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服務工程師的角色正在演變

服務工程師通常在生產操作中扮演重要的角色。如果機器故障或產線出問題了，可以要求服務工程師來解決問題，幫助生產恢復正常。

然而，這種傳統的“故障維修”服務支持模式可能已經達不到現代制造需求。疫情期間我們可以看到，需求是不可預知的，制造商必須具備持續生產的能力。

只有從傳統的“故障維修”產品支持模式轉化成預測性監控和主動質量改進才能實現這一點。正如依瑪全球服務主管 Eddie Storan所說的，一個未來工程師扮演著非常重要的角色。

如今，制造商愈發重視生產線的整體設備效率（OEE ）來提高正常運行時間。這種關注點的改變可以使制造商能夠從容應對需求的突然變化，而不必擔心設備故障或無預警故障。

生產線的整體產量與每一臺設備（包括賦碼設備）密不可分。所以，要確保每個設備盡可能高效地運行，以減少產線出現問題。

以標識賦碼為例，有故障的噴碼機可能會導致生產停止，甚至產品召回和巨額罰款。

隨著制造商愈加重視其OEE，設備供應商的責任不僅僅是提供設備，在發生故障時盡可能及時地進行維修。還需擺脫傳統的產品支持模式，專注于幫助制造商優化生產線，以確保在性能發生細微變化之前提醒并修復它們。

近年來，許多企業都采用了工業4.0提供的數字化技術，包括自動化和云連接，以及增加傳感器，以監控其生產線并簡化生產流程。新技術的實施為設備供應商提供了由此產生的生產數據，增強生產數據，是從傳統模式（故障修復）轉向主動模式的關鍵。這種模式將客戶數據和技術專長凝聚在一起，推動了服務工程師角色的演變。

云數據可用于觀察設備實時運行情況。這可以使服務工程師在生產線故障前主動提醒制造商并進行干預，大幅地減少停機時間，提高生產率，并協助生產規劃和供應鏈管理。

通過使用AR解決方案，可以遠程干預和幫助。這包括遠程安裝和服務檢查，以及提供遠程培訓—進一步加強服務，節省時間，并盡量減少停機時間。

未來的工程師能夠利用生產線上收集的數據來擔當顧問的角色。這種數據驅動型服務工程師將能夠在產線出現問題前識別和修復設備的潛在問題，甚至，在制造商意識到存在問題之前。

例如，生產線現有的設備數量合理嗎？設備故障率是否高于平均水平？系統是否經過校準來更精準的賦碼？從根本上說，未來工程師不僅僅是確保設備工作或噴碼機可用，而是更加專注于確保設備保持高性能運行。

以依瑪為例—我們最近對一位客戶的年度服務數據分析，在22個不同的問題中，有12個問題有著相同的原因：缺少稀釋劑。在查看了數據后，我們咨詢了客戶，并建議可以安裝報警燈來監控稀釋劑水平，并在需要添加時向操作員發出警報。實施這種簡單解決方案將有助于緩解60%的故障。

同樣，另一項年度審查強調，70% 的客戶呼叫與故障無關，而是與系統校準或磨損等更簡單事項有關。通過提供遠程培訓來提高操作員的技能，客戶現在有能力直接解決這些問題。這些是依瑪工程師采用數據驅動方式支持客戶的簡單示例。

正如行業正向數字化邁進一樣，如今的服務工程師也是如此。未來的工程師將擁有一套不同的技能，包括技術知識和專業知識，面對面和遠程咨詢能力以及數據分析的能力。

2020年，疫情加速了現代化產線的發展。在這種新環境中，未來的依瑪工程師將在數據驅動的幫助下進行更準確的分析和決策。他們的技術專長，加上根據歷史和實時客戶數據進行分析和決斷的能力，使企業能夠更大限度地減少浪費，優化性能和增加利潤，并確保現代化產線能夠應對不穩定的環境。