3 尖端先进制造技术的主要例子
利用先进制造技术推动数字化转型
过去的工厂是非常静态的环境。你有建筑物、设备、工人和配额。打卡，完成当天的配额，然后回家吃晚饭。虽然在他们的时代是革命性的，但这种类型的工厂在现代文化中表现不佳，需求不断波动，对速度的期望，以及激烈的竞争和合作。现在事情发展得更快——信息、货物、机械。一切。
传统制造商实施先进的制造技术以保持敏捷。它为他们提供了多功能性、灵活适应市场需求的能力，并更有效地利用他们的资源。这种策略降低了风险——一家僵化的公司可能会在面临危机或需求减少时分崩离析，而先进的制造商可以适应世界对他们的任何挑战。
这些先进制造商正在使用哪些技术来赋予他们这样的优势？虽然有很多，但以下是等式的三个重要部分。
机器学习
机器学习使先进制造商基本上受益于各个业务层面，从需求预测到运营到生产再到维护以及介于两者之间的一切。
机器学习分析数据以找到模式，然后从中学习并进行情境化。
它可以准确预测预期需求，以设定生产目标、提高机器使用效率、分析机器数据以确定零件何时会在人类操作员能够注意到之前发生故障等等。机器学习是人工智能的一个子集，已成为任何真正具有竞争力、数据驱动的先进制造商的主要内容。
边缘计算
边缘计算有助于解决数据过多而无法可靠、高效地传输到数据中心进行分析的问题。通过在系统的“边缘”部署设备，在将相关信息发送到云端进行进一步分析之前提供一定程度的过滤和计算，制造商能够实现更快的响应时间，尤其是在使用许多工业物联网设备的设施中.
边缘计算还使智能工厂中使用的技术具有可扩展性。即使数据吞吐量巨大，边缘设备也提供了前所未有的可扩展性，支持边缘分析用例。
该技术用于各种制造用例，包括基于状态的监控、预测性维护、精密监控、生产设施中的虚拟现实以及制造即服务。
高频数据采集
传统的——如果你可以这么说的话——物联网传感器收集数据，但在分析的时候速度并不总是能显示整个画面。
“想象一下，你想在钢琴上学习一首新曲子，但乐谱只有十分之一的音符。那不是很难吗？
这就是了解你的机器正在使用仅播放整首乐曲中的几个音符的数据所做的事情。” – Lou Zhang，MachineMetrics
然而，高频数据适配器允许每秒 1000 点 (1 kHz) 的数据捕获率。有了这种粒度级别，数据可以显示出更可预测的趋势，尤其是与机器学习技术结合使用时。
与传统的物联网传感器不同，这种无传感器数据设备可以承受恶劣的制造环境，例如涉及腐蚀性化学品或飞行碎片的环境。由于大多数制造环境中存在变量，传感器可能需要重新校准，但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、更换或取消昂贵的保修制造设备。这种替代方案可扩展、可靠、准确且具有成本效益，而老式物联网传感器则不具备上述条件。
MachineMetrics 高频数据适配器易于 DIY 安装并利用边缘计算设备，并在相关时通过机器学习从您最重要的数据中获取最大意义。这种可扩展的解决方案可以部署在数十台设备上，而这些设备都只使用一个边缘设备。该技术堆栈可在一个经济实惠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 工业物联网平台可促进流程优化和生产监控。想看看它如何为您工作吗？预约演示。
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