通过先进的制造技术推动数字转换
过去的工厂是非常静态的环境。你有大楼，有设备，有工人，还有配额。打卡，完成当天的任务，然后回家吃晚饭。虽然这种工厂在当时是革命性的，但在现代文化中却不受欢迎，因为需求不断波动，对速度的期望，竞争和合作都很激烈。现在事物发展得更快了——信息，货物，机器。一切。
传统制造商实施先进的制造技术，以保持敏捷。它为它们提供了多功能性，能够弯曲和弯曲到市场需求，更有效，有效地利用他们的资源。这种策略减少了风险 - 刚性公司可能会面对危机或需求减少，而先进的制造商可以适应世界抛出的东西。
这些先进制造商使用的技术是哪种技术给予他们这样的优势？虽然有很多，但下面是等式的三个重要件。
机器学习
从需求预测、运营、生产到维护等各个层面，机器学习基本上都让先进的制造商受益。
机器学习通过分析数据找到模式，然后从中学习并将其上下文化。
它可以准确预测预期需求，以设定生产目标，提高机器利用率的效率，分析机器数据，以确定何时零件将断裂之前，人类操作员能够注意到，等等。作为人工智能的一个子集，机器学习已经成为任何真正有竞争力、受数据驱动的先进制造商的必修课。
边缘计算
EDGE Computing有助于解决对具有太多数据以可靠和时间有效地传输到数据中心进行分析的问题的问题。通过在系统的“边缘”的“边缘”中部署设备，该设备可以在向云发送相关信息以进行进一步分析之前，制造商能够实现更快的响应时间，尤其是在使用许多工业IOT设备的设施中。
边缘计算还使智能工厂使用的技术具有可扩展性。即使有大量的数据吞吐量，边缘设备也提供了前所未有的可伸缩性，允许边缘分析用例。
该技术用于各种制造用例，包括基于条件的监控、预测性维护、精密监控和控制、生产设施中的虚拟现实等Manufacturing-as-a-Service。
高频数据收集
传统的——如果你可以这么叫的话——物联网传感器收集数据，但在进行分析时，其速度并不总是能显示出全部情况。
“想象一下，你正试图在钢琴上学习一首新曲子，但乐谱上十个音符中只有一个。那不是很困难吗?
这就是学习你的机器正在做的数据，这些数据只能从整个部件中扮演几个音符。“- 娄张，MachinineMetrics
但是，高频数据适配器允许数据捕获率为每秒1000点（1 kHz）。随着这种粒度的粒度，数据可以显示出更具可预测的趋势，特别是当与机器学习技术配对时。
与传统物联网传感器不同，这种无传感器数据设备可以承受恶劣的制造环境，如腐蚀性化学品或飞行碎片。由于在大多数制造环境中存在变量，传感器可能需要重新校准，这种类型的高频数据适配器直接利用机器计算机的信息，不需要校准，更换，或取消昂贵的制造设备的保修。这种替代方案具有可扩展性、可靠性、准确性和成本效益，而老式物联网传感器则不具备上述条件。
这MachineMetrics高频数据适配器DIY安装和利用边缘计算设备很简单，相关时，机器学习从你最重要的数据中获得最大的意义。这种可扩展的解决方案可以部署在几十个设备上，这些设备都只使用一个边缘设备。该技术堆栈可在一个负担得起的解决方案中实现预测性维护、工具优化、诊断和质量优化。完整的MachineMetrics工业物联网平台促进了流程优化和生产监控。想知道它对你有什么作用吗?订一个演示。
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