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人工智能和机器学习

人工智能和机器学习使制造公司能够充分利用不仅在工厂车间，而且在其业务部门，甚至来自合作伙伴和第三方来源的信息量。 人工智能和机器学习可以创造洞察力，提供运营和业务流程的可见性、可预测性和自动化。 例如：工业机器在生产过程中容易发生故障。 使用从这些资产中收集的数据可以帮助企业基于机器学习算法执行预测性维护，从而延长正常运行时间和提率。

订单准时交付率

新产品成功导入率

经营利润率

为了完成以上指标，需要提高：

1、制造流程的可视性，包括产品、物料、设备、流程的可视性；

2、提升精益制造水平，和运营效率。

这就需要以下基础：

1、企业范围内的自动工作流，包括异常事件的自动处理工作；

2、当有佳实践出现时，制造的商业流程可以动态的更新；

3、生产流程中，数据的自动收集；

4、客户订单的各个生产工艺，所需物料的动态实施跟踪；

5、管理团队可以实时的获得制造运营中的所有绩效指标；

6、工艺流程变化引起的管理流程的自动改变；

7、运营的改变带来的影响的报表（对战略改变的模拟分析）。

这就需要企业实施MOM，PLM，SCM，BI，ERP等软件来实现。

在流程上需要具备，在工厂生命周期范围内管理工程数据的流程；跨企业的可测量的标准KPI；制造流程更新的灵活性等能力。

在***上，需要能够跨***协同能力。

在信息管理方面，管理层对全局绩效的可视性，执行团队对运营过程、供应商的实时可视性，环境对运营的影响评估能力等。

在绩效管理方面，需要建立与财物挂钩的考评指标，与操作相关的能源消耗指标。

跟离散工业更注重工厂内部的纵向集成和围绕一个产品生命周期端到端的集成相比，智慧工厂系统架构，流程工业的一体化工程更关注企业间的横向集成。它就不仅仅是一个工厂车间的数字化双胞胎了，而是一个协作体系的数字化双胞胎。当虚拟调试很顺利时，我们就可以把整个设计方案交给业主了，智慧工厂工业智慧园，现在我们交给业主的不再是一大摞图纸，而是数据化的交付，用户在上面可以直接构建运行维护系统。工程设计和运营维护原来是完全不相干的两个系统，现在通过数据化交互一个桥梁把它联系在一起，这就是一体化运维。