当原生车间向智能工厂改革时，引入新的自动化设备并替代了人力工作后，判断机器换人是否成功需要考虑两个关键问题：

首先，需要评估自动化是否增效。可以通过设备的稼动率（OEE）是否提升和故障维修是否能够快速解决来衡量。

其次，需要确定自动化是否降本。可以通过设备的维护成本和能耗成本是否降低来衡量。

只有当这两个指标都呈现正向趋势时，我们才能说智能化和数字化的转型是成功的。为了了解这些指标，必须对设备的运行状态、非计划停机等数据进行采集、统计和分析。

本文结合ALSI董事张晓缋博士以《“存量工厂”智能制造落地的影响要素和关键技术》的发言进行了观点提炼和整理，这也是ALSI在精益改善和智能制造领域的价值主张。

ALSI认为，安灯系统是解决数据采集和信息协同问题的一种非常合适的方式。该系统由以下四个部分组成：

• T1：识别现场异常现象
• T2：把现场异常现象用有效手段进行传递
• T3：相关人员立刻到场处理
• T4：现场人员处理异常

T1-T4加起来的时间就是整个业务闭环所需要的时间，这个时间缩得越短，信息协同的效果就越好。

安灯系统通过IoT系统进行现场数据的无感采集，可以轻易的捕捉到5类数据：

• 哪种类型的异常发生最多？
• 这些异常发生在哪些产线和工位上？
• 哪些异常发生的频次高或者时间长？
• 异常处理地点和产线地点的热力图是什么样的？
• 异常处理的时间是多少？

这些实时的数据让智能工厂中设备的情况从黑盒变得透明，通过对数据的统计和分析，也能够为决策建议提供有力依据和支持。

案例分享：

ALSI曾经帮助浙江某机械制造厂在哑设备上部署智能安灯系统及灵捷按键，实时掌握设备状态的真实数据。这家300多人的机械厂面临着如下难题：

• 首先，由于部分设备老旧且无法联网，无法直接获取设备的运行参数、稼动情况和故障履历。这导致管理人员无法及时获知车间设备的运转情况，难以做出科学决策。

其次，该厂车间主要依靠人工操作，而呼叫维修、缺料送料和设备异常等情况则依赖于手机、微信、步行甚至口头呼叫，导致等待时间过长。

针对该机械厂的需求，ALSI以一层车间作为试点，导入安灯系统：

• 为50台哑设备进行智能联网
• 定制呼叫管理、磨具更换等按键内容，让操作人员能够使用灵捷按键对设备异常情况进行准确记录，并通过报警灯进行信息同步
• 在车间部署可视化看板，及时了解设备状态信息
• 管理人员可在通讯工具上通过网页链接掌握车间生产情况

这些举措显著提升了工厂的智能化水平，帮助工厂节省了生产成本、减少了停机时间。

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