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工業(yè)4.0將徹底顛覆制造業(yè),快速發(fā)展需要獨門秘籍!

4YL0_Intel_IoT ? 來源:互聯(lián)網(wǎng) ? 作者:佚名 ? 2017-10-16 09:07 ? 次閱讀
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適者生存,是一個亙古不變的生存之道。隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的迅速發(fā)展,工業(yè)4.0將徹底顛覆制造業(yè)。作為制造商,想要快速發(fā)展需要獨門秘籍!

據(jù)IDC預測,到2018年,20強制造企業(yè)中,將有三分之一會被數(shù)字變革顛覆。面對激烈競爭的環(huán)境,制造商需要對現(xiàn)有的業(yè)務運營進行大刀闊斧的改革,創(chuàng)建相應迅捷的需求驅動型業(yè)務模式,從而鞏固行業(yè)競爭力。

投資工業(yè)4.0,顛覆固有套路

目前,我們正處于制造業(yè)數(shù)字化的最新階段,工業(yè)4.0時代。它所帶來的數(shù)據(jù)量激增、分析功能的興起、全新人機交互模型的出現(xiàn),以及將數(shù)字指令傳輸至物理世界的進步,都將進一步為制造業(yè)創(chuàng)新帶來全新的模式。

毫無疑問,能夠連接傳感器、機器、電腦、人類,并實現(xiàn)高效監(jiān)控、采集、處理和分析的物聯(lián)網(wǎng)技術將成為工業(yè)4.0時代的重心。

關聯(lián)黑暗數(shù)據(jù),實現(xiàn)預測性維護

而想要借助物聯(lián)網(wǎng)技術扭轉死板的制造模式、改善客戶關系、創(chuàng)造新收入,首先需要將黑暗數(shù)據(jù)關聯(lián)至有數(shù)據(jù)分析能力的IT系統(tǒng),為預測性維護打下基礎。

過去,傳統(tǒng)的故障維護方法主要在故障發(fā)生前通過檢測和判斷的方式檢測和糾正可能導致鼓故障的問題。但ARC Advisory Group研究發(fā)現(xiàn),82%的故障類型是隨機發(fā)生的,僅18%可通過傳統(tǒng)維護方法預測和預防,而技術人員獲取并用于防止故障的設備數(shù)據(jù)流僅為23%。

借助終端的物聯(lián)網(wǎng)和計算功能,預測性維護可以根據(jù)真實數(shù)據(jù)分析設備情況,相比傳統(tǒng)預測技術更加有效。它通過分析數(shù)據(jù)確定設備情況,從而預測合適應該進行維護,并監(jiān)控互聯(lián)資產(chǎn)的性能。這種方法不僅可以提升設備性能,還能最大限度減少意外停機,進而降低運營成本。

目前,使用預測性維護的制造業(yè)企業(yè)已經(jīng)獲得了巨大的投資回報。全球最大的汽車制造商之一借助預測性維護實現(xiàn)氣缸蓋生產(chǎn)線25%生產(chǎn)力的提高,將實現(xiàn)目標生產(chǎn)水平所需的增產(chǎn)時間減少了50%,并通過實施的數(shù)據(jù)分析加快了生產(chǎn)調整速度,可謂制造企業(yè)轉型的標桿。

開放標準在路上

但更多企業(yè)認為,說著容易做來難。在制造業(yè),很多設備在物聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)之前就已經(jīng)部署完成了,并不具備內(nèi)置連接功能。但想要連接車間系統(tǒng)、實施更加敏捷的制造模式,需要通用的通訊標準支持傳統(tǒng)設備與物聯(lián)網(wǎng)進行互操作。

而在這個過程中,作為計算創(chuàng)新的引領者和生態(tài)系統(tǒng)的“老大哥”,英特爾一方面強化自己的硬實力,以更強勁的處理器性能實現(xiàn)終端的高性能計算、以更安全、可靠的英特爾物聯(lián)網(wǎng)平臺連接尚未連接的系統(tǒng),從而實現(xiàn)數(shù)十億設備、傳感器、數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)收集、交換、存儲和分析。

另一方面,英特爾與Open Connectivity Foundation、Open Process Automation ForumIndustrial Internet Consortium等組織和廠商加快定制開放的物聯(lián)網(wǎng)標準,從而在可見的未來,讓這本獨門秘籍實現(xiàn)廣泛應用,并將互聯(lián)制造擴展至整個供應鏈!

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴

原文標題:拯救制造企業(yè)消亡的奧秘

文章出處:【微信號:Intel_IoT,微信公眾號:Intel_IoT】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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