安全的远程连接
物联网希望实现万物互联，以便进行诊断、配方管理、协作工程和各种数据采集(从OEE到序列化)。物联网能够获取更多当前尚未获取的数据。原因可能是我们之前没有部署用于获取数据的传感器而且IT也不允许这样做。
网络安全
网络安全对于提高生产力大有帮助，能够有效防止工人试图绕过安全系统 *** 作。在安装费用、测试和诊断能力方面，网络安全也有许多优势。既要保持控制和线路功率又要确保工作速度、转矩、方向和位置不会引起危害。在实施过程中还要符合传统安全实施方案(即：将主控系统状态与独立控制器上的校验做比较)。
安全的运动控制
在网络安全功能中，安全运动控制功能最为强大。通过嵌入到伺服机构/变频驱动(配有安全编码器等硬件)中的智能软件，网络安全系统可保持生产线、印刷机、机器人及其他设备的正常运行(在安全模式下)。这种智能不仅能够提供现在熟悉的安全扭矩关闭信息，还能够提供安全的受限转矩、受限速度、位置和受限加速度等更多信息。
预见性维护
预见性维护的关键是根据机器实际状态而非根据固定的周期进行监控。此外，监控机器状态的关键是机械扰动。利用加速度计等网络化传感器可检测轴承、主轴、联轴器和其他机械设备的频率，预测发生故障的趋势，以安排预先性维护
资源管理
能源监测，不仅是电力监测，还包括水、蒸汽、压缩空气和真空、天然气、温度等，可以帮助您认识到提高可持续性的巨大潜力。将这些监测数据带入到单独的机器和过程单元(不仅是分支电路或输入电表)，将使数据变得更可行。为何一个收缩炉或轮班比另一收缩炉或轮班耗能多权衡能源成本和生产量之后的最佳生产线速度是什么
自动补偿
将更多智能推向设备级而不仅是在物联网通信。这样有助于提高性能并省去人为干预。先进的伺服驱动器就是一个好例子。驱动器内的自动补偿能够响应异常情况，预先消除干扰，无需技术人员对驱动器进行微调。无需引入示波器功能，也不用再插入笔记本电脑
甚么是物联网
希冀布局物联网，固然首先得了解甚么是物联网。百度对该词条的解释是：“物联网是新1代信息技术的重要组成部份，也是‘信息化’时期的重要发展阶段，其英文名称是Internetofthings(IoT)。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其1，物联网的核心和基础依然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩大的网络;其2，其用户端延伸和扩大到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通讯，也就是物物相息。物联网通过智能感知、辨认技术与普适计算等通讯感知技术，广泛利用于网络的融会中，也因此被称为继计算机、互联网以后世界信息产业发展的第3次浪潮。物联网是互联网的利用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和利用。因此，利用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新20是物联网发展的灵魂。”
上述文字最少很清楚地告知我们以下数点：
其1、物联网是互联网的利用拓展，其目的是利用信息技术提供的便利，实现物物相连。
其2、将物联网称之为“继计算机、互联网以后世界信息产业发展的第3次浪潮”，其创造的效力与效益不可低估。
其3、“利用创新是物联网发展的核心”，那处于起步阶段的印刷物联网应当选择怎样走，又能为企业的发展带来甚么,值得我们去尝试与思考。
印刷需要物联网来增进发展
1978年改革开放后的近410年时间里，中国的印刷业发展得很快，从当初的出书周期长、“北书南印”1跃成为世界印刷第2大国，产能显现多余，与很多行业1样，“去产能”成了当前的1项重要工作。
中国印刷业的发展有个明显特点，那就是紧跟国际市场发展步伐，10分重视技术进步，上世纪910年代的“铅(印)”转“胶(印)”阶段、数字印刷的起步阶段是这样，跨入新世纪后在ERP管理软件的利用、印刷+互联网、积极发展电子商务等环节上一样如此。为此，我们可以肯定地说，印刷企业普及利用物联网也一定如此，由点到面，由实力强大的领军型企业逐步地扩大到中小企业。
作出如上判断，是基于市场的客观需求与企业满足上述需求的主观可能这两方面：
从市场的客观需求看：伴随着个性化定制的日渐增多，印刷定单正由历史上的1统化、大印量渐进地转为小印数、碎片式，面对巨量的个性化定单，依托网络来组织生产与安排流通成为必须。
最早感知这类状态确当属数字印刷企业，1家较早利用电商渠道承接业务的老整体会颇深：在碎片式定单处于有限数量时，企业还能凭仗管理者的大脑并应用电脑辅助有序地控制生产进程与组织物流发货，1当个性化定单突破到1定的量，不管是物料配发回是生产环节间的衔接、终究产品的客户投递都难以只凭记忆来完成，条形码辨认成为组织生产的必须手段，这可以称之为物联网的低级阶段，差别仅在于管辖的产品链长度。
从企业满足上述需求的主观能力看：如果说在ERP管理刚推行时，生产工人对电脑指挥生产、控制进度还持排挤态度，感到受制于电脑，但时至本日，不管是软件开发能力或是员工接受程度都已产生了天翻地覆的变化，延伸此1系统，进1步强大这1系统的能力，由电脑负责起从定单承接到物流派发的全进程应当说已不是1件难事。
既然主客观条件都已具有，既然物联网的利用可以减少进程中的过失、下降管理费用、提升全流程效力，那企业又何乐不为又何必不在ERP的基础之上、以产品作为主角、通过智能化的网络来管理企业
有财力的企业应当敢当排头兵
榜样的气力是无穷的，物联网在印刷企业的利用一样需要有大企业来引领，由于他们有能力承当起这块前期开发本钱，有能力承当可能产生的开发风险。
物联网究竟应当涵盖哪些范畴物联网怎样“通过智能感知、辨认技术与普适计算”“利用于网络的融会中”物联网能否帮助企业实现印刷耗材的零库存完成的产品如何确保以最快的速度投递客户手中，既可以减少仓储面积又可以尽快回笼资金伴随着机器人上岗的逐渐增加，智能化的生产软件能通过物联网的有效调度组织起生产所有这1切都应当是物联网开发进程中加以思考与解决的问题。万事开头难，在没有成熟经验的状态下，先吃螃蟹的对象无疑存在着较大的投资风险，也存在着成功与失败两种可能，这就需要有胆略的领导与能够承当起风险的先行者。
2016年成功登陆新3板的浙江茉织华印刷公司在建设新厂的进程中依照物联网要求在库存管理上迈出了第1步，庞大的仓库从底层贯通至4层厂房，货架挺拔但井井有条，无人驾驶的升降机依照条码指令穿梭于库位，或取出材料送至生产车间，或堆放已装箱完成的产品等待物流发运，让人叹为观止。全部仓库虽则寥寥数人，但1切尽在掌握中，较之人工管理更加清晰。假以光阴，联网单元的不断增多，该网络所触及的领域能够愈来愈趋完善，效能的体现也就更加清晰。
事实上，进入2016年后，通过上市公司公告，我们看到印刷圈中已上市的美盈森、劲嘉、合兴包装、奥瑞金、新通联等公司都已着手布局物联网，这么多上市公司的涌入，除他们具有资金优势外，更重要的是告知我们：物联网确切已成为智能化时期互联网延伸发展的1个方向。我们希望这些行业的先行者能够为后人提供经验，通过实践摸索出1条经济实用的物联网利用之路。
物联网需要大数据分析支持
物联网除帮助我们提高效力、节俭本钱，积累起来的数据一样是不可多得的资源，用好大数据，做好相干分析，可让本来呆板的数字1个个变得鲜活起来，帮助我们提升管理水准。
具体来讲：做好对使用材料的数据分析，可以从中挑选出性价比最高的供应商;对生产进程的数据进行分析，可以看到工艺改进的可能，节俭本钱的空间，也能够从中看到员工工作责任心的强弱;对物流数据展开分析，可以看到1段时间内市场的变化与拓展空间;对业务数据展开分析，可以看到不同产品的毛利率，根据产能寻求新的扩大点与舍弃掉部份低端客户;对资金回笼数据展开分析，可以了解到客户的信誉与资金状态，避免坏账;……所有这1切，关键是领导要把数据当作资源，要有懂业务的对象对数据展开分析，让数据产生效益。
把两位英国教授书写的《大数据时期》1书翻译推荐到国内来的周涛先生，他所在团队的首席技术官认为：“大数据的作用就在于从数据角度帮助企业进行决策”，这是完全正确的。但也有专家归纳了大数据的4个特点：1)体量巨大(Volume);2)类型多(Variety);3)价值密度低(Value);4)处理速度要求快(Velocity)，这些特点也就决定了大数据的分析处理工作需要有能人、专家，需要他们凭仗慧眼识货，通过对数据的挑选，从复杂无序的数字中通过整理分析寻觅到对企业有用的东西。
总之，从认知物联网到应用物联网还需要时间，需要我们去消化吸收，在实践中加深理解，从积累数据到利用好这些数据一样需要我们通过实践，去体会与感悟，用好物联网数据，无疑是锦上添花。
中小企业关注物联网的发展比抢先进入来得重要
俗话道：春江水暖鸭先知，缘由在于鸭子终年待于水中，自然最早感知水温的变化。大企业率先试水物联网，一样是基于他们的需求、对物联网的认知与雄厚的资本气力，让他们有可能在现有认知的基础上去展开入门阶段的工作，在实践中积累经验。对绝大多数的中小印刷企业由于囊中相对羞涩，缺少相应的技术人材队伍，就应当更多地关注物联网的发展，而不是轻易试水。
有前车之覆可供鉴戒：
电商在业内热烈非凡，印刷+互联网固然是方向，但从襁褓中的胎儿长大成为1个可以自立的青年，这中间的投入可想而知。龙樱网、涂书网等很多已夭折的网站并不是是他们当初选择的方向不对，而是入门的时间尚不成熟，他们还缺少相应的能力与经济实力，以致参与了，尝试了，但终究难成气候，以致折戟沉舟，庞大的前期投资只能打水漂。这告知我们，即使方向对头，时机未到也未必就可以成功。
大型数字印刷装备在短版图书印刷领域利用的情况在1定程度上也是这样，近2年来新进入这1领域的企业不在少数，投资动辄上千万，但至今能够盈利的企业还属凤毛麟角。短版图书的印刷使用可以按需组织生产的数字印刷装备固然正确，这样做可以有效减少预造货对资金的占有，下降出现适销不对路状态可能致使的市场风险，但鉴于相对较高的制造本钱，要想在现时为企业带来利润就显困难，1哄而上，对那些期望短时间内即能带来利润的企业必将是1场不小的灾害。
那在RFID的开发利用上、在3D打印上、在VR开发上、……，每项新技术的出现总有很多企业蜂拥而上，生怕落后失去市场，但结果无疑有成功者，但更多的多是由于入场过早或力所不逮无奈选择退场。
实事求是 适度利用 渐趋范围
综上所述，笔者的建议是：物联网正处于引入期，作为领军型企业的印刷圈上市公司天经地义地应当参与试水，引领行业向前发展，并通过实践积累经验，为中小企业今后踏入物联网提供经验，减少无谓投资。对为数众多的中小企业，更多的应当是关注互联网的延伸发展，积蓄气力、选择时机、踩准步点、适度参与、渐趋范围。
所谓积蓄气力、选择时机是指看准下1步的发展方向后，通过招聘或培养相应的技术人员，根据本身需要与财力在适当的时候择机参与。在时机尚不成熟的时候，盲目跟风，必将增大投资，提升风险。
所谓适度参与、渐趋范围是指中小企业在物联网利用上没必要1味寻求大而全，完全可以从某1个相对成熟的局部起步，而后伴随着熟练利用渐趋扩大，这样风险小而效力高。所谓“以用户体验为核心的创新”就是强调要从企业实际动身。
期待着试水企业的成功，期待着成功企业在适当的时候贡献自己的经验，为行业发展提供榜样。人工智能在制造生产有哪些应用的这个话题足够大，因此需要厘清讨论边界。本文讨论的边界是如何通过人工智能这项技术代替人脑甚至超越人脑的功能，来实现制造业生产效率的提升。
在开始正式讨论前，尝试先回答一个问题。为什么制造业需要人工智能？
从两个维度来解读，首先是技术上：计算机处理速度大幅提升、存储成本下降、以及云计算、物联网等技术的发展，让人工智能的应用成本大幅降低。其次是需求上：随着消费者个性化和产品品质升级的需求发展，大大增加了制造业的复杂性，包括生产的组织形式、质量检测环节、仓储物流等环节。随着系统越来越复杂，人的学习曲线就会越缓慢，人应对复杂系统的能力就会成为制约技术进步和应用的瓶颈。在传统工业界大都以人的决策和反馈为核心，这就会导致系统中有很大一部分的价值并没有被释放出来。而人工智能为工业带来的变革，就是摆脱人类认知和知识边界的限制，为决策支持和协同优化提供可量化依据。
本文讨论人工智能在生产不同环节，包括产线设备、质量检测、仓储物流、整体运维四个方面的应用。
1、人工智能在生产产线的应用
11产线设备维护
人工智能在工厂运维的应用：
比如一条生产线突然发出故障报警，机器能够自己进行诊断，找到哪里产生了问题，原因是什么，同时还能够根据历史维护的记录或者维护标准，告诉我们如何解决故障，甚至让机器自己解决问题、自我恢复。例如，在一个电网中，要能够可靠地定位在电网的哪个地方出现了问题，用常规方法大概只能做到80%。西门子利用了深度学习技术对历史故障事件学习，通过已经分布在电网中的继电器，来更好地判断电网出了什么问题，出在哪个地方等等。学习算法已经嵌入到我们标准断路器的产品中。
人工智能在预测性维护的应用：
如果工业生产线或设备如果突然出现问题，那造成的损失是非常巨大的。利用大数据建模和神经网络等算法，可以让机器在出现问题之前就感知到或者分析出可能出现的问题。比如，工厂中的数控机床在运行一段时间后刀具就需要更换，西门子的数控机床预防性维护解决方案，通过分析历史的运营数据，机器可以提前知道刀具会损坏的时间，从而提前准备好更换的配件，并安排在最近的一次维护时更换刀具。
12产线设备参数优化
生产产线工位少则几十个，多则数百个，涉及的产线设备、生产物料、工人都非常多。通过基于生产线的大量数据，基于大数据分析和智能算法可以优化生产工艺、提升产品品质。在中策橡胶，基于阿里云ET工业大脑，将生产端的各类数据进行深度运算和分析，形成了资源最优利用的方案组合，提升了5%混炼胶合格率。在天合光能，阿里云数据科学家通过研究光伏电池的业务流程和制作工艺，构建出数据分析模型，对工艺参数进行调整，最终在丝网印刷环节捕获到了关键因子，优化后A品率提升了7%。
2、人工智能在质量检测的应用
现在有很多工厂传统上都是用人工在做质量检测的工作，在生产流水线上的质检员，他们需要每天花10个小时以上的时间去判断质量。很多工厂这个工作岗位两三个月就要轮一次岗，因为肉眼确实受不了。为什么之前没用技术的手段帮助解决质检的问题呢？主要原因是传统视觉设备误判率比较高。大概是有百分之二十，甚至三十的误判率。人工智能最重要的一个能力，它具备学习能力。比如说，同样一个划痕，它会和传统系统一样，第一次都犯错误。但是人工智能第二次、第三次，它不会犯一样的错误，它具备一个学习能力。同样的问题或者类似的问题，下次它会做出非常精准的判断。而传统的系统除非修改程序，同样的问题，下次它一样会犯错误。
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