智慧製造從這裡開始
自適應生產是一種智能製造方法,它使用即時數據、AI 和自動化來持續調整流程。它能夠快速回應需求、供應或營運的變化,從而提高效率、靈活性和靈活性,而無需重新整修現有的自動化系統。
合併 IT 和 OT 允許:
- 適應性製造
- 即時洞察
- 更快的決策
- 無縫人機協作

自適應生產是一種智能製造方法,它使用即時數據、AI 和自動化來持續調整流程。它能夠快速回應需求、供應或營運的變化,從而提高效率、靈活性和靈活性,而無需重新整修現有的自動化系統。
合併 IT 和 OT 允許:


結合現實世界和數位世界,可實現基於數據的概念和 AI 副駕駛,使您可以針對新產品進行最佳化和調整生產。

自適應性企業使其團隊擁有即時響應式系統的能力。他們可以放心地適應變化,並由可靠的數據支持。

自適應性生產使製造商通過將 IT 和軟件開發方法應用於自動化來保持靈活性和競爭力。
探索自動化的未來是什麼樣的以及如何實現它。

自適應性企業使其團隊擁有即時響應式系統的能力。他們可以放心地適應變化,並由可靠的數據支持。

自適應性生產使製造商通過將 IT 和軟件開發方法應用於自動化來保持靈活性和競爭力。

適應性生產適合您嗎?您可以根據目前的自動化設置進行建置嗎?我們的專家安妮瑪麗·布魯回答最常見的問題。
自適應性生產將製造從靜態效率轉移到動態彈性。使用 AI、軟體定義自動化和類似 IT 的工程,可實現即時回應中斷,同時支援 — 而不是替換 — 工作人員。它可擴展適用於所有企業規模,依賴隨插即用技術來最佳化生產,而不需要深厚的技術專業知識。
靈活的製造可處理產品變更,但自適應性生產可以回應所有製程條件,例如設備行為和供應變化。它可監控效能、偵測品質問題並即時調整,從而提高任何生產組合或量產量的產量、品質和輸送量。
適應性生產使用在現有系統上建立的分層技術堆疊,非常適合棕色場地點。邊緣運算可實現檢測和預測性維護等即時功能。透過使用圖形資料庫整合來自機器、軟體和排程的資料,它可以建立統一的生產模型。然後,產生式 AI 和大型語言模型可以通過普通語言查詢訪問洞察。
自適應性生產可建立封閉式回饋迴圈 — 從感測到行動。邊緣裝置即時偵測問題,而基於圖形的模型則可以進行根本原因分析。生成式 AI 將資料轉換為直觀的答案,並且可以自動執行更正動作。這種連續循環驅動更智能、更有效率和靈活的操作。
在這些所謂的棕色場設置中,自適應性生產增強而不是取代現有系統。邊緣運算和智能感測器層疊在舊式設備上,捕捉各種資料。通過語義建模,這些數據統一,以實現 AI 驅動的監控、根本原因分析和自我最佳化,可擴展,而無需重大的基礎架構變更或中斷。
美國食品公司泰森食品公司(Tyson Foods)利用人工智能副駕駛來支持使用歷史數據來支持輪班計劃的實際應用性生產。無縫的工作流程整合和最少的變更管理來源於高度的採用率。成功取決於強大的資料基礎和以使用者為中心的設計,早期吸引前線工作者。結果:更好的效能、更快的問題解決,以及更具吸引力的技術支援工作場所。
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完全整合的自動化 (TIA) 和工業營運 X 使您的生產高度自動化和自適應性。將 IT 與 OT 專業知識結合,以軟體開發的速度體驗自動化。
我們對自適應生產的方法基於現有的自動化系統,通過整合 IT 功能並維持以人為中心的重點。