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                    工業物聯網你需要了解的發展趨勢 

                    發布時間:2019-09-10

                         工業物聯網關鍵要素的更深層次融合,助推傳統產業以更快的發展速度創造更卓越的價值,以及更高生產力和生產效率,而工業物聯網廣泛的深度應用所引發的影響。如果感興趣的話,不妨仔細閱讀下面文中講到的工業物聯網介紹。所以以下是小編為大家整理的工業物聯網的資料一起來看看吧!

                     1、超越概念驗證

                    如果2018年是概念驗證的一年,那么2019年將是制造商從早期概念驗證轉向工業4.0解決方案試點部署的一年,例如預測性維護、數字雙胞胎和質量預測。

                    工業4.0解決方案是如此新穎,以至于我們仍缺乏與工業4.0計劃相關的大部分投資回報率數據。

                    比如:

                    預測性維護幾乎是所有最近和即將召開的國際工業4.0會議的熱門主題。但制造業的預測分析仍然需要數月時間來收集足夠多的數據,以便在提供全面的投資回報率之前采取行動。

                    此外,雖然一些制造商已經達到了預測階段,但很少有早期采用者能夠達到業內認可的分析階段。

                    但這種情況即將發生改變。

                    隨著食品飲料、化工和其他大型行業的主要參與者部署工業物聯網解決方案,明年這個時候將會有更多關于這些解決方案如何有效實施的信息出現。

                    2、制造業中人工智能的興起

                    人工智能和工業物聯網正在融合,使生產流程數字化,以提高生產力和減少停機時間。用于制造業的機器學習算法正在制定并針對具體的生產線挑戰量身定做——例如減少生產浪費,提高流程穩定性,最大限度地減少意外停機時間以及消除流程干擾。

                    3、將操作技術(OT)數據情境化

                    操作技術(OT)和信息技術(IT)已經融合一段時間了,而“協作”曾經是目標?,F在許多制造商正在將他們的操作技術和信息技術數據向前推進一步,以提高數據驅動的洞察力的相關性和準確性。

                    怎么做?

                    答案是:情境化。

                    制造商衡量正確數據并得出準確結論的唯一方法是將工廠或生產線環境中的所有相關操作數據與信息技術系統中的業務環境數據相結合。

                    以下是預測性維護中數據情境化的一個示例:

                    一家食品和飲料制造商將機器學習算法應用于一條生產線上的操作數據,以尋找預測資產故障的模式。

                    但是這個軟件沒有考慮質量控制測試的警告,也沒有考慮正在生產的產品和批次。

                    因此,食品烤箱可能會因特定配方而過熱——但如果沒有配方的背景,機器學習算法將永遠無法為生產團隊提供準確、可操作的見解。

                    在接下來的一年里,制造商將為系統編制預算,從而通過影響生產環境的流程和業務數據,幫助他們收集制造業卓越的洞察力。以上就是現在,工業物聯網的相關知識介紹,希望對咱們有所幫助。相信咱們現已有所了解了。要是有朋友對工業物聯網方面還有疑問,需求查找:歐姆龍代理,臺達代理,歐姆龍PLC,臺達伺服,工業物聯網  可以直接電話聯系咱們可以注重咱們的官網,熱忱期待您的來電

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