领导智能制造的必要性怎么强调都不为过：做出革命性的改变可能很艰巨。但这个行业出现的领导者向我们展示了它也可以令人振奋。为了汇集这群杰出人物，智能制造考虑了这样一个事实，即大公司、初创公司、公私合作伙伴关系和标准组织内部正在发生巨大变化。各有实例，分别为：
- 日立。智能制造始于日立集团内部。 Sudhanshu Gaur 说：“在这个词被创造出来之前，Hitachi Astemo 的大多数工厂都具有‘物联网连接’。”他说，由于公司最近经历了很多增长，因此进行了一项研究“以重新评估我们的智能制造业务”。 “现在我们的重点是将我们的解决方案存储库扩展到所有工厂，而定制最少。”
- MakuSafe。当 Gabe Glynn 设想未来的智能制造时在那里，他看到“工人、环境和设备之间开始出现精心编排的舞蹈，”他说。
- LIFT。 Nigel Francis 的团队专注于教育、影响和支持小型制造商。 “他们需要了解并实施数字孪生和分布式制造，以及……哪些智能技术和流程可以影响他们的具体情况，以及他们如何协同工作以影响他们的底线，”他说。
- NIST。 Moneer Helu 帮助领导了一个促进数字线程创建的模型工厂的开发。 “通过基于我们经验的演示测试用例和最佳实践和指导文件，我们希望为制造商提供蓝图，以开发适合自己的智能制造解决方案，”他告诉 Smart Manufacturing。
安东尼奥特卡
Anthony Oteka VP, Stanley Production System & Industry 4.0
Strategy & Planning—Industrial Platform and
全球运营，Stanley Black & Decker
在智能制造方面，Oteka 和他的公司显然是长期参与其中的。“我们在加工、注塑、装配、检测中采用了多种自动化和机器人技术和包装业务遍及我们的全球制造足迹，”他说。该公司还实施了与连接、实时生产性能监控、数据分析、模拟和增材制造相关的工业 4.0 解决方案。“这些技术有助于推动卓越制造，满足并超越内部和外部客户的期望并推动流程标准化，”他说。下一步是什么？人工智能是扩展 Stanley Blac 的一个兴趣领域k & Decker 的数据分析能力，他说。虽然 Oteka 有兴趣探索和部署旨在提供灵活的制造流程、提高生产力和降低成本的尖端技术解决方案，但他也得到了愿意投资技术和人才的领导团队的支持。他说：“我们与运营团队的合作和采用率也起到了重要作用。”
Kolleen Schneider
Kolleen Schneider Andersen 供应链总监
“Andersen's智能制造之旅始于 1990 年代，因为我们开始将业务转变为定制业务，”施耐德说。该公司提供定制尺寸的产品，玻璃、颜色和硬件的组合几乎不受限制。 “为了确保成功，我们需要整合将客户订单的详细信息输入到指导原材料交付和管理我们的制造过程的信息系统中，”她说。 “最近，我们的智能制造之旅使我们整合了供应链流程，以提供从车间到我们的制造支持团队的实时通信。” Andersen 在亚利桑那州新建的新建制造基地整合了从原材料到最后一英里送货卡车的材料和流程，以开启优化其供应链的独特方式。 “当我思考智能制造的未来时，我看到了当前路径的加速，”她说。 “集成和互联制造将扩展到跨材料供应、零件质量和端到端优化的远程监控和预测诊断。”她在中小企业委员会做志愿者，并且是认证专上工程项目的组织的专员。
Sarah Lukens
Sarah Lukens GE Digital 数据科学家
Lukens 在杜兰大学完成博士学位后正在进行博士后研究，当时她在“疯狂地争夺数据科学家，”她回忆道。 “一到那里，我就立即开始与一些具有深厚领域经验和远见卓识的优秀导师一起工作，我被迷住了。”她的重点领域是技术语言处理。在她看来，它是制造业中未被充分利用的数据来源之一，而且还包含一些最丰富的数据。 “数十年的知识和经验在非结构化文本中未被使用，”她说。 “但由于此类文本的技术性质，自然语言处理的开箱即用工具通常不会将其用于提取业务价值。”具体来说，她使用不同的数据源——包括维护工作单、操作员日志、检查报告和停机事件——不仅开发可扩展的工具，正式利用知识和经验从非结构化文本中提取结构化信息，而且开发端到端的AI 提取的信息增强了最终工作流程。她还开发了支持部署和执行此类人工智能增强工作流程的软件基础设施。
Luca Verre
Luca Verre Prophesee 联合创始人兼首席执行官
Verre 创建了一个新的基于神经形态计算和人工智能的机器视觉方法。它被称为“基于事件的视觉”，可显着提高工业自动化中使用的相机的性能、能效和动态范围。 “它可以应用于一系列智能制造功能，例如高速计数、用于预测性维护的振动监测和用于实时质量控制的飞溅监测，”Verre 在他位于巴黎的办公室说道。他的技术遇到了一些阻力。 “我们是某种破坏者，很容易因为人们抵制变革而气馁，”他说。 “我们通过展示我们的技术可以实现的非常真实、切实的改进来克服这一点。展望未来，我们希望继续围绕基于事件的愿景构建一个完整的生态系统。”他预计会有更多的智能嵌入到制造的各个方面。 “在使 AI 和机器学习更容易获得方面已经取得了长足的进步，我们设想更多的机器和流程可以通过利用人脑和眼睛的特征来提高制造业的安全性和生产力，从而表现得更好，”他说。
Moneer Helu
Moneer Helu 监督机械工程师；
生命周期工程组长；
美国国家标准与技术研究院 (NIST) 基于模型的企业项目经理
Helu 从小就开始建造东西。但他他在上大学时才开始考虑从事制造业。他的第一份职业经历是在汽车工厂的生产车间实习。“这段经历促使我去寻找制造业的研究机会，我很幸运能在制造业找到令人难以置信的导师帮助培养我兴趣的领域，”他说。在研究生院，在实验室工作时，他遇到了一群正在开会创建 MTConnect 标准的智能制造领导者。“凭借在正确的位置合适的时间，我有机会继续工作MTConnect 的早期实施，我被迷住了，”他说。在 NIST，Helu 共同领导了智能制造系统测试床的开发，这是一个促进数字线程创建的模型工厂。 “通过基于我们经验的演示测试用例和最佳实践和指导文件，我们希望为制造商提供蓝图，以开发适合自己的智能制造解决方案，”他告诉智能制造。
Craig Zoberis
Craig Zoberis
Fusion OEM 总裁
当 Fusion OEM 生产车间的一位经理提出使用机器人照料其 CNC 铣床和车床的想法时，Zoberis 对这个想法持开放态度。他于 2018 年从 Universal Robots 购买了协作机器人 (cobot)，他的多品种、小批量机加工车间成为 Fusion 工程团队的客户问整合它。公司学到了很多东西，看到了协作机器人带来的很多附加值，以至于 Fusion 成为了 Universal Robots 的认证集成商。 “CNC 加工领域的技能差距给我们带来了挑战，”他在谈到集成更多自动化时说道。 “我们正在寻找所有选项来吸引新人才和培训我们现有的员工队伍，并确定使用机器人实现 CNC 自动化是最佳途径。”也许在一个例子中是这样，但 Zoberis 有另一种解决方案：他根据态度聘用，然后提供内部培训和学习奖励。展望智能制造的未来，Zoberis 看到了像他这样的 CNC 机器中用于自动化的用户友好软件界面，这些界面图形丰富且直观，他说。
Rick Oppedisano
里克·奥佩迪萨诺 Delta Bravo AI 首席执行官
Oppedisano将他的技术描述为一个“工业强度”的预测分析平台，旨在处理最非常规、笨重、庞大和复杂的数据集。 “我们使公司可以轻松地从多个来源收集数据，找到隐藏的相关性并创建预测模型来推动有影响力的财务结果，”他说。 “我们专注于降低质量差、计划外停机和报废的成本。”他的公司帮助 Rolls-Royce 预测多种发动机类型的故障，从而节省了数百万美元。 “当我说‘回报’时，这不仅仅是解决一个百万美元问题的投资回报率，而是我们与多年来一直尝试自己解决问题的客户建立的关系和信誉，”他说。他利用自己的 SME 成员身份创建了一个由试图解决类似问题的人组成的社区。 “其中一些人参加了每月一次的‘虚拟鸡尾酒会’电话会议，分享经验教训，“ 他说。 “我们已经能够教育他人并学到很多东西。”
John A. Hopkins
John A. Hopkins 首席执行官，IACMI – 复合材料研究所
霍普金斯和他在高级复合材料制造创新研究所的合作者本可以在 IMTS 2018 上设立一个展位，提供有关会员资格的信息文献。相反，他们在会议中心设立了一个小工厂。在那里，他们展示了如何使用不同展品中的设备来 3D 打印摩托车零件的金属模具，在多轴 CNC 上对其进行加工，使用该工具对组件进行压缩成型，最后对零件进行激光扫描以确保尺寸一致性. “在 IMTS 上，增材制造演示可快速实现实际的纤维增强聚合物部件生产，突出了智能制造提供的几个关键优势：跨流程的连接性、共享数据、对不同材料需求的灵活允许以及关闭合格物理零件尺寸的循环，”霍普金斯说。该演示是 IACMI 的几项主要成就之一，IACMI 是一家美国制造研究所，专注于具有成本竞争力的纤维增强聚合物，可以以高速率或大量生产用于车辆、风力涡轮机和压缩气体储存，以及使用全-用于碳纤维制造在线过程控制和物理支持设计优化的无损评估场成像。
Andy Henderson
Andy Henderson Praemo 首席技术官
在某种程度上，Praemo 的分析引擎 Razor 模仿了亨德森之前的工作。 “我会在使用传感器和 d 的同时对预生产产品进行设计和测试ata-acquisition 系统来监控产品的尽可能多的方面，”他回忆起他的第一份工作。 “然后，我会运用我从机械工程本科教育中学到的知识来识别产品问题，并与开发团队合作在产品批量生产并销售给客户之前纠正这些问题。”在随后的一份工作中，“我的很多时间都花在了手动收集数据上，如果我们利用地板上的控制系统，这些数据本可以提供给我们，”他说。最终他看到了一个不同的自动化解决方案。 “我的结论是，与人工智能一般领域相关的技术将显着提高制造业利用数据的能力，但这些技术尚未发展成为普通制造商可以使用的产品，”他说。 “因此，我与一些志同道合的人建立了联系，我们着手构建它。”
Edward T. Hightow呃
Edward T. Hightower Motoring Ventures 董事总经理
站在美国任何一个繁忙的街角，您很可能会在几分钟内看到 Hightower 在创造中发挥主导作用的其中一辆汽车。它们包括 BMW 6 系、林肯 Navigator、别克 Enclave 和雪佛兰 Blazer。凭借他在宝马、福特汽车和通用汽车的管理经验，他现在的目标是促进非洲大陆的增值制造和工业化，特别关注汽车行业。 “机动车辆和汽车零部件的本地制造将为企业家创造机会，并增加本地就业机会和技能，”他说。 “这很重要，因为非洲大陆的人口预计将在未来 30 年翻一番，而且非洲很快将拥有全球最大的劳动力市场在世界上。他的一个客户是乌干达电动巴士后期制造商 Kiira Motors。他在 2018 年出版的著作“Motoring Africa”构建了案例并制定了在六个非洲国家建立可持续制造的路线图。
Dan Herway
Dan Herway 战略与创新、能源与环境，
爱达荷国家实验室
Herway 的工作重点是创建清洁且更可持续的能源价值链，并缩小科学发现与行业适应之间的差距。 “我来到 INL 是因为我认为能源和气候变化是我们这一代人面临的巨大挑战之一，并且会对子孙后代产生巨大的连锁反应，”他说。 “美国超过三分之一的能源消耗来自工业部门，制造业——各种形式的中间步骤——是实现向清洁和可持续能源价值链转型的最具影响力的地方之一。”他认识到智能制造在最小化成本以优化收入方面的价值，但“我最兴奋的智能制造部分是产出的质量和创造力，”他说。他在未来看到的是更坚固、更有活力的材料和创新的回收方式，保护宝贵的资源并最大限度地减少浪费。他说，通过更准确的分析和数据的相关结论，更好的数据和更好的改进见解将带来稳健性和可扩展性。
Urmaze Naterwalla
Urmaze Naterwalla 俄勒冈州研发主管制造创新中心
Naterwalla 的愿景是帮助俄勒冈制造业和创新中心 (OMIC) 成为国际公认的最先进的研究中心，其独特之处在于促进数据驱动的决策，提供增值解决方案以满足真正的生产需求。在其成员、世界一流的机械设备、明天的现场工厂以及将于今年与波特兰社区学院合作开放的新培训中心的参与下，该中心肯定会推动先进金属制造技术的发展和波特兰地区的进程。 Naterwalla 和他的研发团队的下一步是加工中的温度预测、在增材零件中植入传感器、用于光洁度测量和缺陷分析的视觉系统以及增材制造的快速模具制造。他还在该中心的 OMIC 学院教授高级制造大师班。就个人而言，他最近出版了一本教科书“加工解决方案——金属切削的艺术与科学””他说：“我真诚地希望这本书有助于提升职业生涯，或帮助学生以正确的方式学习我们的贸易。”
Sudhanshu Gaur
Sudhanshu Gaur 研发副总裁、日立美国；
Hitachi Astemo
Gaur 智能制造首席架构师帮助 Hitachi 开发了范围广泛的智能制造解决方案，以帮助其客户。他说：“我为我们在自动化方面所做的工作感到自豪，这些工作利用了人工智能/机器学习、5G、机器人和时间敏感网络等新兴技术的关键部分来增强员工的能力。” “除此之外，我们在提供解决方案方面取得了巨大成功，这些解决方案使用摄像头/LiDAR 分析和设备监控的振动/超声波分析来改善车间运营。”在日立，情况并非如此鞋匠的孩子没有鞋子；智能制造始于内部。 “在这个词被创造出来之前，日立 Astemo 的大多数工厂都拥有‘物联网连接’，”他说。 “我们一直在从 PLC 收集数据并呈现生产操作的可视化，以帮助主管和工厂经理高效地开展工作。由于我们在过去几年取得了长足发展，在全球拥有 140 个制造基地，因此我们进行了系统研究以重新评估我们的智能制造业务。现在，我们的重点是将我们的解决方案存储库扩展到所有工厂，定制最少。”
Nigel Francis
Nigel Francis LIFT 首席执行官兼执行董事
赌注不会太大弗朗西斯和他的组织更高，该组织与国防部和美国制造业的一部分。 “智能制造——我们在 LIFT 将其描述为材料、工艺和系统之间的联系——对我们的国家至关重要，因为我们相信首先掌握它的国家或地区将成为下一个全球工业和经济强国，”弗朗西斯说，他是位于下图的中央。许多大型制造商已经采用更智能的制造原则，因此挑战在于教育和支持 LIFT 关注的中小型公司，他指出。 “他们需要知道更智能的制造需要什么，但他们还需要了解和实施数字双胞胎和分布式制造，最重要的是，哪些智能技术和流程可以影响他们的具体情况，以及他们如何协同工作以影响他们的底线， “ 他说。为实现这一目标，LIFT 开发了一个连接政府、行业和学术界的生态系统，以推动 Ame凭借技术和人才，包括可能会落伍的“夫妻店”，将美国制造业带向未来。
Gabe P. Glynn
Gabe P. Glynn MakuSafe 首席执行官
“地球上的男人和女人每天都在复杂的环境中工作，”格林说。 “我们对这些环境的了解越多，我们就越能改善员工的工作成果。” MakuSafe 的数据收集臂带设备——将环境、人体运动和空间信息提供给人工智能平台——使工人成为工业 4.0 的一部分。不过，与从机床收集的数据不同，MakuSafe 通过工人的安全来提高他们的生产率。几年前，Makusafe 还是“两个人在研究一个想法”。如今，该公司拥有 23 名员工，Glynn 和他的同事计划今年是这个数字的两倍。当这位首席执行官展望未来的智能制造时，“我看到工人、环境和设备之间开始出现精心编排的美妙舞蹈，”他说。 “自动化将继续快速发展，人类工作者的角色将继续演变。工业 4.0 将找到改进工作流程、生产流程、产出、建筑设计、产品设计、工人安全等等的新方法。”
Rob Bodor
Rob Bodor CEO, ProtolabsProtolabs 于 1999 年开创了数字制造，当时创始人 Larry Lukis 编写了超过 100 万行软件代码来实现注塑成型自动化。公司创建了第一个完整的数字线程，触及制造过程的每个阶段，包括设计分析、定价、生产、质量控制和发货ng.从那时起，Protolabs 已经扩展到包括 CNC 加工、3D 打印和钣金制造。该公司的数字化和能力使其在帮助应对冠状病毒大流行方面处于独特地位：“自 2020 年 3 月以来，我可以自豪地说，我们已经生产了 2000 万个关键任务、与 COVID 相关的组件，这非常鼓舞人心，”Bodor 说.虽然数字和机器工具让 Protolabs 保持嗡嗡声，但如果没有一个额外的元素，这一切都不会发生。 “没有聪明的人，智能制造是不可能实现的，”他说。 “当你在数字制造领域工作时，变化是永恒的。它必须是为了支持我们所处的按需文化。因此，我继续惊讶于我们的员工如何适应变化并在变化中茁壮成长。”
Russ Waddell
Russ WaddellMTConnect Institute 常务董事，
AMT — 制造技术协会
当受过培训的经济学家 Waddell 设想未来的智能制造时，他认为在家工作的机械师可以赚取六位数的收入维持 5 到 10 台机器盈利运行的薪水。他在制造技术协会的角色使他能够提出值得关注的观点。他管理着一个由 300 家公司组成的志愿者组织，该组织开发和维护 MTConnect，这是一个免费、开放的标准，定义了制造领域的词汇表。 “我没有创造它，”他说。 “我的职责主要是确保这些志愿者不会受到任何阻碍。”他最喜欢的一些与工作相关的事情包括 Excel 电子表格、参观工厂、极简主义的 PowerPoint 幻灯片、帮助组装汽车、工业激光、参观 NASCAR 发动机商店、与初创公司合作以及为 shop-floo 设计用户界面应用程序。是什么启发了他？ “首先，就技术本身而言，智能制造仍有唾手可得的成果，”他说。 “其次，Z 世代还有大量未开发的人才潜力，尤其是女性。制造业基本上缺少一半的人才库。”
Prasad Akella
Prasad Akella 创始人兼首席执行官，Drishti
Akella 致力于智能制造，但他认为工业 4.0 已经一个盲点。缺少的是增加和数字化人工任务，这些任务占生产的 70% 以上。他的解决方案是他于 2016 年创立的一家公司，旨在提供一种由人工智能驱动的计算机视觉解决方案，该解决方案在历史上首次将大规模的手动装配活动数字化。 “通过记录装配体每个站点的每个活动线，Drishti 为制造商提供了比以往任何时候都多的手动活动数据，”他断言。 “更好的数据可以推动更好的决策，而 Drishti 的数据可以帮助生产线主管、工业工程师、工厂经理和生产线助理对车间进行数字化改造，并扩展人类工人的价值。”成为第一对 Akella 来说并不新鲜：在 1990 年代，他是通用汽车公司的一名工程师，领导的团队制造了一些世界上第一批协作机器人。有点讽刺的是，这段经历告诉他，人是制造业的超级大国。 “但是在亨利·福特之后 112 年，人们对制造业中的手动装配活动缺乏了解，”他说。
Juan Aparicio*
先进制造负责人西门子科技自动化“去年让人类屈服的并不是超级人工智能。这是一种病毒，”阿帕里西奥说。西门子以机器人和其他智能制造技术作为回应，用于测试、传染控制、生产和供应链改进。该病毒凸显了国内制造业的重要性。 “制造业长期以来一直被忽视，”他说。 “它被认为是在大洋彼岸的其他地方完成的事情。现在它是最热门的工作领域之一，传统方法的颠覆时机已经成熟。”他说，该公司最大的成功是将人工智能整合到机器人系统的控制层中，并招募了“世界上一些最优秀的机器人专家”来这样做。下一步是什么？他说：“只要足够的类人灵活性，机器人就可以处理繁琐、危险和容易出错的任务，从而释放人类的潜力来完成需要独创性的任务。” “并制作机器人应用程序易于操作和互操作，高级机器人应用程序没有进入壁垒。”
*Aparicio 于 3 月加入 Ready Robotics
Alexandre D. Georgetti
亚历山大·D . Georgetti 伊顿汽车集团制造战略总监，伊顿
Georgetti 23 年前在巴西担任伊顿制造工程师并逐步晋升，他对工业 4.0 的思考同样有条不紊.在其智能制造战略开始时，伊顿汽车集团选择了 10 个“i4.0 解决方案”来单独或组合地解决业务需求或问题，以及用于部署的治理模型。 “我们一直在以务实、综合和结构化的方式部署这些，”他说。该小组现在正在制定一项计划增材制造生产。 “伊顿汽车集团选择了智能制造之旅，因为我们坚信所有 10 个解决方案都以集成的方式运作，可以帮助我们实现我们的最终目标：提高生产力、灵活性、质量和上市速度方面的运营绩效，”他说. “通过实现它，我们将满足所有利益相关者的需求，从我们的员工到我们的客户。”最终，他设想了一个完全集成在整个价值链中的数字生态系统，包括伊顿的供应商和客户。
Ira Moskowitz
Ira Moskowitz 高级机器人制造 (ARM) 研究所首席执行官
Moskowitz 认为，美国无法通过继续离岸生产来保持其在创新方面的领先地位。 “在许多在案例中，我们通过制造产品获得的知识引导我们开发下一代创新——因为我们通过自己制造产品了解了很多关于产品的知识，”他说。 “在国内保持强大的智能制造基地对我们国家的经济、竞争力和安全非常重要。”此外，冠状病毒大流行让莫斯科维茨和其他许多人清楚地认识到，面对意外的供应链中断，智能制造能力对于我们国家的弹性至关重要。在半导体制造行业工作了30年的Moskowitz将自己的职业生涯押注在了智能制造上。在将近一年的时间里，他一直领导着专注于机器人技术的美国制造研究所。 “通过这个国家财团，我们已经完成了数十个项目，使美国大大小小的制造商更容易获得机器人技术、自主性和人工智能，培训和授权智能制造商环劳动力，加强我们的经济和全球竞争力，并提升我们的国家安全和弹性，”他说。
Sachin Mathur
Sachin Mathur 智能制造项目与战略合作总监，
Hexagon Manufacturing Intelligence
作为一名技术未来学家和传播者，Mathur 擅长并专注于引导转型计划，通过新技术和合作伙伴生态系统识别并实现最终客户和业务驱动的结果。 Mathur 坚信通过与合作伙伴生态系统中的领域专家携手推动“开箱即用”的执行策略和推动数字（和自我）转型。所有这些可能使他如此擅长领导海克斯康智能制造业务的战略合作伙伴关系和全球项目管理职能单位。总部位于苏黎世的 Mathur 担任全球职务，致力于促进行业和战略合作伙伴关系，为最终客户带来大量创新、优势和附加值。例如，Hexagon 与电信公司和专为制造业设计的 5G 技术开发商爱立信合作，开发面向工业和自动化的新 5G 技术。因此，爱立信在得克萨斯州普莱诺开设了一个 5G 连接的智能制造工厂，海克斯康在中国的一个新工厂中集成了爱立信的 5G 功能，该工厂围绕无线车间运营和制造以及自主未来而设计。
Marcello Damiani
Marcello Damiani Chief Digital & Operational Excellence
Officer, Moderna
Damiani 和像他一样拥有 IT 专业知识的人已成为生命科学公司进步的关键比如冠状病毒疫苗的制造商 Moderna。他在 2018 年的 eyeforpharma 活动中说：“我认为今天我们正处于一个幸运的时刻，蛋白质组学、基因组学和下一代测序等生命科学技术的进步受到 IT 革命的推动。”一天结束时，Moderna 药物设计工作室的科学家将他们的数据发送到公司的全自动和数字化实验室。一夜之间，实验室将设计变为现实，对设计数据进行分析，并将所有内容发回给科学家。他说，云计算、人工智能、高级算法和分析的使用都被用来深入了解数据。在 2015 年加入 Moderna 之前，Damiani 帮助构思和构建了创造性的 IT 解决方案，以帮助解决业务问题，例如，法国诊断公司 bioMérieux。他以运用自己的数字化技能来改变公司的信息流而闻名——并且 f或最终改进产品和流程。
Andreas Eschbach
Andreas Eschbach CEO，Eschbach North AmericaEschbach 认为人的因素——特别是人与人之间的交流——在智能制造中被忽视了。他说，这在流程制造行业尤为重要，因为通信与安全之间存在着至关重要的联系。 “我发现它在流程制造行业特别有趣，因为它的多方面和复杂的操作和单元遍布全球——如果重要信息没有传达给所有人员，就会带来巨大的安全风险，”他说。 “很明显，这一挑战无法通过电子表格或办公室协作来解决。这些制造商需要具有防篡改基础的稳健可靠的解决方案”&m破折号；以及符合监管机构要求的。他的解决方案是名为 Shiftconnector 的软件。它捕获团队之间或班次之间的通信并将其连接到实时制造数据的存储库。几乎每个模块都是根据客户的意见设计和开发的。他从 Roche Pharma 等客户那里得到反馈，他们承认 Shiftconnector 通过促进其癌症药物生产中的非接触式通信帮助其应对了这一流行病。 “我们想有所作为！” Eschbach 说。
Dauod Thompson
Dauod Thompson Intel Process 董事总经理
汤普森说，“无法衡量就无法改进”这句格言当然是正确的。 “然而，它忽略了一个重要事实：你无法衡量你看不到的东西。”在过程中英特尔是移动质量验证解决方案、检测软件和移动过程审核解决方案的全球供应商，他帮助满足制造商对质量控制的需求。 “流程英特尔通过自动数据关联和直接输入解决方案停止破坏质量缺陷，”他说。 “我们的智能制造平台改进了数据管理、可视化监控和分析，以提供广泛的快照和情境化方法来实现卓越的产品质量。”运营数据的详细可见性以及与缺陷相关的质量数据会在产品交付前提醒制造商注意问题，以便他们采取行动。 “我们通过自动关联和关联关键运营数据来提高工业运营的整体质量，”他说。 “我们的工业 4.0 智能监控解决方案支持实时工业物联网数据、自主决策、自动化工作流分配、预测分析和机器电子学习/AI 数据科学见解。”汤普森说，他依靠自己的中小企业会员身份继续学习并与志同道合的创新者建立关系。
