工業物聯網幫助對生產過程實現數字化管理

對于大型制造工廠企業來說，通過工業物聯網將裝置、機器和設備等物理實體連接起來，進行設備數據采集，支持這些物體收集和交換數據。能夠將實體資產與流程、系統以及人員銜接起來，從而更好地集成工廠流程，幫助企業實現智能制造升級，提高生產力水平。

目前廣大制造企業正在遭遇的問題是面對如火如荼的工廠智能化轉型，由于企業普遍缺乏智能工廠規劃和實施經驗，對于工業4.0、智能制造等戰略中提及的思路和理念一知半解，很多企業都處于想實施卻不知從何入手的境地。

根據調查顯示，對于推動企業的智能化轉型，制造企業優先考慮的是如何打通人、機器和設備之間的數據隔閡，讓數據在工廠自由流動。同時在此基礎之上為工業生產流程構建自主化的認知和分析能力。

而對于工廠企業來說，通過工業物聯網作為對生產過程實現數字化管理的基礎是十分合適的。能夠讓工廠所有設備互聯的基礎上構建了強大的認知制造和分析能力。最終實現讓工廠中所有“事物”都能為我們提供數據，包括設備狀況以及運行表現。

工業物聯網可以為我們提供實時數據，分析技術可以發現數據中的模式、模擬設備的行為，根據制造流程中的各種變量預測故障。那么，工業物聯網是如何實現工廠所有“事物”的互聯，又是如何實現數據采集并有效利用這些數據，進而為工廠構建強大的認知制造和分析能力的呢？

首先，我們需要將設備連接起來便于收集數據，可以從新傳感器抽取數據，或者收集現有系統和設備中已存在的數據，從設備或裝置中接收流式數據，然后直觀地呈現數據，并開始識別模式。這項工作通過使用快速構建儀表板來完成。完成數據收集和模式識別之后，利用獲得的洞察生產分析模型。

通過工業物聯網解決方案能夠分析儀表化設備生成的數據，洞悉導致生產力降低的原因，進而實現優化。能夠發現并管理可能給工廠或業務運營帶來不利影響的資產可靠性風險。

通過預測性分析能夠改進制造流程并提高材料、組建和產品的質量。通過認知視覺檢查功能來幫助發現并管理產品缺陷，從而降低制造人工成本，提高流程效率和產品質量。

認知流程和運營能夠幫助分析從工作流程以及其他運營中收集的數據信息，提高質量、產量和吞吐量，這樣可以降低制成品的缺陷率。智慧資源和優化有助于優化工人、能源和專業知識等資源。

通過工業物聯網解決方案可以根據數據，直觀地確定如何優化資源，實現節省成本。數據模型能夠幫助工廠企業做出更好的預測，采取先發制人的行動，提出預測建議。這包括預測設備故障或質量問題。最后還能通過集成多種認知功能，例如借助機器學習改進模型和預測結果，或者使用語音視頻和圖像來診斷復雜問題。

通過工業物聯網解決放那，能夠讓工廠就像是有了一位具備無線智力的顧問，在這一過程中認知制造幫助避免意外停機和設備故障，提高生產線的質量和產量，并減輕工作壓力。同時，通過對流程的優化以及過程的控制，極大的降低了各種成本的消耗與投入。

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