先进制造技术三大标杆案例
以先进制造技术驱动数字化转型
过去工厂是静态环境。有厂房、设备、工人、定额。打卡、完成日定额、下班回家吃饭。虽在其时代革命性，但这种工厂在需求持续波动、速度期待、激烈竞争合作并存的现代文化中表现不佳。一切变快了——信息、货物、机械。一切。
传统制造商实施先进制造技术以保持敏捷。它提供通用性、灵活弯曲适应市场需求、更有效高效利用资源的能力。此策略降低风险——僵化公司可能在危机或需求减少面前崩溃，而先进制造商能适应世界抛出的任何挑战。
这些先进制造商用什么技术获得优势？虽有许多，以下是方程式中三个重要部分。
机器学习
机器学习在基本每个业务层面惠及先进制造商，从需求预测到运营、生产、维护及中间一切环节。
机器学习分析数据寻找模式，再从中学习并情境化。
它能准确预测预期需求以设定生产目标、提升机器利用率效率、分析机器数据在人工操作员察觉前判断零件何时损坏等。机器学习作为人工智能子集，已成为任何真正竞争性、数据驱动先进制造商的主打技术。
边缘计算
边缘计算解决数据过多难以可靠、时效传输数据中心分析的问题。在系统“边缘”部署能提供一定程度过滤和计算后再发送相关信息云端进一步分析的设备，制造商能实现更快响应时间，尤其在使用许多工业IoT设备的设施中。
边缘计算还使智能工厂技术可扩展。即使海量数据吞吐，边缘设备提供前所未有的扩展性，实现边缘分析用例。
此技术用于多种制造用例，包括基于状态监控、预测性维护、精密监控控制、生产设施虚拟现实、制造即服务。
高频数据采集
传统——如果能这么叫——IoT传感器采集数据，但速度不足以在分析时展现全貌。
“想象您试着学钢琴新曲，但乐谱每十个音符只有一个。那不难吗？
用只播放整曲几个音符的数据了解机器在做什么，就是这种感觉。” —— Lou Zhang, MachineMetrics
然而高频数据适配器允许每秒1000点（1 kHz）数据采集率。有了这种颗粒度，数据能显示更可预测趋势，特别是结合机器学习技术时。
不同于传统IoT传感器，这种无传感器数据设备能承受腐蚀性化学品、飞溅碎屑等恶劣制造环境。传统传感器可能因大多数制造环境存在的变量需重新校准，而这种高频数据适配器直接利用机器计算机信息，不受校准、更换需求或使昂贵制造设备保修失效影响。这种替代方案可扩展、可靠、准确、具成本效益，而老派IoT传感器都不是。
MachineMetrics高频数据适配器简单DIY安装，利用边缘计算设备，相关时结合机器学习从最重要数据衍生最大意义。此可扩展解决方案可部署在数十设备上，所有设备仅用一个边缘设备。此技术栈在一个经济实惠方案中实现预测性维护、刀具优化、诊断、质量优化。完整MachineMetrics工业物联网平台提供流程优化和生产监控提升。想看如何为您服务？预约演示。
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