工业互联网，也称为工业物联网（IIoT），是指将联网设备和系统集成到传统制造流程中。它结合了传感器、数据分析、机器学习和自动化，以优化和提高制造各个方面的效率。工业互联网促进传统制造业高效生产的方式有：
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实时监控和预测性维护：通过在制造设备和机械中部署传感器和连接，工业互联网可以实时监控其性能。这使得制造商能够收集有关温度、振动、能耗等因素的数据。借助先进的分析和机器学习算法，制造商可以识别数据中的模式和异常情况，以预测设备故障或维护需求。这种主动方法可最大限度地减少停机时间并优化维护计划，提高整体设备效率 (OEE) 并减少意外中断。
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供应链优化：工业互联网通过提供库存水平、生产进度和物流的实时数据，实现对供应链更好的可视性和控制。这种可见性使制造商能够优化库存管理、简化物流运营，并根据准确和最新的信息做出明智的决策。通过最大限度地减少缺货、缩短交货时间并改善与供应商的协调，工业互联网有助于实现更精简、更高效的供应链。
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流程优化和自动化：工业互联网中的互联设备和系统有助于流程优化和自动化。制造商可以使用数据分析来分析和改进生产流程、识别瓶颈并消除低效率。通过实施机器人和智能控制系统等自动化技术，制造商可以提高制造操作的精度、速度和一致性。自动化还可以减少人为错误，并释放人力资源来执行更复杂的任务，从而进一步提高生产力和效率。
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质量控制和缺陷检测：工业互联网通过将质量控制传感器和系统集成到生产线中，实现对产品质量的实时监控。可以分析来自传感器的数据，以在制造过程的早期检测异常并识别潜在缺陷。通过及时采取纠正措施，制造商可以最大限度地减少废品、返工和产品召回，从而提高整体产品质量并减少浪费。
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数据驱动决策：工业互联网从制造环境中的各种来源生成大量数据。通过利用数据分析和机器学习算法，制造商可以获得对其运营的宝贵见解并做出数据驱动的决策。这些见解可以帮助优化生产计划、资源分配、能源消耗和其他影响效率的因素。制造商还可以识别数据的趋势和模式，以持续改进并推动制造流程的创新。
总体而言，工业互联网通过利用连接、数据分析、自动化和实时洞察来促进传统制造业的高效生产。它可以实现主动维护、供应链优化、流程自动化、质量控制和数据驱动的决策，从而提高生产力、降低成本、提高质量和增强竞争力。相关制造业企业数字化案例，欢迎访问“博维数孪”。
