隨著雲端、機器學習、邊緣運算和工業物聯網 (IIoT) 不斷進步，可擴展工廠解決方案也變得更加聰明，將改變價值鏈、重新定義客戶體驗，並創造產生全新收益流的商機。在小型工廠中，所有相關數據均彼此連接、彙總一處，工廠也會據此主動行事。感應器、裝置、設備、人員與製程，均屬相互連接的同一生態系統。這樣的製造業智慧可將業務數位化、大幅改善成本、提高品質、加速創新，並重新定義客戶體驗，為決策制定者提供極具競爭力的優勢。
Hemlock Semiconductor Corporation 節省了超過 $100 萬
Connected Intelligence
面向製造業
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互聯工廠
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產品品質
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流程優化
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資產績效
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靈活供應鏈
提高生產力
對於 360 度工廠營運視圖，從機器、系統、流程歷史紀錄和營運數據存儲中連結和整合數據。使用數以百計的協定，在這些「事物」中連結和統一數據看上去令人生畏。但是用雲端、整合、數據和分析，您可以輕鬆連結、整合和統一數據，以鳥瞰全球營運。
減少瑕疵
對於全球價值鏈而言，品質管理體系 (QMS) 和統計過程控制 (SPC) 是不夠的。集合從系統和供應商獲取的歷史和即時數據，之後創建 AI 模型，在品質問題出現之前進行偵測和預防。透過物聯網、整合、數據統一以及機器學習、自動化根本原因分析、對瑕疵的偵測與歸類，對主動警報做即時反應以及動態學習來提升品質和可靠性。
效率最大化
對製造業而言，降低流程可變性一直是至關重要的；但是，即時降低流程可變性極具挑戰。即時監控串流數據，令其價值達至最大化。利用異常偵測、單變量和多變量 SPC 和 AI 降低複雜流程的可變性。避免重做，利用 AI 流程控制方法積極響應動態條件。
消除未預期的停機時間
儀器資產、數位分身以及工業物聯網的定期維護成本價格不菲。透過持續分析裝備和物聯網傳感器數據，您可以即時獲取資訊。串流和邊緣分析、動態學習以及機器學習算法可以在問題出現前查找重要關聯和異常，並預測未來狀態。利用預測型維護，令生產率最大化。
把干擾減至最小
鑒於近期的供應鏈中斷事故，提升彈性成為了許多議題的重點。即時智慧令機構可以主動響應客戶與供應商的變化。透過統一價值鏈數據及消除數據孤島，你可以建立智能倉儲，即時感應與響應需求，監控供應商表現以及優化運輸和物流。
