智慧工業與物聯網
從發展趨勢來看，智慧工廠的建設仍依賴工業大數據平台、軟硬體產品和系統。
在工業4.0時代背景下，智慧工廠需求強勁、快速成長，是未來製造業發展的趨勢，是智慧製造的基石。
拓樸圖
我們的核心技術：物聯網設備的接入管理和運維服務，支援物聯網設備的自我發現、自我整合和快速接入，聯網的物聯網設備的監控和管理，即時通訊和採集業務數據，為產業大數據平台提供基礎數據支撐。
智慧工廠是高度數位化和自動化的製造設施，利用先進技術來優化生產流程、增強靈活性並提高效率。 智慧工廠的架構通常由多個無縫協作的互連層組成。 以下是智慧工廠框架中這些層及其角色的概述:
1. 物理層（設備和裝置）
感測器和執行器：收集資料（感測器）並根據該資料執行操作（執行器）的裝置。
機械和設備：機器人、自動導引車（AGV）以及其他可以遠端控制和監控的機械。
智慧型設備：支援物聯網的設備，可以相互通訊並與中央控制系統通訊。
2. 連接層
網路：包括支援設備、機器和中央控制系統之間通訊的有線和無線網路。
協定：MQTT、OPC-UA 和 Modbus 等通訊協定促進互通性和資料交換。
3. 數據管理階層
資料收集和聚合**：從各種來源收集資料並將其聚合以進行進一步處理的系統。
資料儲存：基於雲端或本地儲存解決方案，安全地儲存收集的資料。
資料處理：將原始資料處理成有意義的見解和可操作資訊的工具和平台。
4. 應用層
製造執行系統 (MES)：管理和監控工廠車間正在進行的工作的軟體應用程式。
企業資源規劃 (ERP)：整合和管理業務營運各個面向的系統。
- **預測性維護**：使用歷史資料和機器學習來預測設備故障的應用程式。
- **品質控制系統**：監控和維護產品品質標準的自動化系統。
5. 決策支援與分析層
商業智慧 (BI) 工具：提供工廠運作即時可見性的儀表板和報告工具。
進階分析：將統計模型和演算法應用於資料以獲得更深入的見解和預測趨勢的工具。
- **人工智慧 (AI)**：人工智慧驅動的系統可以自主做出決策和優化流程。
6. 人機互動層
使用者介面：可自訂的儀表板和行動應用程序，允許操作員和管理人員與系統互動。
協作機器人 (Cobot)**：設計用於與人類工人一起工作、提高生產力和安全性的機器人。
7. 安全與合規層
網路安全措施**：防止網路威脅和破壞的協定和軟體。
合規性**：確保遵守與資料隱私、安全和環境影響相關的行業標準和法規。
8. 持續改進和適應層
回饋機制：從工廠車間和高階主管收集回饋的系統。
學習和適應：透過基於營運數據和回饋的迭代學習和適應來持續改進。
這些層的整合使智慧工廠能夠高效運營，快速適應不斷變化的條件，並保持高水準的品質和生產力。 每一層在整體架構中都起著至關重要的作用，它們之間的互連性確保工廠作為一個有凝聚力的單元運作，能夠即時決策並動態響應市場需求。
我們的案子
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西門子利用 Industry X 推動數位轉型，特別是在製造業，該公司在整個製造流程中使用先進的自動化和數位化解決方案
西門子將生產與營運流程以及設施管理與數位技術結合起來，以滿足工廠需求，從而提供跨流程和產品的即時洞察
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