賦能數字化轉型

數字化、網絡化、智能化

Digital Transformation

解決方案

Total Solution

敏捷服務

服務規劃:

基於維修工程方法,采用數字化手段進行維修性分析及服務保障方案的設計,主要業務場景包括:


研製與服務協同:研製環節需要向服務規劃環節提供工程數據輸入,以支持維修方案的設計,未來二者的協同模式是完全數字化、—體化和並行的,保證二者的符合性,並提高服務規劃的效率。


⑵ 維修性分析:目前的維修性分析過程通常是單點的,主要是為了滿足出報告的需求。未來,維修性分析將與研製過程緊密融合,—方麵具有正確的輸入,另—方麵分析結果可以得到有效的管理並方便追溯。

 

⑶ 維修規劃及任務設計:服務轉型後,製造企業將承擔更多的維修保障工作。需要構建數字化的維修規劃、分析及設計體係,為維修執行提供準確的操作步驟、維修資源、技術能力要求的輸入。

 

⑷ 維修設備設計:在維修性分析過程中,會確定維修設備的需求,基於該需求,維修工程人員開展維修設備的設計及管理工作。


⑸ 技術信息創建及管理:現有的技術信息側重技術資料的交付,部分采用了交互式電子手冊(IETM)方式。未來的技術信息(包括技術插圖)編輯,技術信息內容管理,技術信息的發布將與研製環節緊密整合,技術信息部門直接基於工程平台開展技術信息的編輯及管理。

 

全球運營協同:

產品主製造商在服務轉型後將構建全球運營的組織及協作體係、MRO(Maintenance, Repair and Operations)供應商網絡等,並承擔全球運營協同的主要職責。主要的業務場景包括:

 

⑹ 交付協同:實現產品交付過程的管理,該交付需要依照客戶需求開展,交付數據需要統一管理。交付一方麵是向客戶的交付,另一方麵也是向製造商運營管理部門的交付。因此,協作流程需要支持上述兩種業務。

 

⑺ 運營監測及快速響應:產品交付後,在製造商運營管理部門將構建一對多的運營監測環境,基於物聯網技術實現對智能產品運營過程的實時監測,並對監測過程中的問題及時做出響應,提供一站式服務。

 

⑻ 備件預測:為客戶提供初始備件建議,並通過運營監測及實際備件消耗情況,幫助客戶提前預測備件采購及投產需求,產品製造企業則可以提前安排備件采購及生產計劃。

 

⑼ 培訓及訓練支持:構建計算機輔助培訓 (CBT) 設施及數字化培訓教材,支持培訓人員基於增強現實技術進行虛擬培訓。

 

⑽ 基於AR的服務信息支持:為客戶提供少紙化服務信息支持方案,客戶在產品使用時可以基於手持終端,基於增強現實技術實時獲取產品運行信息。

 

服務執行及待續優化:

產品交付運營後,需要通過維修等運營保障體係來確保產品良好的運營特性。在維修保障過程中,未來將采用遠程維修、預見性維修、基於AR的維修指導等新的能力,以減少產品停機,提高運營效率,並通過收集到的運營數據優化維修方案等工程環節,形成閉環的服務循環保障體係,如下圖所示:

製造企業由“研發為中心”和“生產為中心”向“服務為中心”的轉型成為發展趨勢。通過服務轉型,一方麵通過給客戶提供更多的增值服務,打造新的競爭優勢;另—方麵通過創新服務商業模式,給企業帶來新的利潤增長點。智能製造背景下客戶服務的主要趨勢如下:

 

服務的高敏捷性:

快遞響應客戶需求,以產品為載體為客戶帶來持續價值,構建新型客戶關係,成為企業未來的核心競爭力。客戶服務可以借助新技術和新業務模式實現高敏捷性。其中,新業務模式包括一站式服務、遠程服務、預見性維修等;新技術包括基於物聯的運營、基於增強現實的服務支持等。

 

服務商業模式創新:

產品的智能互聯性使得服務商業模式的創新成為可能,企業可以通過提供增值服務帶來新的收入和利潤增長點,如遠程軟件產品升級服務、客戶運營數據分析服務、產品運營托管服務等;企業也可以打破傳統的單純賣產品的銷售策略,轉向產品即服務模式,采用“計時服務”、“性能保障” 等新的商業模式。

 

服務體係化:

服務模式的轉變需要完善的客戶服務業務體係和應用體係提供基礎支持。因此,企業未來需要逐步通過數字化手段,建立客戶服務規劃、交付、執行、優化、全球協同的完整數字化客戶服務體係。

結合敏捷服務的未來趨勢,基於智能製造總體應用框架,搭建敏捷服務規劃及運營環境,對該應用環境的定義如下:

敏捷服務規劃及運營壞境:以客戶為中心,麵向智能產品運營, 引入維修工程等先進方法,采用數字化、虛擬化、物聯網、大數據等技術,構建敏捷服務規劃及運營壞境,形成規劃、運營、優化的互聯閉環服務體係,建立事後維修、預防性維修、預見性維修等多級服務機製,打造一站式服務、遠程服務的多層次服務模式,實現產品高效可靠運營,轉變盈利模式。

敏捷服務的業務體係包括服務規劃、全球運營協同、服務執行及持續優化三個核心業務,如下圖所示,其同樣需要基於統一的CPS HUB提供數據基礎,如工程研製數據、維修設計數據、產品運營數據等。

 

 

 


維修工程與維修的協同:將服務規劃過程與實際維修過程緊密融合,支持二者的協同業務,包括維修工程數據的傳遞、更改的協同、維修執行狀態反饋等。


⑿ 遠程維修:技術人員通過運營監測平台發現故障後,可以遠程進行問題修複。如通過軟件版本升級等解決軟件的功能問題等。也可以指導現場服務人員開展維修工作。

 

⒀ 預見性維修:通過對產品運營的數據進行分析,結合故障知識庫,提前預測可能發生的故障,提前采取行動預防故障的發生。

 

⒁ 基於AR的現場服務:麵向現場服務人員,提供基於增強現實的服務支持能力。現場服務人員基於手持終端或可穿戴設備,可以實時獲取產品運營狀態、維修技術信息,並可以獲得維修過程指導。

 

⒂ 維修知識管理:建立故障知識庫,為故障診斷及產品健康管理提供基礎支撐。

 

⒃ MRO供應商協同:隨著產品複雜度的不斷提升以及運營保障敏捷性需求的不斷增加,產品製造商將納入更多的MRO供應商聯 合提供運營服務,以建立自己的核心服務競爭能力。與MRO供應商的協同業務包括 任務分包在線協作、維修任務執行狀態監測、技術協調等。

 

⒄ 基於運營及維修大數據的工程優化:基於運營過程中采集的數據及維修過程中的數據,可以進行大數據分析,以優化設計、工藝、服務規劃等工程設計環節,為下一代產品創新提供支撐。

 

 

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