利用工業物聯網解決阻礙生產力提高的各種問題

當前，隨著制造企業推進數字化智能化工廠的改造與實施，工業物聯網的出現不僅實現了人、機器和設備的互聯互通，也為工業數據的流通創造了條件，進而為工廠提升生產制造過程中的認知能力提供了支撐。

在制造企業中，隨著越來越多的智能化系統、設備及終端開始融入到工業的生產制造過程中，系統與設備的不斷升級導致工業生產過程產生的數據量急劇增長，通過工業物聯網，利用認知技術企業能充分的挖掘并利用工業數據中的豐富信息，通過有效的處理、分析和運營優化來提高企業的認知制造能力。

認知技術是人工智能發展的產物，它們能完成以往只有人能夠完成的任務。比如計算機視覺、機器學習、自然語言處理以及機器人技術等都可以認為是認知技術。利用這些技術，在某些場景中能替代人實現對事物與過程的判斷，進而做出精確地決策和處理。

以機器視覺為例，目前已經被應用到產品質量檢測等工業場景中。在工廠，通過工業物聯網的機器視覺技術能讓檢測設備在高度受限的工廠環境里識別諸如生產零件一類的物體，并根據采集到的圖像數據引導分析系統做出決策。

而隨著越來越多的設備和系統加入到工廠，企業需要利用工業物聯網、智能分析及認知計算等新技術，將工廠機器數據轉化為全新洞察，充分提高資產可用性，提高運營效率。避免由系統故障或宕機導致的停機，給企業帶來重大損失。

面對制造業的工業物聯網應用需求，利用針對工廠性能分析的解決方案，能夠通過分析檢測設備生成的數據，清楚呈現導致生產力降低的多種因素，進而解決阻礙生產力提高的各種問題。

工廠管理人員由此能夠計算設備故障或影響質量的生產過程偏差的統計概率，可幫助工廠管理人員確定降低整體設備效能的可能的根本原因，并可提供緩解這些風險的建議。能夠實現避免生產損失，可預見影響OEE的宕機時間、質量和吞吐量損失，工廠管理人員因而能夠主動解決這些問題，避免生產損失和相關成本。

做到優化維護計劃，分析設備數據和維護記錄來預測機器缺陷，建議最佳維護計劃以避免或盡可能減少生產宕機時間。從而加快解決問題，在確定危害流程和產品質量的可能的根本原因、發生設備故障的概率或生產過程偏差，并提出可緩解這些風險的建議。

以上就是今天和大家分享的工業物聯網內容，我們專注于為制造型企業提供智能工廠規劃服務，如果覺得此文讓你小有收獲，可以搜索“德誠智能”與我們進行互動學習。