当组织采用新的和创新的经营方式来实现价值时，我们谈论数字转型。制造商能够改善经营业绩，增加收入，保持客户满意度。在这个过程中，数字工具的使用建立了一个组织如何使用新技术、人员和流程来改变业务绩效的根本性反思。2022世界杯八强水位分析

考虑一个在涂装工艺中生产最高质量标准汽车的全球OEM;所用的材料和技术都是上乘的。自动化和连接性的水平允许他们从车间收集数据。这些原始数据经过过滤、分类和验证，通过数字工具得到干净的、随时可用的数据。

微电子和通信的快速发展让位于超连接产业;大数据的产生是不可避免的。每分钟都有大量的结构化和非结构化数据被转换为智能数据，它所提供的可能性再也不能被忽视。

公司正在准备他们的IT基础设施，或者至少考虑进行大量投资，因为他们可以产生的数据量及其价值大幅增加。IT基础设施必须足够快，能够通过流推送大量数据，存储大量认知学习，并且足够安全，能够阻止不必要的访问。

大数据被用于解决商业挑战，考虑到供应链上复杂的制造关系。整车厂正在寻找更多的数据来控制成本，优化资源消耗，并在不断变化的法规中管理可持续发展。

越来越多的公司意识到成为一个由人工智能和机器学习驱动的组织的好处。智能的数据分析方法使机器能够分析模式，并从这些模式中学习，从而独立执行特定的任务。

设备分析与维护

多年来，统计数据一直被用于帮助公司关联和分类数据，以进行分析预测、决策树和线性回归。工业4.0探索了预测分析、机器学习和深度学习等领域;有机会在制造中使用预测模型，减少停机时间和缺陷。

对于自动化涂装过程，认知工具如dxq设备。分析使用分析技术将模式与历史值相关联，从而预测行为。

像这种工业物联网使能器这样的软件模型将信号与流程事件连接起来，以触发系统数据库中记录的动作，并能在类似情况发生之前识别出它们。其中一些任务旨在预测工艺条件的偏差;另一些则直接向dxq设备发送预测任务。维护以避免可能导致生产停止的故障。

监督控制

喷涂过程中的另一个参与者是制造执行系统(MES)，它在收集故障、产品质量数据和过程值方面做得很好。MES报告设备的状态，并发出指令，保持良好的物料流动和产品的可追溯性。它将企业资源规划和产品生命周期管理与车间连接起来，有助于减少废料，优化原材料的使用，并支持管理层做出明智的决策。

除了为涂装车间提供MES一体化解决方案DXQcontrol外，还拥有面向智能工厂的工具;如DXQplant.analytics。分析引擎将质量数据与产品的可追溯性相结合，将油漆应用缺陷的类型与标记的修复区域、车辆识别、运输、事故发生地点和特定日期和时间的展位物理条件等联系起来。在此前提下，一个为工厂人员提供所有智能数据关联的应用程序。

欲了解更多信息，请访问www.durr.com．