智能制造的目标及需要克服的五个障碍智能制造的目标是通过迅速创建应用程序

智能制造的目标是通过迅速创建应用程序，使所有人、系统和资产之间的合作成为可能，但为实现上述目的，需要解决一些关键问题。正确使用大数据，有助于实现更多的工业互联网（IIoT）功能。

与其它行业相比，制造业产生更多的数据。连接性、先进计算、智能传感器和设备、以及改进的数据访问和存储达到一个新的水平，正在不断扩展可用数据的范围、容量和分辨率。如果你刚好听到关于大数据的宣传，那么就清楚有一个基本的假设：如果数据可以利用，那么就可以从中获得业务价值。

未来，利用工业物联网（IIoT）带来的互联性，制造企业可以收集更多的数据，但如何能更有效的利用这些数据呢？这是需要解决的关键问题，智能制造致力于回答这个问题。

智能制造的目标

智能制造的总体目标是通过快速创建应用程序，从而使处于整个价值链应用程序和架构中的人、系统和资产之间的协作成为可能，为未来构建一个新的智能制造软件平台。

制造企业知道，要想提高经营业绩，获取数据是非常重要的一环。如果可以将背景信息在正确的时间提供给正确的人、做出正确的决策，那就可以提高整体性能。

新技术每天都在产生更多的数据。一些制造商正在应用大数据和分析技术，希望从这些数据中挖掘出更多的智能信息，从而将它们的经营业绩提升到新的水平。

成功，不仅仅是数据采集以及提供更详细和更多样化的可视化数据。事实上，这不仅仅是关于数据。它关乎快速创建和交付丰富的互动应用。例子包括：

正确的时间，提供正确的信息给正确的人，使他们能够做出正确的决定、立即采取行动；

在驱动工作流程的系统和自主行动之间通信的应用程序；

应用人工智能和机器学习技术来预防和预测问题的应用。

换句话说，它不只是提取出大数据，而是关于使用和提供“正确数据”的应用程序。

要从数据中获取价值，智能制造应用程序是必不可少的，这些应用程序基于角色，并实时运行。它们还可以应对特定案例与独特的业务挑战。

应用程序提供前瞻性通知，使问题得以快速解决。它们形式各异，从可穿戴设备、到移动设备、再到工业触摸屏电脑。

利用增强现实技术，应用程序可以融合现实和数字世界。正确的应用程序非常灵活，可以随着业务的变化轻松、快速的做出调整。智能制造需要合适的应用。但在推广智能制造应用方面，也存在一些障碍。

智能制造的5个障碍

1、数据情景化

企业想依据数据，做出明智的决定。但一个企业，通常会有很多不同的软件系统，这样从这些系统获得数据的技术也就随之而有所不同。将这些业务系统数据与生产制造过程数据整合起来也就非常困难，但是数据的情境化，对作出明智决定至关重要。

2、资金不足和不堪重负的IT

企业内部的信息技术（IT）部门往往面临资金不足和不堪重负的窘境。他们没有能力交付所需的应用程序，而且在将来会有更多应用管理需求。应用程序组合最优化应该可以使业务用户能够做出明智的决定。

3、变更和变更管理

在当今世界，变更已是常态。业务战略、产品、客户需求、以及IT系统都在不断发生变化，因此应用程序必须足够灵活。将来，这些挑战肯定会加剧，因为科技进步将会产生更多的可用数据，从而对应用程序的需求量大幅增加。

4、传统软件的束缚

即使应用程序已经建立，传统软件也不能满足应用程序所需要的规模和多样性要求。大多数制造人员经常被允许访问只读数据表，这些数据只能够在事后提供性能参考，对解决或规避问题并无帮助。此外，传统软件在连接信息技术（IT）和运营技术（OT）方面，也存在一定的问题。

支持制造业的应用必须连接这些方法（IT和OT）。持续不断的进步需要灵活的应用。但是，老旧系统往往难以扩展和获得支持。他们无法很快适应于不断变化的需求。

5、连接不同系统

不同系统之间现有的接口可能会存在一定的问题。目前的方法集中在记录系统和系统之间的数据交换。随着数据量的增加，这种方法会变得更复杂，更不实用。

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