智慧工厂协同管控-深圳智慧工厂-天津智尘科技(查看)

边缘计算

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附近，从而减少了安全风险。

那作为制造企业的数字化转型团队，深圳智慧工厂，如何做到既保障内部稳定，又不落后于行业的者们呢？

参观对标交流，智慧工厂协同管控，通过学习别人的案例，了解前沿技术的储备和应用情况，智慧工厂解决方案，这个也是简单、直接、可行的方式，通过看和听来了解；尝试和一些具有代表性的企业展开一些合作研究，比方说AI算法如何应用于工艺过程质量预防；经济条件允许的企业，可以内部设置一些***技术研究实验室，可以联合高校、生态圈其他同行建立联合创新项目，真正落实产学研一体化融合，让高等学府的孩子们能够尽早了解企业的需求。

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，智慧工厂APP，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。