用数据重塑铸造行业
Grede取得显著改善：退货成本平均下降30%，废品率下降10%
能够提前预测废品和质量问题并加以预防的IIoT系统？听起来像是革命性的技术，但它已经成为现实。数据与人工智能（AI）正在为全球铸造厂释放全新的效率与质量水平。而将这些能力引入您的工厂，比想象中更容易。
—— Nina Rasmussen，高级副总裁、Monitizer 负责人
在短短几年内，铸造行业已经从以模拟为主的生产模式（PLC进入铸造厂其实并不久远）发展成为工业AI的先行者。这看似是一次飞跃，但我一次次看到铸造企业实现快速转型——从单台设备的数字化，到通过AI驱动实现全流程优化。
以下简要介绍成功铸造企业的数字化路径以及关键成功要素。
全面掌握您的生产过程
许多铸造厂从小规模起步，最初仅对一台造型机或制芯工艺进行数字化改造。但真正的优势在于覆盖整个生产流程的数据采集，并将其转化为可执行的洞察。无论您是微调机器性能的操作员、优化生产的铸造厂经理，还是需对比多工厂效率的高层管理者，掌握正确的数据都至关重要。
优秀的工业物联网系统具备哪些特点？两个关键特征：
• 云端存储——一个安全、经济高效的数据库，组织中的每个人都可以访问。
• 设备无关连接 —— 能够接入并整合任何供应商的设备
Monitizer | DISCOVER 同时具备这两点。您可以从小规模开始，快速扩展，并获得实时的全局生产视图。其核心优势包括：
• 快速部署：可快速连接任何厂商设备
• 自动化数据流：配置完成后，系统持续采集数据
• 可扩展性：可无缝扩展到新设备、新工艺，甚至新场地。
借助实时工艺视图，企业可以更轻松地做出更优决策，减少浪费并提升效率。
提升铸造厂绩效：Grede 的成功案例
用AI驱动工艺优化
当 IIoT 基础就绪、可靠数据稳定流动后，AI 是顺理成章的下一步。它能放大数据为生产带来的价值——从显著降低报废与释放额外产能，到减少人工干预、降低运营成本与排放。这不是科幻，而是正在发生。
包括 Condals（西班牙）、华翔（中国）和Morikawa（日本）在内的多家全球铸造厂利用AI 优化了绿砂铸造以及高压和低压压铸工艺，每个模具的废品率降低了高达 86%。
Monitizer | PRESCRIBE 将前沿数字工具与真实铸造经验相结合，确保 AI：
• 对操作人员来说实用且直观。
• 针对真实生产挑战而设计
• 快速部署，数月内见效
掌握 IIoT 才能在铸造中取胜
单买一个 IIoT 系统无法改变一切。人、流程与技术三者协同，才能产生持久影响。
关键在于：
• 直观易用的系统，帮助从一线员工到高管的每个人找到他们所需的信息。
• 领导层对数字化转型的承诺
• 从项目初期就让操作员参与其中
Grede 的 Susan Bear 对此做了很好的阐述： “有效的铸造 IIoT 项目需要高层（C-suite）的坚定承诺。只有当管理层充分支持并相信科学能推动利润改进，项目才会成功。”
铸造厂领导乐于看到仪表盘上的废品率下降，但操作人员的积极参与同样至关重要。通过尽早让团队参与进来，并为他们提供与其职责相关的实时仪表盘，可以确保他们充分利用工业物联网 (IIoT) 的潜力。
利用铸造AI减少废品和成本
AI的有效性取决于其训练数据的质量。在部署AI之前，您需要了解：
• 废品率是波动还是稳定？
• 这个问题是影响所有铸件还是只影响特定型号的铸件？
• 我们能否收集到相关数据，或是否存在外部因素？
AI 无法修复未记录的产品设计变更，也无法识别由人工搬运失误引发的缺陷。但它可以识别模式、预测结果，并给出精准的参数调整建议——帮助操作员在问题扩大前先行一步。
操作员参与：释放AI价值的关键
要让 AI 优化奏效，操作员必须按 AI 建议执行设定，而非“偏航”。研究表明，低于 80% 的合规率会破坏AI 赖以改进的反馈闭环。
如何赢得信任与采用？让 AI 做“副驾”，而非“驾驶”。AI 提供指导，操作员保持掌控。让一线参与他们所用屏幕的设计与配置，使之成为他们信任的“副驾”，而非盲从。