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云计算如何推动传统制造业转向智能制造?

智能制造是云计算与制造业的深度融合,智能技术渗透入传统行业,需要借助云计算基础。工业大数据需要运行在云端,支撑企业在研发、生产、运营、营销和管理等领域实施创新。

智能制造是云计算与制造业的深度融合,智能技术渗透入传统行业,需要借助云计算基础。工业大数据需要运行在云端,支撑企业在研发、生产、运营、营销和管理等领域实施创新。

企业与消费者、合作伙伴的信息互动和交易行为将产生大量数据,挖掘和分析这些动态数据,将加速产品创新。但是,这项工作要有强大的互联网基础设施,跟进数据的更新,对数据进行实时处理。云计算弹性伸缩、自由扩展的能力,很好的适应了数据的快速增长和变化。

基于云端的大数据技术应用产品创新和优化中,将早期产品和新概念试验产生的数据,收集处理与研发团队形成良好的互动交互,带入以客户为中心的应用场景,进而制订产品的改进计划,支撑下一代产品的创研发。

云计算如何推动传统制造业转向智能制造?

智能制造场景下的生产线,有数以万计的微型传感器,实时探测传输温度、压力、振动和噪声等数据,检测频率快到以秒来计算。利用这些数据,可以实时进行设备诊断、能耗分析、质量事故预警等。

云计算、传感器、互联网技术等支撑的物联网,使用云端数据,分析整个生产流程,优化执行环节。一旦某个流程偏离了标准工艺,就会发出报警信号,快速地发现原因,解决问题。使得实时诊断、纠正生产错误,动态性监控成为可能。

物联网技术、移动互联网技术帮助制造业企业,获得完整的供应链数据,通过云端分析处理,大幅提升仓储、配送、销售效率,降低成本。供应链各个环节上的消费者数据、企业数据、供应商数据等汇聚到云端,利用大数据技术改进和优化供应链,敏捷响应市场的变化。

云计算是很好的营销分析工具,通过销售数据和消费者行为信息的多维度整合。依据个体需求变化、产品品类热度以及消费者画像等,快速调整产品策略和营销政策,实现产品的精准营销,提高营销能力,降低营销费用。

智能制造将改变传统制造业形态,实现多品种小批量、个性化生产等新模式。数据的精细化,历史数据的云处理,加工制造的云响应等新方式,释放产能约束、材料可用约束、工装模具约束,通过智能的优化算法,制定精细的计划排产,并监控制造与控制实际误差,动态的调整实施生产制造。

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