В рамках ИнноПром Online-2020 Скотт Барнетт, руководитель лаборатории инжиниринга, роботизации и автоматизации, 3М, рассказал, что привнесла цифровизация в производственные и обрабатывающие компании.
Автоматизация процессов обработки материалов началась давно, в том числе с использованием станков с ЧПУ. С активным внедрением робототехники в последнее время появились новые возможности для генерации самых разнообразных данных и их обработки, в том числе онлайн. Ручной процесс обработки материалов часто излишне вариабелен, зависит от субъективных особенностей операторов, выполнявших эти работы. И возможности робота обеспечивают более высокое качество, стабильность и повторяемость процессов, что позволяет нашим продуктам привнести гораздо большую ценность для рынка. При этом меняются потребности наших клиентов – они предпочитают продукты, которые служат дольше и работают надежнее.
Кроме того, появляются возможности, которые в принципе не могли быть реализованы человеком, например, измерение различных параметров процесса обработки материалов и данных, характеризующих состояние поверхности обрабатываемых материалов с целью оптимизации и повышения эффективности операций. Для этого создается специальное программное обеспечение, позволяющее настраивать работу робототехнического оборудования для получения лучшего финального результата.
Спикеры сессии «Экономика результата. Цифровые данные как новая основа бизнес моделей» поделились своими мыслями о том, как компании должны переосмыслять свои бизнес-модели – от отношений с клиентами и поставщиками до того, как выглядит продукт, на котором компании зарабатывают. Участники обсудили, как в России собирают и обрабатывают данные, получают дополнительную выгоду и ценность для клиента и как перестраивают бизнес-модель с фокусом на работу с данными, что само по себе является неочевидным в промышленном, производственном сегменте. Был сделан вывод, что модель монетизации требует пересмотра, в связи с тем, что данные – это новое сырье для любого проекта, связанного с цифровизацией. Компании научились генерировать колоссальные объемы данных, которые потом планируют превращать в коммерческую выгоду при помощи соответствующей аналитики.
