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物联网推动工业自动化向智能化转变

本文摘要:工业物联网(IIoT)可以转变自动化和操作者流程的工作吗?是的,可以。但是,只有厂家不愿且需要去转变其基于几十年的工业生产过程而创建一起的结构框架。必须具体的是,这并不意味著将机器、控制系统和网推倒重来,而是意味著要关上原先的一切并加添新的内容。 数据正在很快沦为工厂车间最重要的战略资产。这是因为,如果应用于得宜,它可以建构新的商业模式和新的收益来源。据麦肯锡全球研究所的报告表明,到2025年物联网应用于的每年所产生的潜在经济影响将低约11.1万亿美元。

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工业物联网(IIoT)可以转变自动化和操作者流程的工作吗?是的,可以。但是,只有厂家不愿且需要去转变其基于几十年的工业生产过程而创建一起的结构框架。必须具体的是,这并不意味著将机器、控制系统和网推倒重来,而是意味著要关上原先的一切并加添新的内容。

  数据正在很快沦为工厂车间最重要的战略资产。这是因为,如果应用于得宜,它可以建构新的商业模式和新的收益来源。据麦肯锡全球研究所的报告表明,到2025年物联网应用于的每年所产生的潜在经济影响将低约11.1万亿美元。工厂将主要注目运营和设备优化,具备仅次于的超过3.7万亿美元的潜力。

  听得一起可笑?看看这个:根据麦肯锡的报告,石油钻机99%的数据在决策者作出决策之前就早已遗失了。换言之,一个具有30000个传感器的石油钻机只有1%的数据必须展开检查。这1%的数据是用作出现异常检测和掌控,而不是用作优化和预测,这获取了仅次于的价值。

  如今放在行业面前的障碍就是连通性,许多团体和厂商勤奋工作来解决问题互操作性问题。为了从石油钻机遗失的99%的数据中提供价值,那么你就必须分析。  SightMachine一家正式成立四年的公司,早已研发了专门用作生产的分析引擎。

公布于去年的SightMachine生产分析平台,还包括专有模型对最少见类型的线性、分批和倒数处置操作者展开分析。  SightMachine从生产车间的多个来源处捕猎并搜集数据,还包括PLC、传感器、条形码、甚至非结构化格式,如音频文件和照片。数据采集功能就是通过插件代表性状态传输(REST)API和适配器,借以相连到原先系统展开数据采集,从自产自销的MES到工厂自定义的IT系统。

这里的关键是技术的开源模式,牵头创始人乔恩索贝尔和内森奥斯滕多普都十分熟知。  索贝尔仍然在特斯拉汽车公司,雅虎和开源社区SourceForge管理团队工作。奥斯滕多普兼任SourceForge架构师并联合创办Slashdot.org,他在大学时还曾在一家汽车工厂做到质量掌控编程工作。  我们要做到的关键就是要和谷歌或Facebook一样采行某种程度的方式,将结构化和非结构化数据类型结合,只不过我们是制造业,牵头创始人兼任SightMachine的首席执行官索贝尔说道。

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在生产环境中的挑战是数量、速度和各种数据类型,使得分析大规模数据可玩性增大,他说道。  对所有数据展开管理的复杂性有可能是造成很多企业还必需得要解决问题IIoT这方面的原因。  大多数物联网[公司]谈论通信推展事情发展,但我们指出这个问题将逐步获得解决问题,索贝尔说道。核心挑战是如何有效地分析数据,并从一个工厂到另一个工厂,一遍又一遍地用于某种程度的模式,以[获取]有益的救赎。

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  SightMachine现在与制药、汽车和服装等行业的企业都有合作。在这些早期的构建,客户拒绝该公司协助展开容量规划,并保证流程工作的高效率和可靠性。

事实上,很多公司都是在完全相同的问题上谋求协助:他们在有所不同的方位享有相近的资产,性能不存在差异。某种程度的机器,某种程度的流程,但在一个地方运营成功的在另外一个地方运营的就不成功。

  SightMachine发动机是一组数据模型拷贝制作过程如何运营,所含几百个参数,的组织所有数据,并对另一边的数据展开切换。另一边是在工厂车间里获取质量、可追溯性和业务信息的动态大数据分析服务器。云也被算入为数据存储方程的一个因素。  据Gartner称之为,最近在生产运营报告中,将SightMachine列入其2015年的CoolVendors,此分析层还包括机器学习算法,需要在大规模生产中较慢精确定位问题。

  最重要的是,应用于SightMachine发动机不必须新的架构车间系统。问题的关键是获取一种方式来减少数据采集、处置和分析,而且会阻碍现有的IT基础设施。我们将我们说道做到的称为数据毯子,因为我们不必须将机器、控制系统和网推倒重来。  事实上,SightMachine可以被看做是这个行业的一个无缝演变,或许打开了还包括工业物联网的现代生产的未来。


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