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智能制造下一个风口:工业智能

发布时间:2018-06-14 10:15

这一模型能根据产线和工厂的实时数据动态分析,动态调整,以帮助企业实现准确把控,最大化经济效益。

1.数据在哪里?

在项目实施的历程中,逐步积累行业知识库、合适的算法组件以及相关机理模型,这一点也很重要,这是从数据标准进化到业务标准化的关键一步,是为实现真正的产品层面的微服务化打下基础。

首先,用户需求永远是第一位,不满足需求的技术都是伪命题。此外,一套好的解决方案从一个完美的架构开始。对于工业场景而言,从内、外部多源数据的整合开始,到云+端的平台架构,知识库的建立,合适模型的选择,再到反向决策和控制,只有完整打通,才能形成闭环。

一类是管理数据:结构化的SQL数据为主,如产品属性、工艺、生产、采购、订单、服务等数据,这类数据一般来自企业的ERP、SCM、PLM甚至MES等系统,数据量本身不大,却具有很大的挖掘价值;

三、以数据应用为核心的系统集成。

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当然,殊途同归,最终都是给用户提供整体解决方案,以满足用户需求为核心。

完整的协议解析:数据采集首先要完成工业协议的打通。以应用层协议为例,EtherNet/IP和PROFINET的市场占有率最大,其次是EtherCAT、Modbus-TCP和EtherNetPOWERLINK;

厂级:计划排产。工业智能的最终目的是要实现大规模的个性化定制,即C2M。这一问题的目标是实现当时当地的产能最优,约束条件来自企业的产线设备、人员、产品属性、供应链数据等等,通过历史数据的学习和训练,不难形成一个较好的预测模型。

为什么是工业智能

另一类则是机器运行和IoT的数据:以非结构化、流式数据居多,如设备工况(压力、温度、振动、应力等)、音视频、日志文本等数据,这类数据一般采集自设备PLC、SCADA以及部分外装传感器,数据量很大,采集频率高,需要结合边缘计算在本地做一些预处理。


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