工业物联网帮助对生产过程实现数字化管理

对于大型制造工厂企业来说，通过工业物联网将装置、机器和设备等物理实体连接起来，进行设备数据采集，支持这些物体收集和交换数据。能够将实体资产与流程、系统以及人员衔接起来，从而更好地集成工厂流程，帮助企业实现智能制造升级，提高生产力水平。

目前广大制造企业正在遭遇的问题是面对如火如荼的工厂智能化转型，由于企业普遍缺乏智能工厂规划和实施经验，对于工业4.0、智能制造等战略中提及的思路和理念一知半解，很多企业都处于想实施却不知从何入手的境地。

根据调查显示，对于推动企业的智能化转型，制造企业优先考虑的是如何打通人、机器和设备之间的数据隔阂，让数据在工厂自由流动。同时在此基础之上为工业生产流程构建自主化的认知和分析能力。

而对于工厂企业来说，通过工业物联网作为对生产过程实现数字化管理的基础是十分合适的。能够让工厂所有设备互联的基础上构建了强大的认知制造和分析能力。最终实现让工厂中所有“事物”都能为我们提供数据，包括设备状况以及运行表现。

工业物联网可以为我们提供实时数据，分析技术可以发现数据中的模式、模拟设备的行为，根据制造流程中的各种变量预测故障。那么，工业物联网是如何实现工厂所有“事物”的互联，又是如何实现数据采集并有效利用这些数据，进而为工厂构建强大的认知制造和分析能力的呢？

首先，我们需要将设备连接起来便于收集数据，可以从新传感器抽取数据，或者收集现有系统和设备中已存在的数据，从设备或装置中接收流式数据，然后直观地呈现数据，并开始识别模式。这项工作通过使用快速构建仪表板来完成。完成数据收集和模式识别之后，利用获得的洞察生产分析模型。

通过工业物联网解决方案能够分析仪表化设备生成的数据，洞悉导致生产力降低的原因，进而实现优化。能够发现并管理可能给工厂或业务运营带来不利影响的资产可靠性风险。

通过预测性分析能够改进制造流程并提高材料、组建和产品的质量。通过认知视觉检查功能来帮助发现并管理产品缺陷，从而降低制造人工成本，提高流程效率和产品质量。

认知流程和运营能够帮助分析从工作流程以及其他运营中收集的数据信息，提高质量、产量和吞吐量，这样可以降低制成品的缺陷率。智慧资源和优化有助于优化工人、能源和专业知识等资源。

通过工业物联网解决方案可以根据数据，直观地确定如何优化资源，实现节省成本。数据模型能够帮助工厂企业做出更好的预测，采取先发制人的行动，提出预测建议。这包括预测设备故障或质量问题。最后还能通过集成多种认知功能，例如借助机器学习改进模型和预测结果，或者使用语音视频和图像来诊断复杂问题。

通过工业物联网解决放那，能够让工厂就像是有了一位具备无线智力的顾问，在这一过程中认知制造帮助避免意外停机和设备故障，提高生产线的质量和产量，并减轻工作压力。同时，通过对流程的优化以及过程的控制，极大的降低了各种成本的消耗与投入。

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