利用工业物联网解决阻碍生产力提高的各种问题

当前，随着制造企业推进数字化智能化工厂的改造与实施，工业物联网的出现不仅实现了人、机器和设备的互联互通，也为工业数据的流通创造了条件，进而为工厂提升生产制造过程中的认知能力提供了支撑。

在制造企业中，随着越来越多的智能化系统、设备及终端开始融入到工业的生产制造过程中，系统与设备的不断升级导致工业生产过程产生的数据量急剧增长，通过工业物联网，利用认知技术企业能充分的挖掘并利用工业数据中的丰富信息，通过有效的处理、分析和运营优化来提高企业的认知制造能力。

认知技术是人工智能发展的产物，它们能完成以往只有人能够完成的任务。比如计算机视觉、机器学习、自然语言处理以及机器人技术等都可以认为是认知技术。利用这些技术，在某些场景中能替代人实现对事物与过程的判断，进而做出精确地决策和处理。

以机器视觉为例，目前已经被应用到产品质量检测等工业场景中。在工厂，通过工业物联网的机器视觉技术能让检测设备在高度受限的工厂环境里识别诸如生产零件一类的物体，并根据采集到的图像数据引导分析系统做出决策。

而随着越来越多的设备和系统加入到工厂，企业需要利用工业物联网、智能分析及认知计算等新技术，将工厂机器数据转化为全新洞察，充分提高资产可用性，提高运营效率。避免由系统故障或宕机导致的停机，给企业带来重大损失。

面对制造业的工业物联网应用需求，利用针对工厂性能分析的解决方案，能够通过分析检测设备生成的数据，清楚呈现导致生产力降低的多种因素，进而解决阻碍生产力提高的各种问题。

工厂管理人员由此能够计算设备故障或影响质量的生产过程偏差的统计概率，可帮助工厂管理人员确定降低整体设备效能的可能的根本原因，并可提供缓解这些风险的建议。能够实现避免生产损失，可预见影响OEE的宕机时间、质量和吞吐量损失，工厂管理人员因而能够主动解决这些问题，避免生产损失和相关成本。

做到优化维护计划，分析设备数据和维护记录来预测机器缺陷，建议最佳维护计划以避免或尽可能减少生产宕机时间。从而加快解决问题，在确定危害流程和产品质量的可能的根本原因、发生设备故障的概率或生产过程偏差，并提出可缓解这些风险的建议。

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