随着云、机器学习、边缘计算和工业物联网 (IIoT) 技术的进步，更智能、可扩展的工厂解决方案将转变价值链，重新定义客户体验，并为生成新的收入流创造机会。 智能工厂将主动连接、聚集、分析所有相关数据并据此采取行动。传感器、设备、人员和流程都属于互联生态系统的一部分。通过实现业务数字化，优化成本，改进质量，加速创新并重新定义客户体验，这种制造智能将为决策者带来竞争优势。
Hemlock Semiconductor 节省了超过 100 万美元的成本
Connected Intelligence
面向制造业
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互联工厂
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产品质量
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流程优化
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资产绩效
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弹性供应链
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。
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。
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。
