工业互联网与智能制造的趋势

2018-07-09 18:28 mikj 次阅读 条评论

     通过工业互联网设备正在改变工业管理与运营,用于特定行业的工业互联网设备也变得更加强大。同时,工业互联网通过与自动化技术、人工智能和云计算的组合,真正实现了传统工业向智能制造的转变。数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。计算机屏幕,甚至是更原始的显示器仍然在工业领域占主导地位,但这种情况正在改变。

     多年来,预测性维护在工业环境中一直扮演着日益重要的角色,工业互联网组件的持续增长也提供了比以前更多的信息。结合机器学习和其他人工智能工具,现代工业软件比过去凭借个人经验判断确定何时需要更换设备部件更加有效。与其他技术不同,预测性维护的好处很容易计算。作为一种工业工业互联网技术,预测性维护一定会成为未来工业管理人员的优秀助手。

     在早期阶段,工业互联网在执行任务的过程中时常会出现杂乱无章的情况。同时,对于许多公司而言,安全设备并不被视为重中之重。由于工业设备停机成本很高,因此,通常情况下,企业会尽可能避免硬件和软件的升级与改造,因此,工业企业的变革有时候会非常缓慢。然而,全面提升效率将迫使企业采取更加灵活的方式进行运营。工业互联网与人工智能分析有时会导致令人惊讶的结果,因为人工智能对于发现那些人类可能永远不会探索的相关领域非常重要。实体工业的长期转变将会找到更快速适应信息化的方法,而且这一举措在未来几年中将继续增加。

     自动化一直是工业的核心,数字技术正在扩展这一趋势。企业现在可以依靠低成本设备来补充更广泛的制造组件,而不是投资昂贵的重型设备。随着自动化系统继续证明其价值,企业将会投入更多资金,并看到显著的效率提升和更低的劳动力成本。然而,工人招聘仍将保持强劲,因为即使是高度自动化的系统也需要人们监控进度,并寻找最大限度提高效率的方法。

     工业互联网组件收集的大量数据可能令人咋舌,而工业互联网应用程序中的瓶颈之一就是确保系统能够实时监控必要的信息。因此,工业互联网运营的一个强大组件将依赖于边缘计算设备,这些设备可在数据被发送到更集中的服务器之前收集、处理并分析数据。虽然服务器或场外云解决方案的投资将继续增加,但边缘设备将在未来得到重大投资,并缓解当今工业环境中常见的一些处理压力。


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