轮胎制造商(shāng)们拥有(yǒu)一个健康的市场前景，但同时也面临前所未有(yǒu)的挑战。

事实上，到 2019 年，全球的轮胎需求每年预计增長(cháng)大约百分(fēn)之四。与此同时，制造商(shāng)在全球市场中(zhōng)的竞争日益激烈，且必须生产(chǎn)出更多(duō)款型，以应对包括内燃、混合动力和全電(diàn)动汽車(chē)在内的汽車(chē)领域需求。

轮胎制造商(shāng)如何才能(néng)最好地应对市场条件，并优化质(zhì)量和提高盈利能(néng)力？ 

為(wèi)了提高生产(chǎn)能(néng)力和灵活性，领先的制造商(shāng)采用(yòng)了更智能(néng)的車(chē)间技(jì )术。但是，许多(duō)企业面临着挑战，即要从其生产(chǎn)車(chē)间的数字资产(chǎn)拼凑中(zhōng)创造一个基于信息的生产(chǎn)环境。

真正的数字化转型不仅需要从智能(néng)资产(chǎn)中(zhōng)收集相关数据，还要将这些数据转换為(wèi)信息，使组织中(zhōng)所有(yǒu)级别的人员都能(néng)更智能(néng)、更高效地工(gōng)作(zuò)。

超越传统的云端平台

近年来，随着工(gōng)厂层面的智能(néng)资产(chǎn)数量开始猛增，专用(yòng)于将生成的数据转换為(wèi)有(yǒu)用(yòng)智能(néng)技(jì )术的云端分(fēn)析平台也随之增加。

传统的云端平台可(kě)以聚合多(duō)种来源的数据。然而，从这些数据中(zhōng)获得制造和业務(wù)洞察力需要时间，并且可(kě)能(néng)需要数据架构师、商(shāng)业智能(néng)工(gōng)程师以及其他(tā)内部数据管理(lǐ)专业知识。

此外，将数据发送到云端和反向发送并非适用(yòng)于每个应用(yòng)项目。传统的云端方法根本无法足够快速地提供环境化信息以立即影响工(gōng)厂流程和人们每天的工(gōng)作(zuò)。

一种成本高效、实用(yòng)的分(fēn)布式智能(néng)方法

可(kě)扩展的分(fēn)析平台可(kě)以提供一种成本高效且实用(yòng)的方法，将可(kě)行动化智能(néng)分(fēn)布到组织的所有(yǒu)层级 – 边缘、内部或云端。

例如，我们看看这个新(xīn)的分(fēn)析解决方案，它将分(fēn)析和机器學(xué)习功能(néng)嵌入到边缘，同时也最靠近信息源和工(gōng)厂级决策者。

在插件装(zhuāng)置上提供，设置简单。无需对现有(yǒu)智能(néng)传感器重新(xīn)布線(xiàn)。连接以太网，等待约 5 分(fēn)钟，解决方案将搜索工(gōng)业网络并发现智能(néng)资产(chǎn)。发现设备后，收集数据，构建并提交运行状况和诊断仪表盘。

随着插件装(zhuāng)置发现设备之间如何相互关联的信息，例如故障因果关系，便开始了解其所在的系统，从而可(kě)以作(zuò)出规范性的建议。例如，它可(kě)以向用(yòng)户的智能(néng)手机或平板電(diàn)脑发送“动作(zuò)卡”。

可(kě)扩展的分(fēn)析方法可(kě)以对轮胎制造的许多(duō)方面有(yǒu)着直接影响，而且在混合和固化等复杂应用(yòng)中(zhōng)，将越来越重要，其中(zhōng)的机器學(xué)习对产(chǎn)品质(zhì)量、制造灵活性和能(néng)源效率有(yǒu)着显著的影响。

但这只是解决方案的一部分(fēn)。可(kě)扩展平台扩展到边缘以外的计算引擎和工(gōng)具(jù)，这些引擎和工(gōng)具(jù)可(kě)以自动协调多(duō)种来源的数据，并允许用(yòng)户更快地看到共性并获得运营和业務(wù)洞察力。

潜力有(yǒu)多(duō)大？可(kě)扩展方法可(kě)使轮胎生产(chǎn)商(shāng)能(néng)够更深入地参与到制造过程优化中(zhōng)的各个组织级别 — 从本地工(gōng)程和维护到公(gōng)司的高层，以及从设备到云端。