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深入解读:认知制造及其技术

2018/10/18    来源:e-works    作者:IBM      
关键字:IBM  认知制造  
认知制造使用认知计算、工业物联网和高级分析,以前所未有的方式优化制造流程。它可帮助企业缩短停机时间和降低成本,同时还能改善基本业务指标,例如生产力、产品可靠性、质量、安全性和产量。

    制造业正在发生重大变革,企业纷纷为工厂设备安装互联的传感器,并利用复杂的数据分析加深了解和优化生产。这些技术可提供以下新机会:改进关键业务绩效指标、利用制造数据创造新价值、提高产品质量以及改善组织内部信息和知识的管理方式。

    制造商一直致力于改进生产业务,但企业在利用这些新的数据驱动型技术时,他们面临一个新的挑战:如何在制造信息中找到可行性建议并作出应对。传统计算无法随着大量数据的涌入或分析的复杂性而扩大,这限制了数据的适用性和收益。

    认知制造——也称为智能制造工业4.0——为利用制造数据提供了新机会,帮助公司实现现代化目标。认知制造使用认知计算技术、工业物联网(IIoT)应用和大数据分析,实时评估来自多个系统、设备和流程的数据。随后,它将实现制造自动化或提供相应指导。使用认知制造技术的公司可在其制造流程中发现之前未知的问题或难题,进而改进从设计、制造到售后支持的产品生命周期

    本文将阐述认知制造的重要性,重点介绍四种基本的生产制造应用:资产绩效管理、流程和质量改进、资源优化以及供应链优化。本文还将介绍认知制造的技术架构,并为公司提供制定实施战略的建议步骤。

认知制造:涵义及其重要原因

    认知制造利用认知计算、工业物联网和大数据分析,以前所未有的方式来数字化、理解及优化制造流程。

    认知制造如此强大的原因在于,它将基于传感器的信息与机器学习以及其他人工智能能力相结合,从来自工厂、企业和工业系统的结构化与非结构化数据中寻找模式。它可实时汇总相关信息,并应用分析产生对制造流程前所未有的理解及洞察。它可以根据调查结果自动进行反应,为制造行业的决策者提供可行性信息和持续更新的知识。

    这些先进功能如今得以实现,在于推动物联网和数据分析引擎的技术已成熟并可大规模实施,这应归功于芯片组、传感器、云计算与存储的普遍连接和成本的降低。对于想要利用物联网应用生成的海量数据(从传感器收集的数据到文本文件、通信、视频、音频和其他来源中包含的非结构化数据)的公司,这些功能也是必需的。

    认知技术可通过迄今只有人类大脑能够理解的方式寻找这些数据中蕴含的意义。在现代化制造时代,这种理解水平将被视为取得成功的关键,因为加剧的竞争和成本敏感度的提高需要制造商提高敏捷性、响应能力和创新水平。

责任编辑:李璐
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