超越自动化：信息如何改变智能工厂

智能工厂大约是自动化。虽然自动化在数十年中指数呈指数级化的生产率，但意外的设备，供应，产品和操作员变量可能会破坏生产，减少输出和提高成本。实现高度自动化的工厂实时收集数据，趋势与历史和业务系统，数据和将其完善到可用的信息中可以提供所需的输入来进行主动决策，并减少破坏操作的变量。

数据分析在“智能”工厂中的作用是什么作用？
在从第三个工业革命到工业4.0的演变中，工厂正在从计算机控制，自动化生产线转换为高度网络系统。这些网络由工业互联网（IIOT）启用，由传感器节点组成，传感器节点包括通过连接到的IIOT网关网络捕获关于过程，库存，设备，工具和产品的制造数据以及传输此数据的卷爱游戏捕鱼游戏云。This ‘big data’ is at the heart of the smart factory, enabling data scientists to analyze and develop advanced algorithms using artificial intelligence, machine learning, and deep learning to get insights from the data in real-time and drive actions back down to the machines or the operators. Unlike ruled-based automation of the late 20th century, which drove consistency and speed but lacked the flexibility to adapt to people, equipment, and the environment, “smart factories” can continuously learn from historical and new data. Good data science can recognize what data is useful, what is not, and even what is missing. Smart factories aim to not only move fast but to use data to provide direction on where to anticipating issues, proactively adapting actions, and adjusting workflow priorities in the blink of an eye.

Data Analytics如何帮助制造商的生产力和简化装配操作？
过去几十年的自动化推动了生产力和制造业更加一致的质量的显着进展。爱游戏捕鱼游戏当操作顺利运行时，它提供了更高的输出，提高质量和规模经济。挑战是始终存在影响装配线的变量。运营商具有不同程度的经验和部落知识，可能难以捕获数据。一块设备可以更老，维护问题比它所旁边的新的一个更长的问题。质量缺陷，机器，操作员错误或延迟库存可以抵挡整个生产线。在一个“智能工厂”中，数据本身使系统能够为业务更加智慧。数据科学家和系统工程师可以与运营商合作，从他们的部落知识中学到使用正确的传感器技术来收集有意义的数据。开发了高级分析以识别数据中的模式，使我们能够预测当一块设备可能失败并进行主动维修以防止违规情况。今天的工厂使用数据来更好地计划，跟踪和管理库存和WIP，并调整制造计划和资源，以简化输出，并比以往任何时候都更加密切地对准。爱游戏捕鱼游戏

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