更多数据，减少废弃物——解决制造业废弃物问题的答案藏在数据中

在疫情后重塑世界的新常态状况下，工业行业必须加快利用数字化变革。这已经发生了 — 根据IBM的报告：新冠肺炎疫情过后，67%的制造商加速了数字化项目的推进。虽然这些变革的典型原因是运营效率的提升，但是工业行业应当充分利用工业4.0与环境、社会和治理 (ESG) 目标的融合，以此提升他们的可持续发展资历。在这篇文章中，金属切削行业的领导者山特维克可乐满数字化加工主管Vijay Anand V R阐释了为什么说减轻制造业废弃物问题的关键在于数据。

虽然数字化工具的采用大有兴盛之势头，但是只有59%的制造商将提升可持续发展作为他们推进数字化工序的动因。其实，数字化的应用潜力远远超过当前人们对它的认知。瑞典工程产业协会 (Teknikföretagen) 所整理的数据强调数字化工具对于实现可持续发展目标的重要性 — 在其他行业 (如制造业) 利用IT技术可将CO2总排放量减少20%之多。

提升数字化工具的利用率对于制造业活动看齐《巴黎协定》起着至关重要的作用，提高了资源效率，且最关键的是，减少了废弃物。根据世界银行 最新的数据，全球范围生成的工业废弃物几乎是城市固体垃圾的18倍之多。每一座制造工厂都会产生废弃物，而其中很多都是可以避免的。

生产过剩和故障品输出是产生废弃物最常见的两大原因。依赖传统技术而缺少精尖技术应对现代制造业挑战的工厂太常见了。但是，这不意味着制造商们应当视大范围的废弃物生成为不可避免的生产后果。工业废弃物必须减少，而数据可以为实现这个目标起到关键作用 — 如果制造商知道怎么做的话。

提高运营效率

每一座制造业的工厂，无论其规模大小、复杂程度如何或历史长短，每天都会产生大量数据。在智能工厂，这类数据包括一切，从设备性能到产品质量，通过每一台机床上安装的传感器收集数据。先从少量开始 — 涉及每一天机床的数据，这是最终大规模减少废弃物的首要方法。

每一个加工过程的小变化逐渐积少成多，最终共同使运营效率获得大幅提升。从工厂的机器收集数据并进行分析使得制造商们能够对机床数据进行监控并采取相应行动。然后制造商可以利用这些数据优化不同加工过程，从而检测到效率低的过程、精简生产和物流规划且预测未来的维护需求，最终对整体能源利用情况做出巨大的积极贡献。通过提升若干较小型加工过程的能源效率，可利用数据控制 — 及减少 — 整体的能源消耗。

可实时监测到能源效率低下问题，从而使制造商有机会识别出潜在的原因和解决方案。例如，如果分析能源消耗数据，制造商可能发现其中某台设备消耗的能源量远远超出其他设备。利用这个信息，制造商们可以识别出功率消耗增加的原因，然后进行改进，最终精简机床效率并减少能源浪费。

持续实时分析数据还有助于精简机床维护工作。数据分析能够在问题发生前就识别出问题。如果某台机床遭遇问题或者发生了性能改变，则其生产的零件可能无法用作目标用途，最终成为废弃品。借助机床性能相关的数据，在机床刚开始出现小变化时就马上识别出，从而使工程师们能够提前采取预防性措施，进而避免生产出大量缺陷产品。

山特维克可乐满的数据驱动型加工产品CoroPlus®能够制造企业提高效率、减少废弃品和提高生产率。CoroPlus® Process Control能够实时监控机床并根据编程好的协议触发相应操作。如果预先定义的具体问题发生了，则解决方案会自动触发纠正措施 — 例如使机床停机或者更换磨损的切削刀具。以这种方式进行的维护能够将运营效率提高89%之多并减少废弃，即：使制造商能够访问数据、监控机床性能以及在故障发生前识别出故障。

考量整体生命周期

通过生命周期评估 (LCA) 生成的数据也有助于减少废弃物。LCA会对产品每个生命阶段的环境影响进行评估，主要是考量产品的原材料是如何获得的，所需的资源量，制造、包装和分销过程中使用的材料和能源，产品功能的影响以及在产品生命最后阶段造成的废弃垃圾和污染。

通过考量产品生命周期的每一个阶段，LCA可谓千方百计、周全详细。一旦完成LCA，制造商们能够识别出产品在可持续发展方面的严重大问题、评估出仍在研制过程中的产品的可持续发展表现以及设计出更可持续的全新解决方案。

但是，需要考量的不仅有产品，还包括它们的包装。包装是必要的，但是因为需要资源，所以会造成很多环境问题。这个问题也是全球性的。在英国，商业和工业领域每年产生近4400万吨包装垃圾；在美国，28%的城市固体垃圾来源于包装。

山特维克可乐满认识到了包装存在的问题 — 甚至是诸如切削刀具这样的产品，因此最近发布了其包装选择应用程序 (PSA)。PSA利用数据分析山特维克可乐满待包装产品的3D CAD模型、识别其临界点且利用AI算法推荐最少量的包装。这就通过减少从分销到生产的包装垃圾提升了山特维克可乐满刀具的LCA。

透明架构，助力循环经济

数据还可用于实现闭环制造链 — 某个加工过程产生的废弃物可用作其他过程的资源。以这种方式运营可提升制造业的循环经济，通过持续的重复利用最大程度减少了废弃物。

运用LCA数据，加之加工数据，制造商们能够通过持续的产品和过程改进提升他们产品的效率和循环能力。有效执行这种产品系统需要坚实的数据策略。为了打造坚挺的数据架构，制造商需要数字化的基础设施，以此轻松同步若干不同地点的不同工序，且识别出可以利用废弃物的机会 — 否则这些废弃物可能终结在垃圾仓里。山特维克可乐满的机床互联产品CoroPlus®及嵌入传感器的刀具解决方案使得制造商们能够利用数字化加工，掌握“与切削刃密切相关的”数据，以此充分利用他们的废弃资源实现更可持续的运营。

一开始，数据可能看起来过于庞大——量非常大，所以可能很难决定该如何处理这些数据。但是，凭借正确的策略，事实会证明它对于减少工业废弃物是非常有价值的工具——能够提升效率，实现预防性的维护，鼓励创意产品研发和精简不同机床、工厂甚至所有企业的资源管理。

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