近期，有人在在制造用例中搜索了“預測性維護”，搜索結果出來了8200萬個結果，這是令人驚訝的，之后又用Google搜索“流程優化”，產生的結果更令人吃驚：3.02億。這些結果顯示，這些用例已成為當今制造業的頭等大事，考慮到數字化轉型將在2025年實現11萬億美元的經濟價值。制造商正在尋找改善流程，運營和資產維護的方法，這些用例是實現這些目標的關鍵。解決計劃外停機的成本估計為每小時10萬美元。

隨著工業4.0的加速發展，正在部署越來越多的用例來支持最終目標，即最大化整體設備效率（OEE）。計算機視覺從根本上改變了質量和成品率優化，過程優化正在改變生產線，過程性能和預測性維護已極大地影響了設備和過程的可用性。

在實時連接工廠中實現這些用例需要什么？

要部署高級用例，必須滿足以下三個條件：

• 具有收集和利用所有工廠數據的能力。來自傳感器，PLC，SCADA，MES系統和數據歷史學家的傳統OT數據； 來自ERP，SCM，保修，QMS和維護系統的IT數據； 以及“新”數據流，例如點擊流，社交或其他面向客戶的來源。

• 學習和優化的能力。從大量數據中發現見解，然后通過機器學習模型優化流程。

• 實時行動的能力。在Edge上部署模型以最大程度地減少延遲，允許自主決策，并節省IT本地或云資源以用于高功率應用程序部署。

而為了確保成功，需要考慮以下三個基本原則：

• 第一項–在考慮整個數據生命周期的數據平臺上構建Industry 4.0解決方案。利用開放源代碼平臺，該平臺可以從任何來源（生產傳感器，MES，SCADA，歷史學家，數據庫，分布式資產或工人可穿戴設備）獲取，處理和分析大量實時數據。確保它可以啟用預測分析或將機器學習算法應用于PB級數據，同時在本地和云混合環境中維護嚴格的企業數據安全性，治理和審計跟蹤。確保它接受來自過程傳感器，計算機視覺，機器人或聲學傳感器的結構化和非結構化數據源。它還應提供即時分析，以從邊緣數據，本地數據中心或任何公共，私有或混合云中的數據中獲取見解，情報和行動。

• 第二項–從無代碼連接的邊緣開始。確保它具有開箱即用，無需編程和直觀界面即可支持數百種工業設備協議的能力。確保它可以消除設置，配置和管理的復雜性，并已準備好進行邊緣分析，常見的KPI和內置的第三方集成，以快速實現價值。另外，該技術應為：

• 專為行業而設計：工業市場需要提供可從第一天開始使用的現成解決方案的工具，而不是提供通用的IoT解決方案。
• 安全且易于使用。它需要連接各種沒有編碼的機器，然后在幾分鐘之內開始收集數據。
• 集成。收集并標準化數據后，應將其輕松集成到任何云，第三方或企業應用程序中。

• 第三項–確保您的技術合作伙伴具有已定義的POC計劃。IIoT生態系統（包括硬件，傳感器，邊緣計算，數據生命周期和云）的運營和知識成熟度現已確立。每次部署都不再是一次新穎的一次性冒險，而是一種經過實踐證明的努力，可以為既定用例提供運營價值。諸如Cloudera和Litmus之類的經驗豐富的合作伙伴提供了完整的互聯制造解決方案，這些解決方案可以實現即時價值，而又不會中斷當前流程。

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