什么是数字工厂？

数字工厂利用技术在整个生产过程中自动共享数字信息，包括来自物料、人员和机器的数据。数字制造依赖于由仿真技术、连接设备和协作工具组成的集成系统。

没有一种技术能把模拟工厂变成数字工厂。然而，数字工厂有许多共同的技术和特点，融合多种技术的制造商最有可能被视为“数字工厂”。在数字工厂中，您可能会发现的技术包括：

工业物联网

它由小型传感器和其他相互连接和通信的硬件组成。它们可能用于资产管理、通过智能暖通空调和照明减少能源消耗，或机器数据收集，尽管IIoT在制造业中的使用案例几乎是无限的。

大数据

什么时候？IIoT设备收集数据，它必须去某个地方。制造商通常收集的其他数据（如客户数据、生产数据、供应商数据等）也是如此。大数据简单地说，就是指制造商可以从这些海量的信息库中获取信息，以及对这些信息进行分类和管理，以便与其他工具和分析软件一起使用的方法。有兴趣进一步了解这个概念吗？阅读我们的完整文章工业数据操作."

预测分析与机器学习

在制造业和其他行业，机器学习和预测分析是上述收集的数据的一个这样的用例。数据可以被组合起来，并被用来为机器学习模型提供燃料，这些模型从一系列信息中提供决策见解，这些信息过于复杂，人类无法单独从中获取价值。机器学习和预测分析可用于预测需求，对机器进行预测性和规定性维护发现市场上的空缺和机会，还有更多。这是数字工厂的一个非常强大的方面。

自动化

有了智能、互联的机器，人类就有机会走出这个循环，并且允许自动化介入. 在许多情况下，机器比人类更能更快、更准确地处理任务。工业自动化使这些人能够专注于其他比机器思维更适合人类思维的复杂认知任务（至少在今天是这样）

一些数字工厂利用计算机将自动化提高到了一个新的水平熄灯制造技术，将人类完全从制造过程中移除。这个词来自于启动工厂，关灯，走出去的能力，理解到工厂将继续生产，甚至一天24小时，没有人为干预。

云与边缘计算技术

云技术使数字工厂能够使用与他人共享的安全设备（通过网络访问）存储和分析大量数据。云技术为制造商提供更快、更强大的机器和更大的存储容量（有更大的保护）比通常可以在内部购买和维护的东西。

Edge computing接收来自工厂的数据并在附近进行处理，消除了上传到云端、分析和将信息重新分发到工厂的等待时间。Edge computing支持使用数据进行实时分析和超快速决策，非常适合安全机制、预测性维护和类似的时间敏感计算任务。

数字工厂还有什么共同点？

• 无纸：因为过程是数字化的，所以数字工厂不需要纸张。一切都是存储在云端或者本地，以数字格式。
• 连接的堆栈：如前所述，与其说是拥有一种或另一种技术，不如说是拥有一套综合技术体系。这可以包括来自楼层的PLC信息、与ERP数据合并、与MES和SCADA数据合并等。机器之间的信息交换允许快速、数据驱动、机器主导的决策制定在制造过程的各个层面。
• 实时指标：以数字工厂预期的效率运行，制造商必须能够访问实时指标，以便能够动态调整为确保生产目标和其他公司计划持续得到满足，不出意外。
• 大数据分析：除非经过处理和分析，否则拥有成吨的数据是没有好处的。这种类型的分析有助于数字工厂根据数字做出更明智的决策，使他们能够发现趋势、机会、问题和提高效率的领域。

数字工厂的好处是什么？

数字工厂软件

MachineMetrics支持数字工厂在各个实施层面的举措。从我们的高速数据连接器直接从1kHz（比大多数工业传感器上可用的1hZ快1000倍）的信号源收集机器数据，到我们的数据标准化软件，确保您收集的信息能够很好地发挥作用，并能立即得到结果。

我们的云计算和边缘计算功能既支持深度分析，也支持云上的长期存储，还支持近即时、实时分析，为边缘的快速决策提供支持。

从表面上看，我们可定制的仪表板为您的数据提供了各种视图，无论是针对主管的季度概览还是车间的实时生产统计数据，每个人都可以在需要时以简单易懂的颜色编码格式访问所需信息。而对于车间工人，我们直接在机器上提供平板电脑，这样他们就可以用我们收集的数据覆盖人类的背景，我们赋予人类权力，而不是将他们从循环中移除。所有这些加起来工业级安全我们的客户在短短五天内就能看到投资回报率。

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