯或黄灯时，这就告诉了操作员：沿着传送带在特定时刻有问题，操作员可以把传送带慢下来。以前，我们不得不关闭整个系统，并有专人来检查和发现问题。”
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