制造工厂的未来 自适应数字化工厂三部曲(上)
三、物联网的数字化趋势
通过数字化设备如衣服、无人车和智能家居将人们联系起来的互联网变革通过大量的传感器和制动器获得进一步的扩展。对于制造业来说,随着联网资产与制造设备被数字化工厂不间断连接、监督和优化的到来,变革仍在继续。
事物本身基本没有价值。但是,当考虑到事物的健康和维护性,把握这些联网设备是怎么适应物联网的很重要。
思科用整体观描述物联网为万物互联:
△ 物:联网设备,每一事物通过互联网拥有独一无二的可访问地址。
△ 人:与物的合作中,端到端过程或动态案例的参与者。
△ 工艺:在最基本的水平,为业务目标协调多活动性或任务。工艺过程的参与者将包含人、物、企业应用软件、业务合作者。
△ 数据:物以一个比人或应用更快的速率产生数据,物联网数据需要实时地被分析和反馈。在这四个实体类型之间具有核心关系。
制造业主们已经在生产车间开始使用联网设备,现在可指望物联网通过网络获取唯一可访问的物理设备。他们不得不与增加制造者与消费者连接性的物共事并创造物。这些联网设备含有车载诊断软件,从而使制造商能够用来进行监控、控制和管理。
四、自适应数字化工厂登堂入殿
自适应数字化工厂,首先是基于端到端的业务过程的联通,形成数字化的决策体系;然后通过扩充工业物联网的能力,保留与边缘设备的联系,借助于数据分析、云计算的力量,从而形成自适应数字工厂。
它具有以下几个典型特点:
1、优化工厂资产
在传统的制造业中,在生产车间的大部分资产是没有相互联系的。因此,实际上,对制造业主来说,这些资产的功能和状态是不可见的。通过IOT连接,所有的资产和机器能够联系、监督、控制和优化。
2、预防性维护
不论是在生产车间,还是已制成的设备中,数字化工厂的联网性机器能够被前瞻性地与指令性的维护。联网产品的维护、监督、控制与更新方面,这种指令性维护的方法是IOT模型的重要优势。
3、设备的全生命周期价值管理
物联网利用大数据分析优化制造机械的终身价值。而且,利用数字化和联网制造,使得既有设备的终身价值也得到了提高。
4、大数据预测建模
既有设备不断地产生大量的传感器数据。数字化工厂挖掘这些数据建立可能的模型,并识别预防性维护行为来避免潜在的事故或故障。
5、3D打印和物联网
支付得起的3D打印技术的到来将允许机构有效地生产联网产品,并通过制造业主们的相互连接吸引多个创新者。这使得数字化工厂制造商将生产车间与联网产品的寿命周期成功地连接在一起。
所有这些技术,为了在机构创造联系,并提高客户价值,工艺流程必须数字化与可操作化。生产车间包含复杂工艺,在需要处理与生产一个制造产品的工作流中,每个工艺可能包含多个里程碑、任务与业务单元。制造业的售后服务市场(例如维护与支持)也依赖并包含复杂工艺过程。建立一个优化的、自动化的、自适应的数字化工厂,每一个工艺超越了工厂的限制,为协调与管理这些相互联系的杰出资源提出了挑战。从而可以动态管理复杂的端到端解决方案,是解决数字化工厂面临的挑战的最优方法论。

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