数字化工厂的制造智能

发挥 IoT 和工业 4.0 的潜力

现代化工厂提高了数字化、自动化和互联水平。

 

TIBCO 将提供现代数字化工厂所需的生产智能,实现自动化的互联生态系统。我们的 Connected Intelligence 平台将跨流程、设备和 IIoT 装置无缝连接各种数据并进行智能化统一处理,以提高访问能力并加强控制,同时自信地预测未来的需求,进而降低成本,改善运营并提高盈利能力。

 

为应对这些挑战并保持领先优势,制造商需要转变思维,从被动响应转变为主动管理机器、流程、产品和工厂。

Hemlock Semiconductor 节省了超过 100 万美元的成本

Hemlock Semiconductor Manufactures Success with End-to-End Analytics - Customer Video
Customer: Hemlock Semiconductor

Connected Intelligence

面向制造业

  • Connected Factory
  • Product Quality
  • Process Optimization
  • Asset Performance
  • Resilient Supply Chain
互联工厂
提高生产率

为了全方位了解工厂运营,需要连接并集成不同机器、系统、流程历史记录库和正在运行的数据存储中的数据。由于采用了数百种协议,连接并统一处理这些数据可能令人望而生畏。但是,利用云集成和数据分析,您可以轻松连接、集成并统一处理这些数据,从整体上了解全局运营情况。

产品质量
降低不良率

要建立全球的价值链,仅有 QMS 和 SPC 还不够。整合来自系统和供应商的历史和实时数据,然后创建 AI 模型来检测并预防质量问题。利用 IoT、集成、数据统一处理和 ML,可自动分析根本原因,检测不良率并进行归类,实时响应主动预警并动态了解相关情况,进而提高质量和可靠性。

Cosentino Finds a Solid Foundation for Digital Transformation
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实现效率最大化

对制造行业来说,减少过程的可变性至关重要;但是,实现实时控制仍面临挑战。通过进行实时监视,可最大限度地发掘流数据的价值。利用异常检测、单变量和多变量 SPC 以及 AI,可以降低大多数复杂流程的可变性。借助注入 AI 的流程控制方法,可以避免重做并主动响应动态条件。

减少计划以外的停机

为仪器化资产、数字孪生和 IIoT 安排维护可能需要投入大量成本。通过持续分析设备和 IoT 传感器数据,您可以获得实时洞见。流式与边缘分析、动态学习和 ML 算法可帮助找出关键关系和异常,并在出现问题前预测将来的状态。利用预测性维护可最大限度地提高生产率。

最大限度地减少中断

鉴于最近出现的供应链中断,确保弹性成为当务之急。实时情报可帮助企业主动响应客户和供应商变更。通过统一处理整个价值链中的数据并消除数据孤岛,您可以建立智能化库存,实时感知并响应需求,监视供应商绩效,并对运输和物流进行优化。

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