数据的作用：实际应用和业务价值
智造工厂利用数据解决日常挑战，开启新机遇。以下是数据如何帮助的一些示例：
- 优化维护并避免意外停机
通过持续监测设备状况和分析实时数据，可以安排维护，减少意外停机、生产中断。据证实，基于机器数据和以往故障的预测性维护可将停机时间减少 30%-50%，维护成本减少 18%-25%。此外，在装配线中早期检测潜在故障可避免代价高昂的故障，为制造商降低生产损失。
- 延长设备使用寿命，减少浪费和能源消耗
及早发现磨损和潜在故障不仅可减少停机时间，而且可将设备使用寿命延长 20%-40%。监控设备性能和分析生产过程使制造商能够优化运营，大幅度地减少材料损失并降低能耗。
- 确保产品质量和自动检测缺陷
通过实时生产数据，制造商可以识别可能导致缺陷的关键参数（如扭矩、温度和压力）的微小变化。及早检测到这些异常可立即进行调整，保持质量的一致性并预防进一步的问题。
人工智能驱动的计算机视觉和基于传感器的检测可以通过分析人眼通常无法检测到的细节，实时检测缺陷和质量异常。研究表明，与传统人工检测相比，基于人工智能的视觉检测可将缺陷检测率提高达 90%，而传统人工检测通常取决于操作人员的感知和经验。
视觉系统还有助于进一步验证正常拧紧，及时发现其他参数的产品质量问题，减少不必要的返工和不合格品。拧紧结果的第二次验证在不断改进装配线方面发挥着重要作用。
- 提高工厂车间的安全性
数据在防止工业制造中的工作场所危害方面发挥着关键作用。实时监控和预测性分析使制造商能够识别风险并主动实施安全措施。例如，阿特拉斯 · 科普柯的数据驱动型服务解决方案 ALTURE 可监控控制器的各类事件，以检测过热或异常磨损等情况，并为工具标记关键事件。这种预测性方法有助于防止设备故障，从而避免操作人员受伤或发生危险。此外，ALTURE可以实时可视工具的状态，使工厂经理能够快速解决安全问题，保持更安全的工作环境。
- 更快地做出决策
智造工厂不仅只是机器，更是一个工人、人工智能和机器协作的生态系统。仪表板、警报和移动工具实时可视化，以便操作人员和工厂经理在出现问题时快速做出反应。自动调度、人工智能驱动的流程优化和实时分析确保运营平稳高效。
从数据到智能：分析、人工智能和持续改进
原始数据本身并不非常有用。为了释放真正的价值，制造商需要将数据转化为洞察信息。这就是分析、机器学习和人工智能工具发挥作用的地方。通过分析模式和趋势，这些技术可以帮助识别低效性、预测潜在问题，甚至推荐纠正措施。更重要的是，组合不同类型的数据并分析数据的相关性，有助于找到拧紧不合格的根本原因。这些见解有助于生产持续改进，并提高生产效率。
随着时间的推移，系统可以识别以前未编程的模式，自动调整以提高性能，减少手动输入，从而自行学习和改进。归根结底，这些系统并不能取代人，而是为他们提供支持。操作人员和工程师拥有更智能的工具，可以根据实际生产数据做出更明智、更快速的决策。
总结
智造工厂不仅仅是高科技设备，更是利用数据实现成果。从减少停机时间到提高质量和生产效率，数据有助于制造商更快地移动、更智能地工作并保持优势。在智造工厂的愿景中，数据是一项战略资产。制造业的未来不仅仅是智能的，更是数据驱动的。
