智能工廠解決方案
美國(guó)國(guó)家标準與技術研究院 (NIST) 将智能制造定義爲(wéi / wèi)“完全集成的(de)協作制造系統,可以(yǐ)實時(shí)響應以(yǐ)滿足工廠、供應網絡和(hé / huò)環境中客戶需求不(bù)斷變化的(de)需求和(hé / huò)條件“。
智能工廠是(shì)第四次工業革命工業 4.0 的(de)産物,其中大(dà)數據、工業物聯網 (IIoT) 和(hé / huò)人(rén)工智能/機器學習等技術是(shì)數字制造變革的(de)驅動力。智能工廠是(shì)制造業數字化的(de)最終目标。
智能工廠的(de)特點是(shì)高度複雜的(de)制造自動化,這(zhè)需要(yào / yāo)在(zài)最少或沒有人(rén)爲(wéi / wèi)幹預的(de)情況下運行制造過程。這(zhè)種自動化由工業物聯網技術提供支持,包括硬件(傳感器、執行器)和(hé / huò)軟件(大(dà)數據、機器學習工具)。
智能工廠的(de)優勢
由于(yú)多個(gè)系統(例如 IIoT 解決方案、ERP、MES、SCM)的(de)連接性和(hé / huò)強大(dà)的(de)數據分析能力,智能工廠使制造商能夠快速适應不(bù)斷變化的(de)客戶需求、預算、産品質量要(yào / yāo)求。
傳感器網絡允許收集有關生産過程、環境和(hé / huò)設備的(de)數據。雲軟件近乎實時(shí)地(dì / de)分析這(zhè)些數據,使制造商能夠快速調整設備運行參數等。對傳感器生成的(de)數據進行進一(yī / yì /yí)步分析有助于(yú)發現整個(gè)生産過程中的(de)趨勢和(hé / huò)改進機會。
在(zài)智能工廠中,由于(yú)高度自動化,制造操作中出(chū)現人(rén)爲(wéi / wèi)錯誤的(de)可能性降低了(le/liǎo)。
在(zài)智能工廠中,人(rén)工智能技術被用于(yú)質量控制。例如,帶有計算機視覺算法的(de)相機可以(yǐ)立即檢測到(dào)缺陷,高級分析軟件可以(yǐ)幫助找出(chū)問題的(de)原因。
IIoT 通過爲(wéi / wèi)制造商提供生産運營和(hé / huò)工業資産狀态的(de)持續實時(shí)更新,提高了(le/liǎo)車間運營的(de)可見性。
借助靜态和(hé / huò)傳輸中的(de)數據加密、訪問控制、智能工廠内異常用戶活動的(de)人(rén)工智能檢測等,确保數據安全。
在(zài) IIoT 的(de)幫助下,決定其健康和(hé / huò)性能的(de)各種設備參數的(de)數據近乎實時(shí)地(dì / de)傳輸到(dào)雲端。在(zài)那裏,它與元數據相結合,被提供給機器學習算法,幫助确定異常模式。因此,可以(yǐ)預測潛在(zài)的(de)設備故障并及時(shí)采取措施。
機器人(rén)可以(yǐ)代替人(rén)類工人(rén)完成危險的(de)任務。
智能工廠技術架構體系
流行的(de)雲平台(例如 AWS、Azure)允許安全地(dì / de)處理、存儲和(hé / huò)分析大(dà)量數據。
RFID 可以(yǐ)幫助跟蹤工業設備和(hé / huò)機器、庫存、成品以(yǐ)及智能工廠中的(de)物體和(hé / huò)工人(rén)。
該技術用于(yú)連續收集、存儲和(hé / huò)分析大(dà)量與生産相關的(de)數據。
AI 和(hé / huò) ML 用于(yú)生産過程的(de)端到(dào)端自動化、設備監控等。更重要(yào / yāo)的(de)是(shì),這(zhè)些技術支持高級分析洞察力(例如,預測性維護、檢測質量改進機會)。
讓您的(de)制造過程更智能
轉向智能工廠模式是(shì)一(yī / yì /yí)項雄心勃勃的(de)計劃,需要(yào / yāo)大(dà)量的(de)時(shí)間和(hé / huò)金錢投資。爲(wéi / wèi)了(le/liǎo)使轉型順利進行并盡早獲得價值,我們建議進行叠代。例如,從引入基于(yú)雲的(de)大(dà)數據存儲開始可能是(shì)可行的(de),該存儲随後将成爲(wéi / wèi)企業範圍分析的(de)基礎,并爲(wéi / wèi)生産規劃和(hé / huò)管理、工業資産管理等提供見解。如果您需要(yào / yāo)關于(yú)從哪裏開始的(de)建議,或者您是(shì)否準備好踏上(shàng)數字化轉型之(zhī)旅, 我們的(de)團隊随時(shí)準備提供幫助。