制造业数字化的技术发展趋势
工业物联网（IIoT）
IIoT 是智能制造的核心趋势。它连接机器、设备和传感器，收集实时数据，并实现制造过程不同组成部分之间的无缝通信与协作。
人工智能（AI）
人工智能和机器学习（ML）技术正被集成到智能制造流程中，以分析大量数据、检测模式、优化操作并实现自主决策。
边缘计算
边缘计算涉及在更接近源头的车间处理和分析数据，而不是完全依赖基于云的解决方案。这可减少延迟，改善制造环境中的实时决策。
统一命名空间（UNS）
UNS 在智能制造行业正日益受到重视。这是一种将制造环境中的不同设备、系统和组件无缝集成并通过统一数据结构进行访问的方法。
解决方案
EMQ 提供云边数据智能解决方案，将统一的 MQTT 平台与工业数据采集服务器相结合，帮助制造业无缝融合 IT 与 OT 数据，实现智能制造。
消除数据孤岛
实现对工厂数据的统一访问，包括实时收集所有工业设备数据、多源数据访问和企业系统集成。
提高运营效率
深入了解生产流程的各个阶段，找出潜在瓶颈。优化工作流程，提高整体运营效率。
降低成本
有效的预测性维护和优化的资源利用有助于减少计划外停机和浪费，从而降低生产和运营成本。
增强工业智能
通过集成物联网、AI/ML、大数据等技术，实现预测性分析和维护、自动化决策、自适应控制和异常检测。
优势
实时采集
海量、高频工业数据实时采集，多厂家各类设备数据的统一规范化处理。支持实时流式数据处理和转发，可在边缘执行原始数据预处理、过滤和分析。
无缝集成
可以与现场的硬件、网络等基础设施适配和集成。无论是服务器、工控机还是网关硬件，以及各类网络环境，都能够部署和使用，不受硬件厂商的限制。
人工智能
将制造数据实时发送到云端进行 AI/ML 训练，然后将训练后的 ML 模型下发到工厂车间执行，实现生产计划优化、质量控制和预测性维护。
云边协同
与云平台无缝集成，提供边缘软件的全生命周期管理，统一远程配置及管理。实时远程监控，及时发现运行异常，确保系统可靠运行。
应用场景
智慧工厂
实现工厂内设备、机器和系统之间的实时数据交换和协调。它能优化生产流程，包括生产监控、库存管理、质量控制和资源分配，提高生产率和灵活性，同时减少错误。
预测性维护
收集和分析来自传感器和设备的实时数据，结合 AI 模型推理，从而在潜在的设备故障或维护需求发生之前进行预测。最大限度地减少停机时间，降低维修成本，并最大限度地延长设备的使用寿命。
供应链可视性和优化
帮助制造商和供应商在供应链中进行无缝通信和数据交换。实时跟踪库存水平、装运状态和生产更新，改善协调，减少延误，提高供应链的整体效率。
工厂能耗监控
采集工业设备、智能电表水表及环境监测仪表，实现能耗数据精确测量。制造商可以优化能源使用，并实施可持续发展措施，以降低成本和对环境的影响。
生产数据可视化
通过对 PLC 进行实时数据采集， 进行数据过滤后通过 MQTT 上传数据大云端存储，对数据进行转发对接相关分析系统和告警应用，实时数据在车间大屏中可视化展现。
质量控制和追溯
在生产过程中持续监控质量参数。从传感器收集数据，进行实时分析，并触发警报或纠正措施，以确保产品质量的一致性。建立可追溯性，使制造商能够在整个生产和分销过程中跟踪产品。
