利用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決阻礙生產(chǎn)力提高的各種問題

當前，隨著制造企業(yè)推進數(shù)字化智能化工廠的改造與實施，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)不僅實現(xiàn)了人、機器和設備的互聯(lián)互通，也為工業(yè)數(shù)據(jù)的流通創(chuàng)造了條件，進而為工廠提升生產(chǎn)制造過程中的認知能力提供了支撐。

在制造企業(yè)中，隨著越來越多的智能化系統(tǒng)、設備及終端開始融入到工業(yè)的生產(chǎn)制造過程中，系統(tǒng)與設備的不斷升級導致工業(yè)生產(chǎn)過程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量急劇增長，通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，利用認知技術企業(yè)能充分的挖掘并利用工業(yè)數(shù)據(jù)中的豐富信息，通過有效的處理、分析和運營優(yōu)化來提高企業(yè)的認知制造能力。

認知技術是人工智能發(fā)展的產(chǎn)物，它們能完成以往只有人能夠完成的任務。比如計算機視覺、機器學習、自然語言處理以及機器人技術等都可以認為是認知技術。利用這些技術，在某些場景中能替代人實現(xiàn)對事物與過程的判斷，進而做出精確地決策和處理。

以機器視覺為例，目前已經(jīng)被應用到產(chǎn)品質(zhì)量檢測等工業(yè)場景中。在工廠，通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的機器視覺技術能讓檢測設備在高度受限的工廠環(huán)境里識別諸如生產(chǎn)零件一類的物體，并根據(jù)采集到的圖像數(shù)據(jù)引導分析系統(tǒng)做出決策。

而隨著越來越多的設備和系統(tǒng)加入到工廠，企業(yè)需要利用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智能分析及認知計算等新技術，將工廠機器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為全新洞察，充分提高資產(chǎn)可用性，提高運營效率。避免由系統(tǒng)故障或宕機導致的停機，給企業(yè)帶來重大損失。

面對制造業(yè)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用需求，利用針對工廠性能分析的解決方案，能夠通過分析檢測設備生成的數(shù)據(jù)，清楚呈現(xiàn)導致生產(chǎn)力降低的多種因素，進而解決阻礙生產(chǎn)力提高的各種問題。

工廠管理人員由此能夠計算設備故障或影響質(zhì)量的生產(chǎn)過程偏差的統(tǒng)計概率，可幫助工廠管理人員確定降低整體設備效能的可能的根本原因，并可提供緩解這些風險的建議。能夠?qū)崿F(xiàn)避免生產(chǎn)損失，可預見影響OEE的宕機時間、質(zhì)量和吞吐量損失，工廠管理人員因而能夠主動解決這些問題，避免生產(chǎn)損失和相關成本。

做到優(yōu)化維護計劃，分析設備數(shù)據(jù)和維護記錄來預測機器缺陷，建議最佳維護計劃以避免或盡可能減少生產(chǎn)宕機時間。從而加快解決問題，在確定危害流程和產(chǎn)品質(zhì)量的可能的根本原因、發(fā)生設備故障的概率或生產(chǎn)過程偏差，并提出可緩解這些風險的建議。

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