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發展數據驅動的運營文化實現智能工廠落地

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發表時間:2020-07-08 10:09作者:德誠智能制造網址:http://www.syly1.com

隨著技術的不斷發展,工廠進行智能制造升級的前景越發明朗,企業期望從他們的智能工廠項目中獲得更大的收益。而要實現數字化智能工廠的預期,各企業需要設計和實施一個強有力的治理方案,并發展一種數據驅動的運營文化。


智能工廠是“工業4.0”和“智能制造”的一個典型術語,本質上是圍繞工業物聯網、大數據分析、生產技術、連接的物理設備以及可以在網絡物理范圍內進行的操作。


主要通過工業物聯網傳感器,IT和OT的融合,新的制造技術,基于云平臺、啟用技術(AI、ML、…)可互操作和高度連接的系統/平臺,包括機器在內的大量數據的分析和使用,轉化為行動和決策,形成信息化和自動化高度融合的生產管理系統。


智能工廠依托的不僅僅是技術和數據邊緣,還包括人員、技術、協作供應鏈的各個方面,最為關鍵的是,所有這些日益可用的數據所提供的目標、用例和能力。畢竟,一個工廠如果沒有智能的、可衡量的、由數據知識實現的目標,就很難被稱為智能。


智能工廠能夠利用數字平臺和技術來提高生產力、質量、靈活性和服務。智能工廠從傳統的機器自動化躍進而來,為工業4.0部署智能制造技術。物理機器裝有智能傳感器,并連接到云網絡,在云網絡中使用連接的操作和生產系統的數據來學習和適應自發的情況,并做出實時決策。


當然,還有更多有關智能工廠的定義。他們中的大多數人指出,工廠和智能工廠的數字化和連通性是智能制造和工業4.0中的一個演進,以及一系列附加功能和技術,以及其他常見的技術,例如人工智能機器學習、大數據分析AI、數字孿生和仿生等。


對大部分工廠企業來說,支持智能工廠的三項關鍵技術是:連通性,利用IIoT收集數據;智能自動化,這類技術包括許多東西,比如先進的機器人和無人機,但也包括MES和SCADA;云規模的數據管理和分析。


而PLMMES(制造執行系統)/SCADA和機器人是工業體系結構的關鍵組成部分,但大規模智能工廠部署的主要投資領域是物聯網和人工智能,支持數據驅動的操作,以及遠程和移動能力。


同時生產率的提高、質量和市場份額的提高以及客戶服務是智能工廠所能驅動的價值的關鍵組成部分。通過設計帶來的效率和通過閉環操作帶來的卓越運營做出了同等貢獻。閉環操作涉及操作生成的使用數據,以實時對其進行優化。


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