各行業(yè)不斷尋求創(chuàng)新方法來提高效率和生產(chǎn)力。為了提高性能和效率并減少停機時間，有必要實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集的自動化。近年來最具顛覆性的方法之一是通過外圍自動化集成來自各種來源的數(shù)據(jù)，并將其納入洞察力，以做出明智的決策，優(yōu)化制造流程。

分析和人工智能(AI)通過實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策、優(yōu)化流程、提高生產(chǎn)力和促進預測性維護，在賦能智能制造方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。外圍自動化是指在制造操作的外圍（例如機器、生產(chǎn)線和設(shè)備）使用自動化系統(tǒng)和傳感器。

這場革命的前沿是物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)與互聯(lián)設(shè)備，以及監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集（SCADA）系統(tǒng)的集成。這種和諧的融合使企業(yè)能夠通過收集實時數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)并根據(jù)獲得的見解，做出明智的決策來優(yōu)化其運營。

借助物聯(lián)網(wǎng)，設(shè)備現(xiàn)在可以相互通信并自主共享重要信息。從監(jiān)測溫度和壓力的傳感器到控制制造過程的機器，可能性是無限的。這種互聯(lián)性使企業(yè)能夠快速響應不斷變化的市場需求，并做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策，從而提高效率和競爭力。

想象一下，在一家制造工廠，每臺機器都配備了物聯(lián)網(wǎng)傳感器，可以不斷監(jiān)控它們的性能。這些傳感器收集各種參數(shù)的數(shù)據(jù)，例如溫度、壓力和能耗。然后，這些實時數(shù)據(jù)被傳輸?shù)揭幌盗袠I(yè)務應用，該應用充當監(jiān)控和分析整個操作的中央樞紐。因此，借助傳感器數(shù)據(jù)智能，企業(yè)可以通過主動管理車間和設(shè)備操作，以及整個生產(chǎn)和庫存的實時視圖來提高正常運行時間、吞吐量和生產(chǎn)質(zhì)量。

數(shù)據(jù)平臺允許企業(yè)實時存儲、處理和分析大量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以揭示模式、識別瓶頸并提供可顯著提高運營效率的見解。它可以實現(xiàn)預測性維護、減少停機時間并最大限度地提高生產(chǎn)率。它使企業(yè)能夠做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策，從而推動增長和創(chuàng)新。

此外，與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的集成確保了數(shù)據(jù)的安全性和完整性。隨著各行業(yè)越來越依賴數(shù)據(jù)，保護數(shù)據(jù)免受網(wǎng)絡威脅變得至關(guān)重要。強大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施確保數(shù)據(jù)的安全性和可訪問性，即使面對惡意攻擊或系統(tǒng)故障。以下是它們?nèi)绾螢橹圃鞓I(yè)轉(zhuǎn)型為更智能、更高效的行業(yè)做出貢獻：

1.數(shù)據(jù)收集和集成：智能制造依賴于從各種來源收集大量數(shù)據(jù)，包括傳感器、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、機器和生產(chǎn)線。分析和人工智能有助于集成和處理這些數(shù)據(jù)，以創(chuàng)建制造過程的全面概述。

2.預測分析：人工智能算法可以分析歷史和實時數(shù)據(jù)，以預測機械和設(shè)備的潛在問題或故障。這可以實現(xiàn)主動維護、減少停機時間并最大限度地減少生產(chǎn)中斷。

3.流程優(yōu)化：通過分析生產(chǎn)流程的數(shù)據(jù)，人工智能可以識別瓶頸、低效率和優(yōu)化機會。這使得制造運營更加精簡和高效。

4.質(zhì)量控制：分析和人工智能可以實時監(jiān)控產(chǎn)品質(zhì)量。它們可以識別人工檢查不容易檢測到的缺陷或變化，確保只有高質(zhì)量的產(chǎn)品被運送給客戶。

5.供應鏈管理：人工智能分析可以通過預測需求模式、優(yōu)化庫存水平、甚至建議最佳運輸和分銷路線來提高供應鏈的可見性。

6.能源效率：智能制造強調(diào)可持續(xù)性。人工智能可以分析能源消耗數(shù)據(jù)，并提出減少能源浪費的方法，從而節(jié)省成本并減少環(huán)境足跡。

7.定制化和個性化：人工智能可以實現(xiàn)產(chǎn)品的定制化，以滿足客戶的個性化需求。通過分析客戶數(shù)據(jù)和偏好，制造商可以更有效地定制他們的產(chǎn)品。

8.實時監(jiān)控：通過人工智能，制造商可以實時監(jiān)控操作并即時進行調(diào)整。這種敏捷性在動態(tài)制造環(huán)境中尤其重要。

9.工人安全：分析和人工智能可用于監(jiān)控工人行為和環(huán)境條件，幫助識別潛在安全隱患并預防事故。

10.需求預測：人工智能可以分析市場趨勢、歷史數(shù)據(jù)和外部因素，提供準確的需求預測。這有助于制造商調(diào)整生產(chǎn)水平以滿足預期需求并避免生產(chǎn)過剩。

11.協(xié)作機器人（Cobots）：人工智能驅(qū)動的協(xié)作機器人可以與人類工人一起工作，協(xié)助完成重復性任務，提高精度并提高整體生產(chǎn)力。

12.持續(xù)改進：通過不斷分析數(shù)據(jù)和績效指標，制造商可以確定需要改進的領(lǐng)域并迭代其流程，以實現(xiàn)更高水平的效率和質(zhì)量。

如果我們總結(jié)所有這些方面，就會發(fā)現(xiàn)它是一個數(shù)字反饋循環(huán)，在每個階段都會收集原始數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)被綜合起來轉(zhuǎn)化為洞察力和分析，從而做出明智的決策，這再次改善了整個過程，這樣的循環(huán)一直持續(xù)下去。