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  流程行业是连续制造,每个环节之间都相互影响,啮合在一起,所以一旦建厂完成之后,通常不会改变生产的主产品,多就是换换配方。所以在流程工业里,数字化工厂的实施对象主要还是新建工厂,老厂的改造相对要困难一些,经济效益也不明显。

  流程工业的建厂过程中,往往需要更多的一些配合,尤其是企业和企业之间的配合,比如新建一个煤化工厂,有一个业主,一个设计院,一个EPC(总包商),这三个公司需要在一起协同工作,以前通常是各自用各自的系统,相互之间通过签技术协议来保证数据的一致。但是一旦出现数据的改动,就要反复的重新签技术协议,笔者在负责钢铁行业时,头疼的就是业主修改了某一个设备参数,这样我们其他人就是谈判好几轮,签一厚达技术协议,这个工作量是巨大的。

  “工业4.0所需的大数据目前并不是由德国公司收集,而是由硅谷的四家大公司收集。这让我们感到担忧。”加布里尔本月早些时候在跟谷歌董事长埃里克·施密特(Eric Schmidt)公开辩论时指出。

  在机动化设备部门总裁彼得·何维克(Peter Herweck)看来,谷歌的互联网统治地位不会对的数字制造项目构成威胁。“也许,他们未来还能成为我们的合作伙伴,能够帮助我们的工程师发现工厂内需要维修的工具和零部件。”他说道。博世董事会成员维尔纳·施特鲁特(Werner Struth)表示,“说到互联世界,智能制造需要的不仅仅是软件,还需要摸得着的硬件产品。”

  数字化转型涉及的业务面非常广,要落实企业基于一个流的执行,很多企业都实施了几十个,上百个不同的IT系统。表面上看呢,感觉信息化做的很成功的,但仔细一分析,很多系统都是靠着兄弟们的血汗在人肉运维才可以支撑下去。一般业务在做业务架构规划时,是基于企业的价值链流程来识别业务需求,所以作为甲方数字化转型相关的规划团队,除了日常要不断积累业务经验,也不要忘记去多走出去,了解和对标行业内企业和乙方解决方案,有能力去识别、判定和积累,形成符合企业潜在需求的知识库,以便在项目真正来临的时候,不至于盲人摸象,不知所措。

  实时生产操作的需求意味着必须在“边缘”(即数据创建位置)进行一些数据分析。 这地减少了从产生数据到需要响应的延迟时间。 例如,检测安全或质量问题可能需要对设备进行近乎实时的操作。 将数据发送到企业云然后返回工厂车间所需的时间可能太长,并且依赖于网络的可靠性。 使用边缘计算还意味着数据保持在其源头附近,从而减少了安全风险。

  以上信息由专业从事数字工厂云平台的智尘科技于2022/3/21 8:33:44发布

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