要实现智能制造到底有多难?先看看这一步...

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智能制造、数字化转型,已成为当下制造业最炙手可热的话题,政府工作报告中已多次提到,为了促进数字经济发展,加强数字中国建设整体布局,打造智能工厂、智慧工厂。愿景是美好的,但传统制造业如今的困境和压力与日俱增,他们在这场数字浪潮中进退两难。

因为,数字化转型不是简单地上几套应用软件就能实现,也不仅仅是指技术上的转型,而是整个企业的组织系统的转型。只有将整个企业的生产、经营、销售等流程逐个拆解、梳理出来,并深入各项基本要素,进行数字生态构建,在设计、生产、质量、物流、环保等领域,实现数据的实时感知、存储、分析、决策和控制,才有可能实现企业的数字转型。

企业的数字化和智能化改造大体分为4个阶段:自动化产线与生产设备,设备互联与数据采集,数据的打通与直接应用、数据智能决策与控制执行。这4个阶段并不是严格按顺序进行的,各阶段不是孤立且可能跨越多个阶段。

我们不妨从数字化底层的根源来切入视角——数据采集。

数据采集是实现数字化的基础,没有数据的工业互联网有点像似一条没有水的河道,传统制造业想要真正实现数字化的价值很大程度上取决于采集数据的数量和质量。然而,车间是制造企业产生数据的重要场所,我们常说的“人、机、料、法、环”,每一个环节都涉及大量数据,如果说每一个环节所采集到的数据的数量和质量都不够,或者不准确,这将会对数据应用分析层面大打折扣,甚至会直接影响决策的正确与否。

想要在工厂内实现全覆盖数据采集接入,其最大难点是生产制造细分行业差异大,设备种类繁多、设备协议多而杂,各个现场情况条件不一。比如流程型企业,一般可分为工艺数据、过程数据以及作业实绩。工艺数据主要是指温度、压力、电流、电压等,直接影响生产效率、产品质量的数据。过程数据是指生产过程中所使用或者产生的数据,比如物料、计划、生产节拍等等。而实绩数据包括投入产出数量、合格率等等。南潮物联基于8年物联网技术积累,覆盖了10+行业领域工厂的应用实战经验,包括工业制造、能源、环保、农业、地质等场景矩阵,可以根据不同的场景和现场条件,灵活运用。Ruff Connector工业智能网关产品作为南潮物联自主研发的新一代边缘计算设备,支持高频数据采集,支持二次开发,以强大的稳定性满足了物联网中各种复杂场景的数采需求,另外还具有AI算力的创新型功能,为快速变化的市场提供强有力的技术支持。

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