制造业工业连接的关键用例

近年来，越来越多的人开始讨论智能工厂和工业4.0等可能性和潜力，但如今通过利用工业连通性就可以实现这些宏伟愿景和战略的诸多好处。

制造业的工业连通性使各种应用能够提高效率、提高生产质量、实现实时监控和控制并促进智能决策过程。

近年来，智能制造工厂和工业4.0等技术被广泛讨论，然而利用工业连通性来打破制造业常见的孤岛，这些宏伟愿景和战略的诸多好处如今已经可以实现。

在实践中，通过工业连接提供标准化数据访问的几个常用用例，已经对全球制造业产生了重大影响。其中一些可能的关键用例包括：

实时数据监控和分析在制造商通常使用工业连接来实时监控设备和生产过程，以便立即进行调整以提高效率、减少浪费并防止停机。

通过分析整个设施的连接解决方案收集的传感器和机器数据，预测性维护系统可以预测设备何时可能出现故障或需要维护，从而防止意外故障并延长机器的使用寿命。

资产跟踪和管理：工业连线允许在整个制造过程中跟踪实物资产，改善库存管理，减少损失并优化供应链。

质量控制：自动化系统和传感器可以持续监控产品质量，实时识别缺陷或标准偏差，从而确保更高质量的输出。

资源管理：通过性能整个制造运营过程中的资源使用监控和管理成为可能，有助于发现效率低下的情况和节约资源的机会。

供应链集成：供应商、制造商和分销商之间的无缝数据交换提高了供应链可视性，实现了准时库存实践并缩短了交货时间。

操作员安全：可穿戴传感器和安全监控系统可以通过检测危险情况、监控健康指标和强制遵守安全协议来确保工人的安全。

定制化和灵活性：先进的连接性和数据分析使制造商能够更轻松地适应消费者需求的变化，从而实现更灵活的生产线和定制选项。

合规性和报告：通过工业连接自动收集数据并分析这些数据，简化了监管要求的合规性，并促进了更准确、及时的报告。

将运营提升到新的水平

这些用例代表了工业连接无处不在时可能实现的唾手可得的成果。该技术还允许更先进、面向未来的应用实现更具战略性(而非运营性)的目标。

例如，工业连通性是智能工厂和工业4.0的基石。但利用连通性、大数据、人工智能和自动化可以创建高效、自我优化的生产环境。

另一个越来越受关注的领域是协作机器人环境。连接到制造网络的机器人可以与人类一起工作，学习和适应新任务，提高效率和生产力。

鉴于疫情期间的经验教训，许多组织发现其某些运营方面可以远程完成。为此，工业连通性可以帮助管理人员和技术人员从远程位置监视和控制生产过程，从而提供灵活性和快速响应问题的能力。

实现这些用例的关键技术

在制造业中实现工业连通性涉及集成多种技术，这些技术协同收集、传输、分析和处理整个制造过程中的数据。

制造商有效利用工业连通性所需的一些关键技术包括：

工业物联网(IIoT)设备和传感器：这些元素可以收集和共享来自机器、设备和环境的数据。传感器可以监测各种参数，包括温度、压力、湿度、振动等。

边缘计算：边缘计算在数据生成源附近(即生产线上的机器或系统)处理数据，而不是仅仅依赖于集中式数据中心。这可以减少延迟、节省带宽并增强实时数据处理能力。

云计算：云平台为数据存储、处理和分析提供可扩展的资源，方便全球访问制造数据和见解。它们还支持不同地点和部门之间的协作。

分析和人工智能：分析工具和人工智能(包括机器学习算法)用于分析IIoT设备生成的大量数据。这些技术可以识别模式、预测结果(例如设备故障)并优化流程。

网络安全解决方案：随着连通性的提高，网络威胁的风险也随之增加。网络安全解决方案对于保护敏感数据和确保制造系统的完整性和可靠性至关重要。

无线通信网络：无线通信技术，例如Wi-Fi、5G和低功耗广域网(LPWAN)，为制造环境中跨设备和系统传输数据提供了主干。

数字孪生：数字孪生技术使制造商能够在将产品和流程应用到现实世界之前模拟、预测和优化其性能。

SCADA和MES系统：监控和数据采集(SCADA)系统和制造执行系统(MES)对于监控和控制工业流程以及确保有效执行制造操作至关重要。工业连接可以帮助将这些通常孤立的系统中的数据整合在一起，用于广泛的应用。

实施这些技术需要仔细规划、投资和数字化转型的战略方针。它不仅涉及技术升级，还涉及组织文化、流程和劳动力技能发展的变革。

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