汽车生产制造的质量与运营优化
在提高生产运营效率、降低制造运营成本的大背景下，汽车制造业越来越多采用基于 IT 与 OT 结合的工业物联网技术进行制造生产的数字化转型。通过采用物联网技术，汽车制造商可以获取大量实时数据并使用这些数据进行生产优化、故障检测、预测维护等领域的应用，从而提高生产效率、降低成本、提高产品质量和满足客户需求，以保持竞争优势。
挑战
生产运营效率优化
缺乏高质量生产数据的支撑与系统之间的协作，汽车制造商可能难以优化生产流程，导致效率低下、资源浪费和成本增加。
产品质量有待提高
由于缺乏实时数据收集和分析，难以及时识别和解决质量问题，从而导致产品缺陷和召回。
消费者需求多变
消费者对汽车的需求也在不断变化，他们更加关注汽车的安全、便利、舒适性和环保性能等方面，这也促使汽车制造商不断改进产品设计和生产流程。
维护成本增加
在缺乏生产过程中产线设备的实时数据支持下，汽车制造商可能需要进行更频繁和昂贵的维护，以确保设备可靠性，从而导致成本增加。
方案
EMQX IIoT 解决方案可以通过提供高效灵活的数据访问，帮助满足汽车制造行业的数字化转型需求，从而从异构的工业设备中获取数据。
边缘工业协议网关软件 Neuron 支持各种工业协议，如 Modbus、OPC-UA 和大多数主流 PLC 协议，从而实现了从各种设备中高效获取数据。通过轻量级的边缘流式处理引擎 eKuiper，实时收集的数据在边缘进行处理，为边缘 AI 推理服务提供高质量的数据源。轻量级部署和基于 SQL 的边缘流式数据处理有效降低了云端传输成本，使得边缘实时响应数据成为可能。
EMQX 提供大规模的数据访问，同时提供各种数据接口、数据持久化和消息队列集成能力，以及用于外部应用程序集成的标准 RESTful API。这使得 EMQX IIoT 解决方案可以与其他业务系统（如 ERP 和 CRM ）集成，从而实现更有价值的分析结果。通过 EMQX ECP 云边一体化管理平台，EMQX IIoT 解决方案可以轻松管理多位置、多集群的分布式部署，提供灵活多样的边缘云数据通道。
成果
- 优化生产流程：通过实时数据收集和分析，可以优化生产流程，提高生产效率和产品质量。
- 降低成本：通过数据分析和预测维护，可以避免设备故障和停机时间，从而降低维护成本和生产成本。
- 客户满意度提高：通过实时监测车辆状态和提供个性化服务，可以提高客户满意度和忠诚度。
- 快速响应市场需求：通过实时数据分析和生产计划调整，可以更快速地响应市场需求，满足客户的定制化需求。