生产加工制造企业依靠物联网和高级剖析所赋予的力量，正利用数字化转型释放出新的潜能。
制造业的数字化转型正顺利开展，但实际来说 ，这对工厂工程师代表着什么，还不知道的。针对许多企业来说 ，现阶段尚不清楚怎样最好地执行新的数字技术以及如何确定哪些执行合作伙伴将是最靠谱和最有经验的。但是，有两件事是明白的：假如企业希望在未来维持竞争力，数字化尤为重要的，而自动化则起着关键作用。
总体目标已不仅仅是开展物理产品的自动化，还包含彻底自动化的数据信息。这必须从手动、人工生成的信息内容工作流程转化为更加实时的步骤。数字化转型涉及到数字化、网络、步骤剖析和深度信息内容自动化。
尽管这并不易，但数字化转型有可能为从设备制造商、到工厂车间、到最终客户等生产制造的各个领域，得到前没法得到的收益。有三个潜在的领域能够 协助制造企业解锁全数字化转型，在其中许多领域早已近在咫尺。
01可视化：互联工厂和数据集成
现如今，许多工厂的信息流依然是手动或半手动的。设备运营人员或工程师从纸版文件或移动设备上搜集数据信息。比如准备生产机器需要的时间，从状态A转化到状态B，或将构件X转移到构件Z。随后将该信息内容加载到能够 评估数据信息的计算机程序。
这一过程比人们20年前的状况要好许多，但依然必须大量的时间和精力，而且在这一过程中存有着人为错误等不可置否的风险，不论是偶然的或是故意的。人们怎样从以往的模拟、线性模型中获益，并将其转化为未来根据平台的数字模型？物联网（IoT）和遮盖全厂的连接等工具，有利于开展企业的数字化转型。
运用智能的联网构件，代表着数据信息可以直接来自设备，彻底清除人为错误，开展更快的信息流和商业智能bi。它还使运营人员和工程师无须手动搜集数据信息并亲身将其输进到现阶段过程软件中。反过来，他们可以致力于其他重要工作任务。
运用智能的网络构件可以直接从设备中读取数据，消除人为错误，开展更快的信息流和商业智能bi。
利用互连和集成的数据流，能够 将信息内容从不同的工艺步骤，或从不同的构件（比如电机或变速箱）或整个生产流水线（有可能包含来自不同制造商的组件和设备）集中到一起。随后，这一些数据信息可用以建立现阶段生产过程的完整表示，超越不同设备、工厂乃至生产现场。
02预测分析：生产建模和高级剖析
捕获和理解设备、设备生产流水线或现场的现阶段行为，是搭建更高级剖析的基础，可供应对零件、设备和系统发展趋势的可视性。这一些发展趋势包含预测模型，以降低或消除意外停机或不可预见的问题。
系统必须捕获的是繁杂的非线性发展或预测分析问题的发展趋势，而不是简单地捕获线性值以协助可视化任何时候产生的事情。随后能够 设定监控系统，以便在重要限值（比如不允许的质量要素、过载）产生前介入生产过程。
高级剖析通常将工厂级数据信息与其他数据流（如业务管理信息内容或天气数据信息）紧密结合，以考量有可能影响生产的外部要素。环境温度、湿度、原材料差别或班次管理等要素能够 轻轻松松添加到数字步骤中。
必须在企业内部开展新的协调，包含改变工作环境和建立协作劳动力，才可以开展物联网的全部潜能。它还规定原始设备制造商（OEM）、经销商、数据科学家和工程师协调工作，协助制造企业更进一步提高生产效率。
03自我调节：数据驱动的生产制造和持续的改进
在预测分析的基础上再进一步，便是彻底的自动化，系统根据预测模型自我调整而不需要人工干预。这样的系统取决于创新和超高效的方法，比如统计过程控制，利用调整目前为止繁重的手动调节的各个领域来实时调优生产。比如，能够 在没有任何人为参与的状况下开展改变设定值或乃至整个设备的过程顺序。
此外，利用云计算快速获得大量重要信息内容的能力，将改变行业内每个人的工作方式，从经销商到最终用户。剖析的设备和系统越多，可用以识别系统或设备乃至特定行业的那些有可能产生最大影响的集体数据信息就更多。
在可预料的未来，我们可以见到计算机生成的发展趋势和预测分析能够 直接传送到OEM厂商，因而能够 实时改进设备，进而在设备最佳运行的基础上开展稳定、高速的生产过程。
由数据驱动的制造业是未来的发展趋势。假如企业想要自动化信息内容数据流，如同它们开展生产、打印或包装生产线的自动化，将有助企业开展全面的数字化转型以及全部竞争优势。
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