pic_metris-key-visual_nonwoven-and-textile

提前规划工业4.0

数字化整合到机器中,将生产质量和精度提升到一个新的水平。

第四次工业革命与第一次工业革命中为机器提供动力的蒸汽无关,也与第二次工业革命的大规模生产无关。但却与计算机驱动的第三次革命有联系,我们已经参与了近几十年。如今,第四次工业革命正以此为基础,提出了诸如连通性、大数据、人工智能等主题,以及物理世界、数字世界和生物世界之间界限越来越模糊。除了对我们的个人生活产生重大影响之外,智能工厂还将改变生产流程,因为智能工厂提高了效率,并开辟了一系列令人振奋的新可能性。

播下创新的种子

通过拥抱这场革命,也被称为工业4.0,工业正在对客户的需求做出反应,这些需求要求在一个智能互联的环境——即在工业物联网中采用新的制造工艺。那些想要保持领先地位的必须在与客户和供应商紧密合作的同时,积极地整合整个组织结构的发展。以绩效为驱动力的清晰战略远景有助于管理数字化带来的巨大破坏。将其视为增长,进步和创新的机会将展示如何开发智能产品和流程。“应对工业4.0”将提高人们对可持续发展和长期盈利的许多关键主题的认识。

工业4.0和工业物联网的潜力是巨大的;它将重新定义我们在未来几十年的工作和运营方式。由于包括传感器,大数据,数字孪生,增强现实,人工智能,机器学习,3D打印和机器人技术在内的大量创新,它正在重塑行业。所有这些基础是网络安全的关键因素。从一开始就解决这个问题,工业物联网的未来将是光明的。

在即将到来的未来,工业物联网将如何发展

© ANDRITZ

事实要点:

  • 每秒钟有127台新的物联网设备连接到互联网
  • 由于缺乏数据专家,75%的组织没有充分利用其物联网技术的潜力
  • 数字化转型是94%高管的首要战略目标
  • 企业预计物联网和其他数字技术将提高12%的效率
  • 在德国,91%的工业/制造业企业投资于包括物联网解决方案的“数字工厂”
  • 制造业物联网在2016年至2017年期间增长了84%,是所有行业中增长最快的

数字化

数字化意味着使用数字技术和数字化数据来改善或改变业务运营和/或业务功能。 这是通过抓住使用数字技术的价值创造机会而迈向数字业务的过程。 在智能制造中,这可以通过混合使用自主,半自主和手动操作来实现。

大数据

工业物联网正在创建和收集比以往更多的数据。但是,除非数据的结构能够被分析,否则它就没有价值。通过分析数据,可以更深入地了解操作流程。将越来越多的数据馈送到机器学习模型使他们能够做出越来越准确的预测。 例如,在医学上,超级计算机利用数百万个数据点和研究来识别算法。在其他用途中,机器学习有助于检测恶性肿瘤。 类似的理论也可以应用于制造业——识别,分析和优化可能影响整个工厂盈利能力的潜在故障。

机器学习

人类通过记忆数据、研究数据和识别算法,训练机器从过去学习。通过记忆模式和重复的数据,机器知道如何在不需要任何明确指令的情况下执行特定的任务。机器学习算法能够解决许多日常问题或特定问题,例如在制造和工程中。 训练神经网络是机器学习的关键,这就是为什么数据科学家会选择合适的特征来有效地使用机器学习算法。智能机器不仅速度更快,而且随着时间的推移也会变得更智能。

© ANDRITZ

人工智能

数字化与人工智能相结合,为许多行业带来了巨大而令人兴奋的可能性。 进展的步伐很强劲,这将导致未来几年人机交互的重大变化。这种结合正越来越多地出现在我们的日常生活中——想想使用的Alexa,那些关于自动驾驶汽车的文章,或者了解人工智能让世界变得更具有包容性,比如通过应用程序扫描条形码帮助盲人识别食品杂货。我们甚至可以用人工智能程序打败国际象棋大师。人工智能是我们日常生活的一部分,通常被整合到各种工具中,比如电子邮件垃圾邮件过滤,预测性谷歌搜索建议,或者在谷歌地图的帮助下找到从A点到B点的最快路径。在制造业中,数字双胞胎——实物资产或产品的虚拟副本——使用人工智能技术从传感器收集实时数据,以便评估这些数据,并在资产的虚拟副本中进行模拟。

虚拟与增强现实技术

虚拟现实(VR)起源于20世纪60年代的电影制作,但在进入房地产和医药等其他领域之前,它首先被游戏行业带入大众消费市场。与VR不同的是,增强现实(也被称为混合现实)的目标是将虚拟对象带到现实世界并将其集成。如果你已经在Instagram上使用过面部滤镜,那么你就对AR形式非常了解了。在制造和工程中,沿着价值链有几种AR方法。增强现实技术可以帮助提供维护指导、培训课程或相关数据的简单展示,以提高生产率、流程和操作,在用户和机器或产品之间创造端到端的体验。

物联网带来的积极变化:​​​​​​​

  • 流畅的连接与沟通
  • 操作错误更少
  • 自动化与控制
  • 预测性维护
  • 节省时间和成本
  • 数据收集与监控
  • 更高的效率和新的性能
  • 跨设施运营分析
  • 供应链可视化
  • 确保产线安全

返回无纺布博客首页

2020年11月