云之梦物联网云平台解决方案

如何选择工业物联网云平台?

如何选择工业物联网云平台?

2022-02-28

作者:yunzhimeng

设备使用有寿命周期,工业现场设备无数,人工能以统计和评估设备的耗损数据,随着技术的发展,但如今,企业深刻意识到,更智能的生产线和更高效的业务流程可以为他们节省价值数百万元的停机时间和产量损失。因此,工厂经理——传统上较为保守的人——正在积极寻求实施基于物联网平台的工业4.0解决方案。

工业物联网(IIoT)或工业4.0将自身作为提高工厂生产效率和质量的创新手段,并具有极高的投资回报率(ROI)。但问题是每个物联网平台都不相同,并不一定适合每家公司的业务需求。公司通常从部署一个或两个关键的工业物联网解决方案试点开始,但他们不知道有些物联网平台专注于为解决方案提供基础技术设施,而其他平台则专注于提供特定的业务解决方案。那么,您知道哪种物联网平台最适合您的需求?

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工业物联网云平台解决方案

虽然工业物联网云平台必须提供技术基础设施,以确保交付的物联网解决方案在生产中具有可扩展性、安全性和易管理性,但该平台的业务价值源自其解决方案。有些平台声称并不提供解决方案,相反,它们为制造商提供用于自身构建和测试解决方案的工具。(来源物联之家网)这就要求制造商员工具备数据安全、数据连接、数据管理、数据科学和数据可视化方面的技能,而这对于大多数制造商来说都是一项艰巨的任务。其他物联网平台专注于业务解决方案,如预测性维护、预测质量和状态监控。在审查工业物联网云平台的功能之前,您应该定义要使用的主要解决方案。事实上,解决方案功能是您选择工业物联网云平台的首要考虑因素。

如何将您需要的解决方案与工业物联网云平台相匹配

找出公司的主要痛点,并确定资源或收入流失的地方。

通过检查整体设备效率(OEE)并选择可以最大程度改进的地方,来确定合适的解决方案作为测试用例。

最近对流程制造商的一项调查中,62%的受访者表示,他们主要的故障根源在于制造流程;另外25%的受访者表示故障根源在于生产线上的电机和轴承;而能源和供应链痛点分别排在第三和第四位。

优化制造流程或通过更好的状态监控来防止机器故障则需要不同的技术支持。有些平台更适合流程制造而非离散制造,反之亦然。但很明显,并不是每个工业物联网云平台都适合每个解决方案,所以在研究平台之前,请在公司内部验证哪些工作是最需要的。

工业物联网云平台提供什么服务?

回到不同类型的平台——任何解决方案实施都涉及传感器、网络连接、数据采集、数据分析和可视化。您可能已经在内部拥有这些功能中的一部分,但是任何工业物联网解决方案都需要所有这些功能——从嵌入百万美元机器中的传感器到具有高级分析功能的云端或内部数据存储库。

许多平台都自称为物联网平台,但他们的解决方案却差异很大——请确保您的目标是与生产相关。同样,注意平台关注生产生命周期中的哪个或哪些步骤。有些解决方案与生产线有关,而另一些则专注于解决供应链中的棘手问题。知道了这一点,您就可以在物联网平台中寻找特定功能,以解决您的痛点。

情境化与原始数据

对于某些生产线,特别是在离散制造中,从加工流程中收集数据就足够了,而在更复杂的流程制造中,有各种各样的变量可以影响到结果。为了了解产量和产品质量,生产结果必须通过生产环境中的数据进行情境化。对于制造商来说,在制造环境和流程框架中对数据进行情境化是至关重要的。

安全

数据安全始终是一个严重问题。制造业资产不像消费者设备那样容易受到黑客攻击,但必须保护收集到的数据,并且您需要制定严格的措施来保护谁可以访问哪些数据、从哪个位置访问哪些数据以及何时访问这些数据。

数据集成

集成是多方面的。在流程制造中,您不仅需要从生产计划控制中心和数据历史记录人员那里获取生产操作数据,而且还需要将其与来自MES、ERP和质量管理系统的数据关联起来。最重要的是,您需要确保平台在其数据模式中考虑生产流程,以准确反映您的生产流程以及资产。

物联网平台如何管理其集成?您是否需要其他技术支持来管理它吗?在以解决方案为中心的方法中,您应该问问自己,解决方案需要哪些集成。
 

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为谁提供解决方案?

大多数人工智能解决方案都要求工厂有内部数据科学家。而对于那些最需要洞察的人来说,所产生的洞察往往是不可理解的:质量调查团队、流程工程师,甚至是工厂车间的操作人员。评估您的解决方案是针对生产线员工还是针对数据科学家,并选择与这些用户相关的工业物联网云平台。了解系统的用户是谁,并确保所选的物联网平台可以直接为他们服务。

首先,了解系统的用户是谁,并确保选择的解决方案可以直接为这些用户服务。公司团队必须能够访问和理解您正在收集或接收的数据,以便对其采取行动。然后,检查平台是否确实可供这些团队访问。如果他们需要数据科学家,您就必须找到一种方法把结果解读给相关团队。或者,寻找一个物联网平台,该平台不需要您雇用数据科学家,就可以以一种最直观的方式向团队传递可操作的见解。

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