具已经到达全数字化工厂

近年来，支持向数字工厂迁移的技术已经走过了漫长的道路。目前可用于监控设备的新技术和新技术，包括传感器，可视化设备，振动和噪声检测，热检测等。这些技术将于9月在明尼阿波利斯举行的自动化技术大会上进行讨论，特别是在IBM Watson产品管理产品管理总监Jiani Zhang的会议中，预测性维护中的启用工具和零停机之路。目标是采用这些工具并使用在可能出现的机器故障期间收集的数据来改进生产过程。“这是在预测性维护和日常预防性维护之间建立成本效益平衡的问题，”张告诉设计新闻。

您或您的团队每天都使用CAD和/或PLM软件和工具。您习惯了工作流程，并学会了如何适应限制。在本次网络研讨会中，您将了解可以无缝添加现有平台的新工具，以改善工作流程并缩短工程时间。

虽然机器数据已经使用了数十年来管理工厂活动，但许多潜在的机器到机器连接和数据收集都是通过以太网线进行的。无线物联网(IoT)系统增加了使用工厂数据的可能性。“物联网的发展和采用极大地促进了车间的连通性，”张说。“我们现在可以连接我们的资产，设备和系统，我们可以收集有关制造环境的实时数据，以制定决策并提高生产力。”

你的工厂。聪明。加入IBM Watson物联网产品管理项目总监张建一，9月21日上午10-10：45，在设计与制造部门进行小组讨论，“超越无纸化工厂：掌控网络物理转型”明尼阿波利斯。之后，在下午2:05，张将介绍“预测性维护中的启用工具和零停机之路”。在这里注册参加由Design News的母公司UBM主办的活动。

物联网带来的主要变化之一是能够连接各种设备并收集大量有关工厂功能的数据。即使在无线连接之前，工厂也很脆弱，因为它们的有线连接通常延伸到ERP和合作伙伴系统。物联网提供了更大的连接便利性和更广泛的覆盖范围，但它也增加了入侵的漏洞。“连接需要很简单，但它也需要健壮，可扩展和安全，”张说。

连接工厂可帮助管理人员提高生产率并减少停机时间，但收集工厂数据并对其进行分析的能力可以加速这些改进。“数据 - 或者更重要的是分析 - 对于获得数字工厂的真正价值至关重要，”张说。“分析使我们能够识别制造过程中的模式，使我们能够预测故障并提高质量。”

创建灵活可靠的优化工厂的过程需要规划。这不仅仅是简单地连接机器。这是一个执行包含所有工厂功能的数字框架的问题。“建立一个分析环境需要先见之明，”张说。“你必须从预测到规定到认知，以便收集我们拥有的大量数据并有效地使用它。”

Rob Spiegel已经将自动化和控制技术应用了15年，其中12年用于设计新闻。他所涉及的其他主题包括供应链技术，替代能源和网络安全。10年来，他是食品杂志Chile Pepper的所有者和出版商。