從物聯(lián)網(wǎng)驅動的機器傳感器到 AI 分析，智能技術正在對制造業(yè)產(chǎn)生變革性影響。這些發(fā)展正在加強數(shù)據(jù)收集和分析，使制造商能夠利用實時洞察并做出更明智的決策。

收集和分析制造數(shù)據(jù)

過去，收集和分析制造數(shù)據(jù)是一個耗時的手動過程，工人必須從孤立的系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)來識別生產(chǎn)問題。然而，今天的智能技術將數(shù)據(jù)整合到一個中央系統(tǒng)中。這樣可以節(jié)省時間并降低成本;使制造商能夠優(yōu)化生產(chǎn)。

借助物聯(lián)網(wǎng)、AI 和自動化的協(xié)同工作，智能工廠可以在潛在問題升級之前識別出問題。預測性維護可最大限度地減少停機時間，互聯(lián)技術可提供對供應鏈的全面可見性。這有助于制造商改進需求預測、庫存管理和物流。機器學習技術還利用對過去制造數(shù)據(jù)的分析，生成建議并提示調(diào)整，而無需人工輸入。

智能工廠的其他優(yōu)勢包括：

更好的質(zhì)量控制 - 通過系統(tǒng)持續(xù)實時監(jiān)控和識別生產(chǎn)問題。

提高靈活性和定制化 - 提醒制造商了解市場條件和客戶期望的變化。

提高工人的安全性和滿意度 - 將人工從枯燥重復危險的工作環(huán)境中解放出來。

提高競爭力 - 智能工廠集成提高效率、質(zhì)量和客戶滿意度。

這些優(yōu)勢正在電子、制藥和汽車制造等不同行業(yè)實現(xiàn)。越來越多企業(yè)正在規(guī)劃或推進智能工廠計劃。AI、自動化和數(shù)據(jù)分析的集成正變得越來越普遍。