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罗克韦尔自动化:探寻工业大数据背后巨大价值

在全球制造业转型升级的关键时期,中国政府推出了“中国制造2025”战略,将智能制造定为制造业发展的主要方向,同时工业4.0模式在中国不断深化,给制造业转型升级和工业自动化产业带来了巨大的机会。

随着物联网、大数据和AI等新一代信息技术快速崛起,制造领域一场前所未有的变革正在发生着。越来越多的现场生产设备被连接,海量的数据被用于机器远程状态监测、预测性维护和获取见解,以帮助企业最大限度提升生产效率和降低制造成本。

互联企业助推制造业智能化

近日,在罗克韦尔自动化全球路演(RAOTM)和罗克韦尔自动化大学(RAU)广州站活动上,罗克韦尔自动化再次诠释了“互联企业”的重要意义,并强调将通过创新的自动化解决方案帮助用户提高生产效率、改善生产利用率、保证客户可持续性发展以及加快产品上市。这也是罗克韦尔自动化助力中国智能制造转型升级的重要战略。

罗克韦尔自动化:探寻工业大数据背后巨大价值

罗克韦尔自动化亚太区总裁Joe Sousa

制造业的升级过程创造了许多机遇,罗克韦尔自动化在上一个财年取得了全球销售营收约63亿美元的亮丽成绩。对于企业的核心价值,罗克韦尔自动化亚太区总裁苏泽灏(Joe Sousa)表示,罗克韦尔自动化拥有最好的技术、最好的人才和有最好合作伙伴的价值和文化。基于集成架构的CompactLogix控制平台可以完成传统意义上的顺序、过程和安全控制以及传动控制、运动控制、信息化集于一身。此外,罗克韦尔还推出了一个强大的工业物联网解决方案,利用数据分析为用户创造更多价值。

罗克韦尔自动化:探寻工业大数据背后巨大价值

集成架构CompactLogix控制解决方案

近年来,罗克韦尔自动化在“互联企业”的战略上做出了许多努力,不断推出基于IIoT创新技术的产品方案,与多家知名IT和自动化企业达成了合作伙伴关系,例如和微软合作云计算、大数据技术,和E+H公司合作过程自动化解决方案,和Fanuc合作智能机器人等等。随着工业数字化转型的变化,罗克韦尔自动化积极整合IT和OT技术,通过创新技术实现智能化生产和帮助客户获得最大的回报。

从工业数据中获得价值提升

在迈向数字化世界的过程当中,数据的利用、数据的连接以及数据变成信息之后的分享,将是成功的核心要素。罗克韦尔自动化大中华区总裁鲍博文(Bob Buttermore)指出,数据将在企业获得竞争性优势以及展现差异化过程中有着不可磨灭的作用。

首先,利用数据可以改进生产质量,使运营时间得到优化和有计划地进行生产调度。其次,通过数据的连接以及远程诊断、远程检测可以拉近人与生产线的距离,从而提高生产运营效率。还有,数据的分析、数据的连接、数据的计算使得我们能够去做一些预测性维护、预测性分析,然后可以进行企业生产制造流程的优化。

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Factory Talk Analytics分析平台

本次活动上,罗克韦尔自动化展示了最新推出的Factory Talk Analytics分析平台,此平台采用图形化界面,全面支持了大数据分析。此外,该产品还支持Html5文件格式,可以通过手机、平板电脑以及个人的电脑进行访问。

对于数字化转型来说,最大的挑战是如何通过有效、高效的方式获取高质量的数据,并利用最新的大数据技术发现数据背后的业务奥秘,从而准确、迅速的做出业务决策。Factory Talk Analytics Platform对低质量的数据进行了清洗,经过采集、清洗、整理以及转化,然后利用机器学习算法进行分析,最终得出高质量的运营决策指导。

智能制造浪潮的AI创新机遇

虽然智能制造在中国越演越激烈,但对于很多厂商来说,并不知道如何利用AI这些创新技术来创造价值,毕竟智能制造是一个复杂的过程。罗克韦尔自动化认为,在利用创新技术的时候不应偏离给用户提供最大价值,要考虑流程改善和积极的回馈等问题。罗克韦尔自动化更加倾向于寻求一个可伸缩的架构和可实现的方式,一步一步呈现智能化转型的最大价值。


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包装行业解决方案

对于AI来说,现在人工智能慢慢渗透到工业自动化生产,在一些基于设备层、产线层里面,通过学习人类的使用习惯和维护习惯慢慢的嵌入人工智能核心元素,因为创新历程还是在进展,罗克韦尔自动化在这个过程当中使自动化应用技术过程和前沿创新技术有更好的结合和创造最大的价值。

数据如何变成一个指导性的信息,使得在这个过程当中变得更加有上下文,合理的诠释智能制造的价值。在这个过程当中罗克韦尔自动化更加关注于怎样能够最大化用户价值,能够以最小化投资获得最大化回报。AI技术的应用应该从一个边缘设备到产线,到企业层,按一个步进式的节奏实现价值最终传递。

罗克韦尔自动化建议,企业应该提前知道自己的业务价值回馈,认识怎样升级才能获得生产力的提升以及竞争化差异性优势。在实现智能制造基本流程,首先对工厂网络架构进行评估、升级、分析,使得企业能够去部署一个可连接的架构。接着,在上面叠加信息化、数据分析以及需求变化的理解,最后帮用户传递最大的价值。

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