工業自動化和信息流正在快速增長。無論是具有協作機器人（COBOT）、自主移動機器人（AMR）高速生產線還是其它生產線，全球各地的工廠都在尋求優化工作流程、提高安全性以及生產效率的解決方案。

然而，工廠車間的自動化有一個經常被忽視的地方：信息。如果使用得當，在產品生產過程中獲得的數據，可以幫助工程師做出經深思熟慮、更明智的決策。

問題是許多工廠沒有配置適當的自動化或控制機制，將產品從步驟A帶到步驟Z。這通常會減少產品生命周期中收集的信息。

更好的自動化和更多的信息

如果工廠生產線沒有實現自動化，那么收集數據只能與當前的手動過程一樣。一步一步收集信息，意味著在產品開發過程中會喪失可視性。團隊很難也幾乎不可能理解潛在的挑戰或缺點，因為他們只關注客戶的規范。

雖然滿足客戶需求是首要任務，但如果沒有自動化，團隊將錯失大量數據。更好的自動化意味著更好的流程和更多的制造信息。這些數據將有助于提高產量、減少不必要的工作并減少停機時間和浪費。

制造業應用中的海量數據

有助于揭示生產線上見解的數據，有不同的數據包、規格和形式。在構建階段，收集的第一組數據通常與質量和產品性能保持一致。另外一些超出了產品屬性的信息，有助于回答以下重要問題：

■ 制造產品需要多長時間？

■ 該特定項目需要花費多少小時？

■ 是否使用正確的工具？

■ 制造產品的正確組件和材料清單如何？

這一層的信息源自整個控制線。它幫助團隊遵守標準操作流程，并確保產品按照基于周期時間和其它領先的標準規范制造。
 

與手動或半自動生產線相比，全自動生產線還使工程師能夠收到更多的性能反饋。這是因為信息控制通過自動化工具，可以在產品生產過程中提供數據，并利用這些數據在監視器上實現可視化。例如，團隊可以看到產品緊固件上的扭矩值，確保在裝配過程中（而不是之后）滿足要求。

全自動生產線還可以更輕松地將關鍵信息傳遞給客戶。例如，對于醫療設備，自動化數據收集使團隊能夠以精確、及時和有效的方式記錄并向客戶提供防水、測試、密封和其他關鍵因素的信息。對于其他具有嚴格要求的行業（如汽車行業）也是如此。

要讓工廠生產線實現這樣的自動化和數據收集水平，需要時間、規劃和專業知識。有兩種方法可以實現自動化控制機器和設備。

第一種是可編程邏輯控制器（PLC）。PLC可以幫助同步生產線控制，包括速度、物料流入和流出之間的相互作用以及其它內容。通過PLC，運行人員可以坐在帶機器視覺攝像頭的輸送機前。當產品放在輸送機上時，它會看到產品在輸送機上，并進行下一個循環。雖然PLC正確執行控制反饋，但在此過程中沒有數據收集——只有被動、半自動控制。

為了充分利用自動化和相關數據，工廠應考慮將工業PC與高速自動化和傳感器相結合。這些系統為PLC的邏輯編程提供了先進的計算能力和信息控制。邊緣網關也支持此配置，以幫助管理數據流。

實時分析和數據采集

在獲取實時分析的最終數據之前，組織需要采取的步驟包括：

■ 更好地了解輸入-輸出機制；

■ 使用合適的傳感器收集數據；

■ 通過低代碼/無代碼應用，啟用閉環控制程序。

更智能的系統有助于在整個產品生命周期中收集數據，從而釋放前述的諸多好處。數據還可以傳輸到云端，以進行大數據分析，或在邊緣靠近機器的地方進行實時處理。通過將自動化過程與人工智能 （AI） 和機器學習 （ML） 相結合，開發閉環控制，可以釋放更多價值。

使用AI和ML來釋放更多價值
 

ML可以從閉環控制中獲取大量數據，并將其合成為可操作的信息，從而推動更好的流程和更明智的決策。ML幫助團隊將信息用于控件，這些控件可以在不停機的情況下，實時調整生產線的參數。ML還可用于識別和消除工作中的非增值活動，例如在一段行程后測試產品。

AI和ML價值的另一個驅動因素是視覺。例如，從支持工業PC的閉環系統中獲取數據，機器可以檢測產品上的瑕疵或其它缺陷，如劃痕。此異常檢測功能，允許系統映射到造成這些問題的熱點，并標記要檢查的潛在問題區域。

然而，要充分利用這些解決方案，必須考慮以下一些因素：

1、您將自己構建AI/ML還是從第三方處購買？

2、跨生產線的可擴展性如何？

3、誰來創建算法和教學模型？

4、是否有足夠的數據科學家來支持該項目？

5、是否有合適的系統和員工來理解和解釋數據？

當自動化發揮其最大功能時，它可以強制執行流程中的戰略紀律。自動化是一種受控機制，允許機器對機器（M2M）接口以正確的步驟順序驅動產品，從原材料直至轉化為成品。產品性能、質量、周期時間和工作站內外管理物流的信息流，與自動化同步完成。當自動化與AI/ML相結合時，就為系統帶來更多可能性。