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近期，有人在在制造用例中搜索了“预测性维护”，搜索结果出来了8200万个结果，这是令人惊讶的，之后又用Google搜索“流程优化”，产生的结果更令人吃惊：3.02亿。这些结果显示，这些用例已成为当今制造业的头等大事，考虑到数字化转型将在2025年实现11万亿美元的经济价值。制造商正在寻找改善流程，运营和资产维护的方法，这些用例是实现这些目标的关键。解决计划外停机的成本估计为每小时10万美元。

随着工业4.0的加速发展，正在部署越来越多的用例来支持最终目标，即最大化整体设备效率（OEE）。计算机视觉从根本上改变了质量和成品率优化，过程优化正在改变生产线，过程性能和预测性维护已极大地影响了设备和过程的可用性。

在实时连接工厂中实现这些用例需要什么？

要部署高级用例，必须满足以下三个条件：

• 具有收集和利用所有工厂数据的能力。来自传感器，PLC，SCADA，MES系统和数据历史学家的传统OT数据； 来自ERP，SCM，保修，QMS和维护系统的IT数据； 以及“新”数据流，例如点击流，社交或其他面向客户的来源。

• 学习和优化的能力。从大量数据中发现见解，然后通过机器学习模型优化流程。

• 实时行动的能力。在Edge上部署模型以最大程度地减少延迟，允许自主决策，并节省IT本地或云资源以用于高功率应用程序部署。

而为了确保成功，需要考虑以下三个基本原则：

• 第一项–在考虑整个数据生命周期的数据平台上构建Industry 4.0解决方案。利用开放源代码平台，该平台可以从任何来源（生产传感器，MES，SCADA，历史学家，数据库，分布式资产或工人可穿戴设备）获取，处理和分析大量实时数据。确保它可以启用预测分析或将机器学习算法应用于PB级数据，同时在本地和云混合环境中维护严格的企业数据安全性，治理和审计跟踪。确保它接受来自过程传感器，计算机视觉，机器人或声学传感器的结构化和非结构化数据源。它还应提供即时分析，以从边缘数据，本地数据中心或任何公共，私有或混合云中的数据中获取见解，情报和行动。

• 第二项–从无代码连接的边缘开始。确保它具有开箱即用，无需编程和直观界面即可支持数百种工业设备协议的能力。确保它可以消除设置，配置和管理的复杂性，并已准备好进行边缘分析，常见的KPI和内置的第三方集成，以快速实现价值。另外，该技术应为：

• 专为行业而设计：工业市场需要提供可从第一天开始使用的现成解决方案的工具，而不是提供通用的IoT解决方案。
• 安全且易于使用。它需要连接各种没有编码的机器，然后在几分钟之内开始收集数据。
• 集成。收集并标准化数据后，应将其轻松集成到任何云，第三方或企业应用程序中。

• 第三项–确保您的技术合作伙伴具有已定义的POC计划。IIoT生态系统（包括硬件，传感器，边缘计算，数据生命周期和云）的运营和知识成熟度现已确立。每次部署都不再是一次新颖的一次性冒险，而是一种经过实践证明的努力，可以为既定用例提供运营价值。诸如Cloudera和Litmus之类的经验丰富的合作伙伴提供了完整的互联制造解决方案，这些解决方案可以实现即时价值，而又不会中断当前流程。

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