你有多聪明？

人们的标准智商测试已经建立多年。尽管这些测试中的内容经过精心巧妙地组合在一起，但人与人之间的“聪明”却各不相同。进行智商测试的人很可能会喜欢他们自己拥有的“聪明”类型。然而，人类非常复杂。每个人都是不同的，在众多学科、技术、艺术、社会和其他方面都具有天赋的技能和能力。将我们大家团结起来作为一个社会，我们就组成了一个非常好的团队，至少当我们一起工作并互相支持时是这样。你会认为在制造技术的情况下，整个过程应该简单得多。我们如何评估智能工厂的智商？应考虑多种不同类型的“智能”，就像机器技术和软件自动化机会一样多。在人类中，我试图提高我们的智商是一项相当大的挑战，但在工厂中，由于数据可用性的提高和软件技术的不断发展，这变得越来越容易。在人类中也是如此，智商较高的人往往是特定方面的专家。在我们的工厂中，我们需要很好的智能平衡，例如，不仅是单台机器上的机器学习，或者是特定生产线配置上的闭环反馈，或者是一些物料的自动化物流决策。为了评估工厂的“AIQ”（人工智能商数），我们需要研究所有可能产生影响的主要因素，即我们利用可用和实用技术的程度，以便我们能够寻找改进的领域，例如，通常会以新的方式利用现有数据以自动化附加功能，或更详细地洞察潜在问题。一个重大挑战e 是数据获取和利用之间的关系，非常类似于鸡和蛋的难题。从自动化收集数据存在许多困难，包括电气连接、协议、数据编码以及供应商之间不同的语言定义和实现，即使遵循熟悉的遗留行业标准也是如此。 IPC Connected Factory Exchange (CFX) 是第一个解决所有这些问题的标准，它建立在电子领域，但适用于所有形式的离散制造。然而，无论选择哪种数据采集方法，都会涉及大量成本，这些成本本身缺乏商业目的，因为数据本身在使用之前几乎没有价值。另一方面，为什么在缺乏数据时开发智能工厂应用程序，或者更严重的是，由于缺乏上下文甚至连贯定义的含义，数据不可行。为实现智能工厂业务案例，数据采集n 需要以具有成本效益的方式呈现，以及清晰的价值驱动的数据利用潜力路线图。 “发现您的智能工厂智商”白皮书列出了那些发现智能制造应用程序的人最普遍的愿望，使用一组定义的规则来指导读者评估当前智能工厂成就水平，以及立即为下一阶段的技术做好准备，然后制定最终路线图，以实现数据驱动制造可以提供的所有好处。任何寻求提高数字化水平、使数字化在投资回报率 (ROI) 方面更具成本效益和负担得起的工厂运营，或者只是对组织内的不同运营进行基准测试以确定战略，都会发现这一点白皮书是智能工厂技术实际测量和评估的宝贵工具。想学习更多关于开发智能工厂？单击下面的链接并...发现您的智能工厂 IQ