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如何把产品生产出来的数据模型就做好了

在这个过程我们从产品设计开始，研发部门把设计产品的元器件清单、组装图、测试条件这些信息放进一个数据库里，步就完成了，一个1.0版的产品数据模型就做好了。

接下来到了第二步，生产规划部门，如果我们还用刚才那个数据模型，内容就不够了，因为那里只有设计参数，而没有生产参数。所以我要继续输入如何把产品生产出来的数据，比如工艺流程、质量标准这些东西，这个数据库就自然扩大了，变成了数据模型2.0。

到了第三个部门，制造工程部门，要对生产机床进行编程，各种自动化组态、程序调试，把制造环节的数据进一步的扩大，形成数据模型3.0。这个过程中我可能还需要从ERP来调用生产订单的信息，从PLM得到产品设计信息，然后还要从物流系统得到物料信息，把这些综合在一起和生产线进行互动形成生产，这个环节就是运营管理。

就这样，一步一步，从1.0到N.0,这个数据模型会越来越大，它从头到尾都是在一个数据库中不断扩展起来。以前是各画各的纸，然后根据一个标准拼起来，现在是大家都在同一张纸上画，一笔一笔添上去，由“接下来……接下来……”变成“一边……一边”，这个数据模型就是虚拟工厂，当虚拟工厂和真实工厂实现了互动和同步，一个数字化工厂就形成了。

数字技术可提高自动化、预测性维护、流程改进的自我优化

这种数字技术可提高自动化、预测性维护、流程改进的自我优化，的是，将效率和对客户的响应能力提高到的新水平。发展智能工厂为制造业进入第四次工业革命提供了难得的机遇。 分析从工厂车间的传感器收集的大量大数据可确保制造资产的实时可见性，并可以提供用于执行预测性维护的工具，以地减少设备停机时间。 工业 4.0 概念和技术可以应用于所有类型的工业公司，包括离散和流程制造，以及石油和、和其他工业领域。

在智能工厂中使用高科技物联网设备可以提高生产力和质量。 用 AI 驱动的视觉洞察力取代人工检查业务模型可减少制造错误并节省金钱和时间。 只需少的***，质量控制人员就可以设置连接到云的智能手机，以从几乎任何地方监控制造过程。 通过应用机器学习算法，制造商可以立即检测错误，而不是在维修工作更昂贵的后期阶段。

边缘计算实时生产操作的需求

边缘计算

实时生产操作的需求意味着必须在“边缘”（即数据创建位置）进行一些数据分析。 这地减少了从产生数据到需要响应的延迟时间。 例如，检测安全或质量问题可能需要对设备进行近乎实时的操作。 将数据发送到企业云然后返回工厂车间所需的时间可能太长，并且依赖于网络的可靠性。 使用边缘计算还意味着数据保持在其源头附近，从而减少了安全风险。

实现供应链透明度的关键技术

供应链

工业运营依赖于透明、的供应链，作为稳健的工业 4.0 战略的一部分，供应链必须与生产运营相结合。 这改变了制造商获取原材料和交付成品的方式。 通过与供应商共享一些生产数据，制造商可以更好地安排交货时间。 例如，如果装配线出现中断，则可以重新安排或延迟交货，以减少浪费的时间或成本。 此外，通过研究天气、运输合作伙伴和零售商数据，公司可以使用预测性运输在正确的时间发送成品以满足消费者的需求。 正在成为实现供应链透明度的关键技术。