什么是数字化工厂？
互联、感知、可预测。 数字化工厂组合了仪器化物理系统与 IIoT，可创建智能生态系统来帮助企业实现实时情景感知，完成预测并进行优化。现在成为数字化工厂，就从被动响应转而主动管理产品、流程、机器和供应链。
提高效率并降低成本
利用分析、机器学习和多变量统计流程控制 (SPC) 来分析来自多个不同来源的海量机器数据，进而提高设备总体效率 (OEE)，降低不良率并改进质量。发现生产故障，监控产品质量，预测事件并实时采取行动，从而降低生产和运营成本。
提高质量、可靠性和产能
如果未能提前发现，质量问题可能会造成巨大损失。自动执行数字孪生机器学习、根本原因和 Six Sigma 分析，以便发现异常并主动调整流程。利用实验设计来加速产品引入。对保修情况进行分析有助于尽早发现可靠性问题，确定欺诈性索赔并从供应商处回收成本。
避免返工，保持流程控制
随着制造智能以及 IoT 设备和协议的普及，数据流将出现持续增长。通过实时监视和预测性模型可快速处理这些数据流。采用单变量、多变量和人工智能 (AI) 流程控制，将可以降低最复杂流程的可变性，进而避免重工，并实时响应各种变化情况。
预测、避免计划外停机
对于仪器化资产，进行条件监视不再足以保持竞争优势。通过汇集并持续分析 IoT 传感器和设备数据，您可以实时感知资产条件。在此基础上更进一步，并构建机器学习模型来监视和预测潜在的故障，即可降低维护成本，同时防止生产停机。
构建数字化智能供应链
借助数字化流程，利用实时智能来了解并主动响应不断变化的客户和供应商需求。制造智能可帮助实现库存智能化，实时满足需求，监视供应商绩效并对运输和物流进行优化。
实时管理风险和合规性
通过主动管理风险和合规性，确保产品的安全、价值和品质。 简化流程，主动监视并评估纠正性措施的效力，并自动为监管机构生成合规报告。利用协作平台降低成本并减轻不合规中断造成的影响。
数字化工厂
数字孪生产能模型
流程控制与优化
预测性维护
智能库存和需求预测
监管报告
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