面向下一次工业革命的制造智能

面向智能工厂洞见的互联智能

工业4.0为下一次工业革命奠定了基础。随着云计算和分析技术的进步，更便宜和更具可扩展性的工厂解决方案将改变业务的完成方式。利用智能化的工厂系统，所有的相关数据都会被汇总、分析，并采取行动。传感器、设备、人员和流程是联网生态系统的一部分。我们称之为制造智能，它在业务数字化、成本优化、创新加速和应对数字化颠覆方面，为决策者带来了竞争优势。

什么是工业4.0？

工业4.0引入了智能工厂，其中，物理系统被集成到物联网中。围绕所得数据进行的通信和信息分析，对于这一最新的制造业革命至关重要。

效益

提高产品质量，并降低运营成本

通过进入工业4.0，并分析来自多个数据源的大量机器数据，您可以发现生产故障，监控产品质量，预测要发生的事件并实时做出反应，从而降低生产和运营成本。

提高产品质量，并降低运营成本

防止重大的生产停机

即使因为定期维护而关停机器，也会对您的设备综合效率(OEE)产生严重影响。采用工业4.0并创建智能工厂后，您可以收集传感器数据、应用分析解决方案，以及在设备出现异常之前采取行动，从而预测和优化维护工作，并防止出现重大的生产停机。

防止重大的生产停机

全面集成 - 快速！

随着工业4.0的到来，以及扩散传感器和设备的出现，许多协议需要获取和使用数据。利用数百个开箱即用的StreamBase适配器，您可以快速处理实时流数据，以发现改善运营所需执行的重要事件，并避免智能工厂内的速度变慢和故障。

获取流程洞见

工业4.0带来实时的端到端数据可视性，帮助制造商深入了解其生产链的情况，以及所有流程是否处于可控状态，并最大限度地降低生产成本。

获取流程洞见
Capabilities
Systems of Insight

Systems of Insight

通过处理来自机器传感器的实时数据并应用您的分析功能，可以接收重要的情况通知，甚至可以在事件发生之前对其进行预测。在采用TIBCO Spotfire®和TIBCO StreamBase®后，现在可以为您的工业4.0智能工厂提供关键信息。

机器学习

机器学习

即使传统的分析方式没有发现强相关性，Spotfire机器学习算法也可以揭示制造变量与产品产量和质量之间的隐藏关系。有了Spotfire，即使是没有专业知识的分析师，也可以使用精益生产和Six Sigma实践 - 这为工业4.0智能工厂带来了人工智能和机器学习。

来自大数据的洞见

来自大数据的洞见

您可以利用Spotfire跨多个孤岛传输大数据，像处理其它数据源一样轻松。通过直接在Hadoop和Spark上运行的Spotfire、TERR/R、H2O或ML/MLlib，可以对历史数据的模式进行交互式识别。可以使用SAS、MATLAB和其他环境的分析功能，加速您的工业4.0创新。

实时洞见

实时洞见

为工业4.0带来实时洞见，并提供持续查询处理引擎，以获得实时的运营信息。通过对高速生产数据的实时计算，以及将结果不断推送给实时查询处理引擎，TIBCO® Live Datamart能够提供更快的洞见和自动响应。

高级分析建模

高级分析建模

通过工业4.0，快速建立新统计模型的原型 - 还可能重复使用可在生产中轻松部署、监视和控制的模板 - 使业务用户和数据科学家能够协作，并理解复杂的业务问题。TIBCO Statistica™能够确保获得最佳实践和即用型制造业分析模板。

普适集成

普适集成

普适集成对于创建工业4.0智能工厂至关重要。数百种StreamBase适配器，可用于处理多种类型的传感器协议，有助于您轻松地加速使用工业物联网(IIoT)来分析您的工厂数据。

Featured Products

TIBCO StreamBase®

分析IoT和其他流數據，並使用實時系統進行分析，其成本和風險僅為其他替代方案的一小部分。

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TIBCO Spotfire®

全新的TIBCOSpotfire® A(X) 体验让每个人都可以快速轻松地从数据中获取价值 - 无论您是刚刚开始使用分析还是试图发现洞见的专家。

我们在 Spotfire® X 中引入了自然语言搜索和 AI 驱动的洞见发现功能，以便快速生成洞见，进而提供自然、直观的体验。现在，您采取的每个步骤都将作为可审计、可共享的工作流程自动记录到数据画布 (data canvas) 上。

此外，利用 TIBCO Spotfire® Data Streams，公众也可以访问流式分析功能。如今，您可以连接到 80 多个实时数据源，对当前发生的事件进行可视化分析，并将它们与任何其它数据相结合，扩大实时情境感知范围。

这些特性与顶级地理分析、预测性分析和嵌入式数据科学等高级功能相结合，并完全集成到美观的新 UI 中，使 Spotfire...

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TIBCO® Data Science

数据科学需要团队协作。数据科学家，公民数据科学家，业务用户和开发人员需要灵活且可扩展的工具，以促进分析工作流的协作，自动化和重用。但是，算法仅仅是高级分析过程的一个组件。为了提供预测性洞见，公司需要集中精力部署、管理和监视分析模型。智能业务依赖于支持端到端分析生命周期的平台，同时提供企业安全性和治理。TIBCO®  数据科学将帮助企业更快开展创新并解决复杂问题，确保快速将预测结果转化为最佳成果。

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