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实现智能制造分几步?

发布者:ITGO-IT购 时间:2019-09-05

可穿戴设备、智慧家居、无人商店……物联网已经渗透到各行各业对于制造业来说物联网是实现智能制造的加速器
通过物联网将制造企业生产过程透明化,进行大数据分析,结合人工智能应用,企业将会获得宝贵智能,进而反哺制造环节,加快实现智能制造。
为了完成人、机、物的全面互联,制造业客户急需搭建工业互联网平台。要实现这一目标,需要解决不少困难:

  • 工业网络标准不统一,企业缺乏成熟有效并经过验证的设计架构作为参考,甚至在设计和构建过程中出现模块和功能性的缺失。

  • 连接设备类型多样、接口和协议的复杂,难以实现工业网络互联,获取相关数据。

  • 为了保证实时性,无法依赖企业数据中心或云计算平台,必须对数据进行更加高效和及时的处理。

该怎么办?
走好网络互联、数据互通、价值共享这三步,智能制造并不难!

网络互联

思科与业内领先的合作伙伴一起提出了融合工业以太网 CPwE 架构

在这个架构中,思科通过部署满足工业企业特定环境和接入要求的工业网络产品,如:工业以太网交换机、工业无线、工业物联网网关、工业路由器、工业防火墙等来提供工业网络的互联。

实现智能1.jpg

数据互通在实现网络互联的基础上,思科 Kinetic 平台通过提取、计算和移动各种联网设备中的数据,并将数据发送到应用程序中,充分挖掘其业务价值。

实现智能2.jpg 

  • 提取数据:不论采用了何种协议,都可以从不同的源(“设备”)中提取并转换数据,使之可为应用程序使用。

  • 计算数据:根据用户的需要,可以在包括边缘在内的网络中的任何地方计算数据,这可以确保那些需要数据的系统能够迅速做出决策。从而大幅度地减少延时,网络资源也能被最高效地利用。

  • 移动数据:按照设定的策略,在正确的时间,为应用程序提供正确的数据。该平台可以满足在多云环境、多方和多地的情况下进行数据分发交付的需求。

价值互享

为了实现物联网数据在制造企业最终的价值变现,思科提供了基于图像识别的质量检测预测性维护方案
基于深度学习的质量缺陷检测解决方案凝聚了机器视觉和人工智能领域的多项先进技术应用,并融入了多项创新的检测理念,检测精确、稳定、快速,可大幅提高质量缺陷检测效率。
预测性维护方案可以有效地提取设备/零部件物理特征,合理地标准化和归一化物理特征,利用基于时序数据的深度学习模型来准确估算剩余寿命和预测故障。

实现智能3.jpg 

采用思科的物联网解决方案,制造企业可以很好地实现 IT 网络与 OT 网络的互联互通,实时获取制造过程中最真实有效的数据,通过进一步分析挖掘数据价值,将其应用于工业制造的各个环节,快步走向智能制造。

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