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      制造業中的云計算:從不可能到不可或缺

      來源:網絡

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      所屬頻道:新聞中心

      關鍵詞:云計算

        大多數制造商都熟悉“智能工廠”、“未來工廠”或“數字工廠”等術語。但無論使用什么術語,都意味著數字技術能夠提高生產力、效率、安全性,以及創建合規性的生產環境。不幸的是,這也意味著大多數制造商的當前狀態與其理想的生產環境似乎相去甚遠。為什么?因為從歷史上看,制造IT項目已被證明是一種時間漫長的、成本高昂的項目,并且在許多情況下存在風險——尤其是在需要遠程托管制造應用程序的情況下。


        然而,制造業的數字化應用在過去幾年有所加速,主要由三個因素驅動:


        (1)電信供應商在多個地區以可承受的價格推出了高速和高可用性的網絡服務。


        (2)云計算技術不斷發展,帶來了基于云的解決方案,可以顯著縮短制造商的價值實現時間。


        (3)新冠疫情造成的中斷迫使制造商重新審視他們的傳統技術和方法。


        隨著網絡技術和云計算服務的發展,制造商可以獲得全新的基礎設施選項,他們可以使用這些選項來改進他們生產車間運營的方式。這些選項包括用于解決近實時用例的邊緣計算;出于合規性原因必需采用的私有云;以及使他們能夠獲得大規模生產、創新能力和靈活性的公有云。這就是所謂的“Cloud Continuum”模式,這種新模式將集中式和分布式計算資源相結合,以確保新的IT和業務效率。


        與云計算相關的IT效率是眾所周知的。例如,與未充分利用的傳統現場基礎設施相比,如果設計得當,靈活的按使用付費計算能力可以降低20%~40%的成本。云計算還允許獲得行業領先服務提供商(如AWS、Azure、谷歌、Oracle等公司)提供的更多功能,以保持基礎設施正常運行,而不是依賴過時的軟件或易受攻擊的傳統基礎設施。通過正確利用云計算服務,企業可以減少IT勞動力和運營成本。


        從業務效率的角度來看,制造商可以通過使用以下組件來釋放價值:


        用于控制和實時供應鏈集成的分析工具,讓位于更智能、更快速的運營決策。


        確定聯盟以使來自不同企業的用戶無需創建界面即可協作。


        允許預測維護和質量事件的機器學習算法和數字孿生。


        用于資產監控的工業物聯網,可延長工廠的正常運行時間。


        用于企業共享的工程和制造數據的數據湖。


        用于危險檢測的計算機視覺,例如檢測沒有采用個人防護設備的人員或限制區域的人員,以及用于產品檢查。


        用于語音到文本應用程序(例如日志)的自然語言處理。


        用于與原料供應商或消費者進行數據交換的臨時數據庫。


        用于快速工作流程自動化和數據收集的低代碼/無代碼。


        但仍然存在一個問題:云計算帶來這么多好處,那么為什么制造商仍然對在工廠中使用基于云計算的解決方案猶豫不決?


        從基礎設施的角度來看,大多數制造商都知道與遠程托管制造應用程序相關的風險,例如性能、可用性和安全性,但減輕這些風險的方法卻并非如此。直到最近,許多制造商才提供、了解或負擔得起5G和多接入邊緣計算等新解決方案以增加安全性。


        從軟件的角度來看,直到幾年前,云計算對制造商的價值還是非常有限的。云計算曾經被視為虛擬數據中心,將制造行業的應用程序遷移到該中心并不代表一個引人注目的商業案例。然而,隨著軟件供應商推出新的基于云計算的產品,人們見證了采用云計算帶來的巨大變化。采用基于云計算的解決方案已經變得越來越有吸引力,尤其是對于那些尋求創新方法來解決問題的企業來說,否則仍然只能采用過于昂貴或復雜的內部部署設施來解決。


        基礎設施的進步以及云計算軟件產品的指數級增長,加速了供應鏈的數字化,使制造商能夠以更加透明和自動化的方式運營和互動。一些制造商正在迅速擴展其運營智能,從單一資產描述性分析轉向需要了解的事情;規范性分析可以告知制造商應對即將發生的事情的選項。


        Cloud Continuum支持的指數級價值創造周期不僅僅取決于IT。它要求企業擁有明確定義的愿景、適當的運營模式以及設計合理的一套技術采用原則。采用沒有這三個組件的云計算解決方案,通常會導致難以擴展和維持預期收益。


        總之,云計算技術在制造業中的應用從一個被認為不可能實現的概念或至少在經濟上不可行的概念,發展成為制造商在數字世界中有效競爭的不可或缺的方式??梢岳斫獾氖?,在這個領域有太多的新事物,而為了提高生產率、效率、安全性,制造商需要不斷從探索和實踐中學習


        (審核編輯: KEEP)

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