通过提高自动化程度加强工厂车间的信息控制，可以帮助制造商做出更好的决策。
工业自动化和信息流正在快速增长。无论是具有协作机器人（COBOT）、自主移动机器人（AMR）高速生产线还是其它生产线，全球各地的工厂都在寻求优化工作流程、提高安全性以及生产效率的解决方案。
然而，工厂车间的自动化有一个经常被忽视的地方：信息。如果使用得当，在产品生产过程中获得的数据，可以帮助工程师做出经深思熟虑、更明智的决策。
问题是许多工厂没有配置适当的自动化或控制机制，将产品从步骤A带到步骤Z。这通常会减少产品生命周期中收集的信息。
更好的自动化和更多的信息
如果工厂生产线没有实现自动化，那么收集数据只能与当前的手动过程一样。一步一步收集信息，意味着在产品开发过程中会丧失可视性。团队很难也几乎不可能理解潜在的挑战或缺点，因为他们只关注客户的规范。
虽然满足客户需求是首要任务，但如果没有自动化，团队将错失大量数据。更好的自动化意味着更好的流程和更多的制造信息。这些数据将有助于提高产量、减少不必要的工作并减少停机时间和浪费。
制造业应用中的海量数据
有助于揭示生产线上见解的数据，有不同的数据包、规格和形式。在构建阶段，收集的第一组数据通常与质量和产品性能保持一致。另外一些超出了产品属性的信息，有助于回答以下重要问题：
■ 制造产品需要多长时间？
■ 该特定项目需要花费多少小时？
■ 是否使用正确的工具？
■ 制造产品的正确组件和材料清单如何？
这一层的信息源自整个控制线。它帮助团队遵守标准操作流程，并确保产品按照基于周期时间和其它领先的标准规范制造。
与手动或半自动生产线相比，全自动生产线还使工程师能够收到更多的性能反馈。这是因为信息控制通过自动化工具，可以在产品生产过程中提供数据，并利用这些数据在监视器上实现可视化。例如，团队可以看到产品紧固件上的扭矩值，确保在装配过程中（而不是之后）满足要求。
全自动生产线还可以更轻松地将关键信息传递给客户。例如，对于医疗设备，自动化数据收集使团队能够以精确、及时和有效的方式记录并向客户提供防水、测试、密封和其他关键因素的信息。对于其他具有严格要求的行业（如汽车行业）也是如此。
要让工厂生产线实现这样的自动化和数据收集水平，需要时间、规划和专业知识。有两种方法可以实现自动化控制机器和设备。
第一种是可编程逻辑控制器（PLC）。PLC可以帮助同步生产线控制，包括速度、物料流入和流出之间的相互作用以及其它内容。通过PLC，运行人员可以坐在带机器视觉摄像头的输送机前。当产品放在输送机上时，它会看到产品在输送机上，并进行下一个循环。虽然PLC正确执行控制反馈，但在此过程中没有数据收集——只有被动、半自动控制。
为了充分利用自动化和相关数据，工厂应考虑将工业PC与高速自动化和传感器相结合。这些系统为PLC的逻辑编程提供了先进的计算能力和信息控制。边缘网关也支持此配置，以帮助管理数据流。
实时分析和数据采集
在获取实时分析的最终数据之前，组织需要采取的步骤包括：
■ 更好地了解输入-输出机制；
■ 使用合适的传感器收集数据；
■ 通过低代码/无代码应用，启用闭环控制程序。
更智能的系统有助于在整个产品生命周期中收集数据，从而释放前述的诸多好处。数据还可以传输到云端，以进行大数据分析，或在边缘靠近机器的地方进行实时处理。通过将自动化过程与人工智能 （AI） 和机器学习 （ML） 相结合，开发闭环控制，可以释放更多价值。
使用AI和ML来释放更多价值
ML可以从闭环控制中获取大量数据，并将其合成为可操作的信息，从而推动更好的流程和更明智的决策。ML帮助团队将信息用于控件，这些控件可以在不停机的情况下，实时调整生产线的参数。ML还可用于识别和消除工作中的非增值活动，例如在一段行程后测试产品。
AI和ML价值的另一个驱动因素是视觉。例如，从支持工业PC的闭环系统中获取数据，机器可以检测产品上的瑕疵或其它缺陷，如划痕。此异常检测功能，允许系统映射到造成这些问题的热点，并标记要检查的潜在问题区域。
然而，要充分利用这些解决方案，必须考虑以下一些因素：
1、您将自己构建AI/ML还是从第三方处购买？
2、跨生产线的可扩展性如何？
3、谁来创建算法和教学模型？
4、是否有足够的数据科学家来支持该项目？
5、是否有合适的系统和员工来理解和解释数据？
当自动化发挥其最大功能时，它可以强制执行流程中的战略纪律。自动化是一种受控机制，允许机器对机器（M2M）接口以正确的步骤顺序驱动产品，从原材料直至转化为成品。产品性能、质量、周期时间和工作站内外管理物流的信息流，与自动化同步完成。当自动化与AI/ML相结合时，就为系统带来更多可能性。
