汽车制造必须保持灵活性，以满足动态市场的需求。运营挑战将在一个复杂的全球竞争环境和工厂中继续比比，支持多种具有定制可选功能的多种汽车模型将需要敏捷工作流程。
这意味着生产过程将变得不那么线性，更模块化。目前的固定机器现在必须为生产环境中的不同批处理作业的任务的灵活性，并且可以限制和撕开的扭转时间将受到限制和快速。此外，协作机器人必须足够智能，以便在生产的各个阶段安全地与人类互动，并将设备出乎意料地修复设备，可以对整个工厂产生负面利用生产效率。
汽车制造商正在转向工业物联网，以及其他工业4.0解决方案，以解决这些复杂的问题。
应全面接近追求工厂自动化效率增加的汽车物联网战略的部署。它应该在现有基础设施，人力资源，质量，流程改进和运营决策的背景下审议。有针对性的方法可以采取需要最高效率改进的制造领域。为了适当地建立汽车制造的IOT系统，我们必须首先通过回答两个基本问题首先以结尾开始。首先，需要解决什么问题或响应？其次，我们需要什么预测的预测器来解决它？这将使设计架构从顶部驱动。
物联网系统的集成可以根据ROI计划的需要分层引入。然而，一个完整的设计将在一开始就发现传感器硬件、软件和分析模型，以最大限度地提高生产率。工厂分析的仪表板证据可以突出执行和理想工厂模型之间的差距。
在机器层面，资产数字孪生包括详细的工程数据，以模拟设备资产的功能。从这个模拟中，可以执行分析来提取对现实世界行为的洞察力。它的功能可以在自己的制造环境中跨许多操作上下文提供性能数据。资产数字孪生的最佳用例之一是用于收集可靠性数据，以便更好地理解潜在故障，以便以可预测的方式对其进行预测和管理。
整个汽车厂的数字复制能够识别需要改进的地方吗展示许多复杂系统的理想最佳性能。可以通过企业数字双模拟来支持整个过程，这些过程可以在近乎实时与测量结果进行比较。该模拟中的数据不仅可以提供对物流效率的见解，但可以通过灵活的适应来监测机器优化以进行微调操作。
汽车工业的工艺质量是首屈一指的。它不能是事后的想法，但质量必须是内在的设计体系结构的汽车生产。有了超低的不良率要求，可以提高1ppm，整个制造过程的质量是至关重要的。这不仅推动了材料输入质量，而且优化了机器和装配过程。通过在物联网基础设施中监控机器性能活动，可以通过工作流实现实时流程改进，从而为可操作的质量改进提供见解。这反过来又将推动整个制造平台提供更高质量的产品。
汽车制造商可以努力寻找熟练的人才来支持日益复杂的机械。维护不能再基于运行到碰撞模型，而是连续优化。虽然正在扩展维护学徒计划，但跨机器的联网传感器可以预测其自身的维护和提供操作改进的解决方案。预测性维护和前瞻性的规定优化可以针对分析模型来比较实际活动的数字模拟。对前一天班次发生的事情反应的策略不再是最佳的。来自IOT部署的主动决策，以提高明天的活动将由一个基础设施驱动，从机器和运营数据产生富有洞察力的信息。
工厂内的实际自动化必须驱动有意义的投资回报，使企业具有商业意义。对于遗留的现有设备，新的物联网实施可能并不总是所有业务领域的最佳行动方案。物联网的目标必须是实现更好的工作方式，而不仅仅是部署新的企业系统。然而，现有的汽车设备不需要成为部署新的物联网战略的累赘。新设备的无线基础设施现在可以在遗留企业系统之上分层，而不会中断健壮的有线通信系统。可以实现新旧之间的无缝互动适当的物联网硬件和联网策略。
汽车物联网策略需要一个平台，该平台利用了工厂内的专业知识。员工有动手知识已经知道当他们看到它时，机器表现差。IOT解决方案的见解应扩大对员工的经验，以利用本专家团队提取最佳见解。MachineMetrics Industrial IoT平台集成了使用时间序列分析模型转换原始机器传感器数据的分析工具。可以消化这种知识以将这些见解转换为由数据驱动的系统，而不仅仅是由第一个人经历所获得的人。
Machinimetrics仪表板直观地拖放环境中的拖放式放置。培训从生产楼层上经验丰富的逻辑联系。警报触发到管理，地板监督员和工厂工人允许在组织层次结构上做出决定。数据模型算法进一步培训，并在将来更快地汇集了解决方案。数据模型可以成为经营的专家，因为关于现实世界行为的额外智能。MachineMetrics集成了一个完整的工业IOT平台，用于机器监控，条件监控，预测性维护和过程优化，可操作地区的汽车制造中的可操作见解。
探索卫星机械技术帮助汽车制造商利用机器数据效果更好，实时更快。
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