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推动智能制造向前发展的三大引擎

2019-02-02 00:35 | admin | 未知

工业物联网、设备资产智能管理、工业大数据分析是推动智能制造发展的三大引擎,结合现代制造企业的下一代企业架构,帮助制造企业实现智能制造管理。设备智能管理是智能制造数据的核心来源。它通过工业物联网平台连接所有人的事物和事物,然后使用大数据工具分析已知事件,预测问题,发现新知识并协助管理决策。

工业互联网的东西

制造业中的大数据分析已成为工业物联网的一部分,为传统企业供应应用的升级和转型提供了基础。工业物联网可实现产品的可追溯性,降低质量成本,并推动过程数字化中的制造智能。

推动智能制造向前发展的三大引擎

新的工业物联网应用工作区将成为新的下一代系统。这些应用程序将填补传统架构的空白,从任何地方吸收数据并将其传输到其他任何地方,以帮助进行新的分析和新的混合应用程序。这些应用还简化了车间人员的分析和/或将这些解决方案与必要的服务和数据科学家专业知识相结合。

抽样调查、确保质量是我们在小数据时代的管理。如今,在快节奏的生产环境中,手动检查每种产品的质量显然是不切实际的。在工业物联网平台中,越来越多的产品和设备通过所有产品的智能连接实现“态势自我意识”,使数据捕获、分析和检测变得非常容易。企业还可以通过互联网平台快速改进设计并提高项目质量。

我们许多生产流程的手册和模型存在知识差距,这就是构建产品或企业级知识库如此困难的原因。物联网有可能填补这些空白。流程数字化的未来将带给我们:从设计到用户体验,一切都是结构化的,数据可以找到。通过这种方式,制造商不仅可以了解物理产品的设计和制造方式,还可以了解用户体验与产品交互的方式和方式。

智能管理设备资产

资产智能管理(AIM)、传统资产管理(EAM)和资产绩效管理(APM)实时生成大量数据。资产智能管理持续处理在各个制造领域中生成的数据,包括在实时质量流程中获得的历史数据和时域信息。

用于资产情报管理的数据组件非常多,例如,通过振动传感器从旋转机械收集数据,振动传感器记录移动资产和资产移动的数据,并通过位置数据和气候数据了解电力传输和分配部件或管道。线性资产的实时状态,基本地质数据,有助于确定采矿业的运行状况。当您组合所有这些资产设备的数据源并使用演绎和预测分析来分析这些数字时,您就有机会将智能制造管理提升到新的水平。仅通过监控一定数量的设备的实际运行时间来安排预防性维护就不足以成为大数据的手段。当您使用振动分析、热红外成像、过程条件数据、实时位置信息并在互联网上搜索类似设备的故障模式时,它确实涉及大数据。

工业大数据分析

随着数字处理能力的不断提高和工业物联网平台的成熟,我们将很快解锁大量不断增长的数据。这些数据与我们的制造流程和云服务相关,这些服务为我们提供了聚合它们的空间,并部署了强大的分析来分析它们。

无论是促销产品还是战略目标,大数据已成为许多公司和组织过度使用的术语。通过不同的技术,我们完全释放了数据空间,因此我们可以使用大数据分析技术来集成来自任何地方的数据。新的分析工具应用这种新的数据模型来发现以前从未有过的见解。这些分析工具包括:图像、视频、地理空间、时间序列、预测模型、机器学习、优化、模拟和统计过程控制等



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