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发表于 2018-8-22 15:54:23 |显示全部楼层
欢迎参与“物联网应用现状问卷调查”
活动时间:即日起——9月6日
凡符合要求的制造企业用户填写均可获得格子条纹短柄雨伞一把,并可免费试用IBM产品30天!
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    季度末的最后一个星期一是Carl最痛苦的的一天,他是一家大型制造企业的工厂经理,需要完成一些指标,Carl最近已经听到不少关于物联网和工业4.0的讨论,但他仍旧不太清楚这是什么,会怎样影响他的工厂,物联网将装置、机器和设备等物理实体连接起来,支持这些物体收集和交换数据,在制造业,物联网可将实体资产与流程、系统以及人员衔接起来。更好地集成工厂流程,帮助企业提高生产力水平。

    一、企业转型面临的困境

    Carl作为制造企业工厂的经理所面临的困境,也是广大制造企业正在遭遇的。面对如火如荼的工厂智能化转型,由于企业普遍缺乏智能工厂规划和实施经验,对于工业4.0、智能制造等战略中提及的思路和理念一知半解,很多企业都处于想实施却不知从何入手的境地。e-works调查显示,对于推动企业的智能化转型,制造企业优先考虑的是如何打通人、机器和设备之间的数据隔阂,让数据在工厂自由流动。同时在此基础之上为工业生产流程构建自主化的认知和分析能力。

    工厂经理Carl就是利用IBM的认知制造解决方案,在实现工厂所有设备互联的基础上构建了强大的认知制造和分析能力。最终,工厂中所有“事物”都能为我们提供数据,包括设备状况以及运行表现,物联网可以为我们提供实时数据,分析技术可以发现数据中的模式、模拟设备的行为,根据制造流程中的各种变量预测故障。

    那么,IBM到底是如何实现工厂所有“事物”的互联,又是如何实现数据采集并有效利用这些数据,进而为工厂构建强大的认知制造和分析能力的呢?

    二、互联制造,让工业4.0触手可及

    让我们看看Carl是如何实现的吧。

    首先,Carl将设备连接起来便于收集数据,可以从新传感器抽取数据,或者收集现有系统和设备中已存在的数据,他从设备或装置中接收流式数据,然后直观地呈现数据,并开始识别模式。这项工作通过使用Waston IoT Platform快速构建仪表板来完成。完成数据收集和模式识别之后,Carl利用获得的洞察生产分析模型。

    IBM Waston IoT包括四大核心产品,分别为:

  • IBM Plant Performance Analytics:能够分析仪表化设备生成的数据,洞悉导致生产力降低的原因,进而实现优化。
  • IBM Prescriptive Maintenance on Cloud:发现并管理可能给工厂或业务运营带来不利影响的资产可靠性风险。
  • IBM Prescriptive Quality on Cloud:预测性分析能够改进制造流程并提高材料、组建和产品的质量。
  • IBM Visual Inspection for Quality:通过认知视觉检查功能来帮助发现并管理产品缺陷,从而降低制造人工成本,提高流程效率和产品质量。


    认知流程和运营帮助Carl分析从工作流程以及其他运营中收集的数据信息,提高质量、产量和吞吐量,这样可以降低制成品的缺陷率。智慧资源和优化有助于优化工人、能源和专业知识等资源。它可以根据数据,直观地确定如何优化资源,结果成本节省了50%。这些模型帮助他做出更好的预测,采取先发制人的行动,提出预测建议。这包括预测设备故障或质量问题。最后,Carl集成多种认知功能。例如借助机器学习改进模型和预测结果。或者使用语音视频和图像来诊断复杂问题。

    三、总结

    Carl认为,工厂就像是有了一位具备无线智力的顾问,在这一过程中认知制造帮助他避免意外停机和设备故障,提高生产线的质量和产量,并减轻工作压力。同时,通过对流程的优化以及过程的控制,极大的降低了各种成本的消耗与投入。对于此次利用IBM Waston IoT解决方案对工厂进行改造的效果,Carl表示十分满意。

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问卷调查地址:http://www.e-works.net.cn/report/2018IBMIoT/survey.html?editor=wl


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