YOKOGAWAPW481-10 S2

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智能制造中產品成本包括生產成本、運行成本和管理成本。其中生產成本可以通過自動化技術和原材料的優化來實現，但是運行成本和管理成本則必須應用IT技術、軟件管理技術以及互聯網技術來實現，比如利用大數據來提高市場的響應能力，優化服務。

　　在這里，解決方案是使用現代化系統，例如菲尼克斯電氣提供的PLCnext和PROFICLOUD。基于PLCnext的控制器可以從使用大量不同協議的傳感器中讀取數據，并與過程控制器并行，然后將該數據作為原始數據在PLCnext控制器內預處理之后傳輸至PROFICLOUD。

數據在PROFICLOUD中的處理方式多種多樣。由于PROFICLOUD的開放性，來自第三方提供商( 如傳感器/執行器制造商)的應用程序可以通過智能算法分析這些數據，并提出維護計劃。專門從事“大數據"的公司可以根據這些數據為工廠運營商提供運維建議，同時，來自現代化傳感器的數據可用于優化生產過程。方法往往是*的，菲尼克斯電氣就此解開了戈迪安之結。

智能制造中的“提高速度"

　　智能制造中的速度可以分成研發速度、生產速度和響應速度。要提高生產速度，需要采取深度自動化的方法，使得生產制造自動化程度更高，生產流程更加精細化，制造工藝適應性更強和制造方法更加靈活。但是研發速度和響應速度的提高要采用互聯網的技術、大數據、云計算的方法，通過分析、歸納和總結來預測產品更新換代的時間點，盡早開發新一代產品。另外，還可以利用大數據來了解產品在市場中的運行動態，并及時改善產品的性能特性來滿足市場的需求。