医疗行业的数字化之路

在工业环境中应用现代通信和计算机技术可能是一个挑战，尤其是对于使用传统定制系统的受到高度管控的医疗技术行业而言。医疗行业的制造商的目标是最大程度地提高利润率并制造高质量的产品，其中许多都使用精益制造技术。

但是，这些传统方法要花费大量时间和精力。与使用精益方法相比，现代的制造工厂中的机器、工具和产品要复杂得多，并且随着工艺流程变得越来越复杂，这种线性方法已不再足够。仅使用传统精益制造方法的制造商遇到了障碍，需要选择新的道路。

工业4.0致力于提高流程效率，并以较低的成本交付高质量的产品。医疗行业的高产品利润降低了变革的动力。但是对于想要保持竞争力的企业，他们不能忽视这些新技术所带来的好处。借助数字化来获取并理解正确的数据，这为质量改进提供了新的机会。

数字化之路
在医疗技术中，大量信息仍存储在纸质和老式的系统中，因而无法采用实时、动态的方法。充分利用工业4.0的优势需要制定路线图，其根本在于将数字思维方式应用于现有的生产操作系统。

向大数据、物联网（IoT）、分布式智能、人工智能（AI）和完全自治系统的迁移既昂贵又复杂，并且需要细致的战略规划。许多通过收购而壮大的医疗技术公司继承了不同的系统。

不同工厂的成熟度可能会有很大差异，有些工厂仍依赖纸质工具。这使得如何确定转换的优先级充满挑战。
“一种IT方法可能是使系统标准化，但是在生产环境中，由于已经完全嵌入到流程中，因此很难单独处理。要使制造流程现代化和数字化，就需要一种不同的方法。”美敦力公司manufacturing IT主管Paul Straeten说， “我们对不同工厂的收入、价值和成本进行了大量分析，以了解我们的优先项是什么。”

有了正确的愿景和策略，使工业4.0成为现实的道路就不会像最初那样令人恐惧。工业4.0使用现有技术并连接信息和系统，以实现对完整价值供应链的可视化和理解。第一步是借助数据和更好的信息来预测市场并做出更好的决策。

必须确定战略发展目标。三年后企业希望发展到什么位置？可以确定不同工厂之间的关键功能和共性（与其一家工厂提高3％，不如让五家工厂都提高1％）。通过了解现有产品和系统（和不同工厂以及应用领域相关）的成熟度，管理层可以确定投资的优先次序，并创建通往工业4.0之路。然后，他们可以确定技术差距，并为不同工厂之间的通用架构和标准化制定计划。

从数据到信息
机器、传感器、操作员和产品，以及更广泛的供应链和外部相关来源，都会生成数据。但是，很少有制造商使用它来了解操作和流程。甚至来自较旧设备的模拟信号也可以数字化，从而能整合到现代系统中。如果我们能够收集、整理和关联与制造操作相关或影响生产操作的所有数据，那么就有了从反应式操作过渡到预测性操作的基础。

“美敦力通过收购取得了显著增长，”Straeten说，“这些工厂已实施了与我们的质量管理体系一致的流程和系统。但是在非常多样化的领域如何存储和管理数据，这极大地增加了复杂性，也是我们面临的主要挑战之一。”

今天，随着我们更好地利用这些数据，从而进入了新的阶段，可以使用信息来预测将要发生的情况，因而能预先制定对策。最终目标是建立一个完全自适应的系统，不需要人工干预。如果我们可以从数据中获取正确的信息，那么AI算法和机器学习工具可以将其用于预测和自主操作。

一旦捕获了正确的数据，我们就可以获得洞察力并做出适当的响应。有事件发生时，传感器会实时进行检测。需要花费一些时间来理解和分析数据，然后需要更多时间来决定采取的措施并进行后续操作。在这种事件流中每损失一秒钟都意味着更高的花费。工业4.0技术可以缩短这一过程，从而更快地洞察数据的含义。

新的智能制造执行系统（MES）是自主系统的基础。该软件可以为数据添加所需的背景，并连接不同的数据源和系统。它将旧设备与新的分布式边缘处理设备集成在一起，并将数据汇总在一起，以描绘智能数字车间的完整蓝图。

它还提供了一个通用界面，并确保业务流程和质量流程不会随着系统变得更加自动化而被绕开。

来源：荣格-《医疗设备商情》

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