强大的信息控制可以提高自动化水平，帮助制造商做出更好的决策
在自动化过程中注入人工智能（AI）和机器学习（ML)，以开发闭环控制，可以释放更多价值
机器视觉还可以帮助制造商发现生产过程中的瑕疵或缺陷
工业自动化和信息化正在以飞快的速度发展。无论是协作机器人、自主移动机器人（AMR），还是高速生产线，全球的工厂都在需要提高效率、优化工作流程、增加安全性和提高生产率。
然而，在工厂中，自动化有一个常常被忽视的好处 —— 信息。如果使用得当，那么在产品生产过程中获得的数据可以帮助工程师做出深思熟虑、更明智的决策。
问题是，许多工厂没有适当的自动化或控制机制，将产品从步骤 A转移到步骤 Z。这常常减少了在产品生命周期中收集到的信息。
更好的自动化意味着更好的流程、更多的制造信息
如果在工厂生产线上没有利用自动化技术，收集到的数据只能与当前的人工的过程相同。一步步地收集信息意味着失去了对产品在其过程中实时演变的可视性。生产团队几乎很难甚至不可能理解潜在的挑战或缺陷，因为他们只关注客户的要求。
这种遗留过程或全面质量管理，能够确保生产团队得到以下问题的基本答案：
在这个步骤中，你做了什么？
产品是如何满足规格的？
我们遵守要求了吗？
虽然满足客户的要求是优先考虑的，但如果没有自动化，生产团队就会错失可以帮助提高产量、减少不必要的工作、减少停机时间和浪费的大量数据流。
制造应用中的数据流
帮助提供生产线洞察的数据往往以不同的数据包、大小和形状出现。收集到的第一组数据与制造阶段的质量和产品性能相匹配，其他超出了产品属性的信息，能帮助回答以下重要问题：
制造产品花了多长时间？
在这个特定的项目上花了多少小时？
是否使用了正确的工具？
制造产品的正确组件和材料清单是什么？
这一层信息来自于整个控制线，有助于生产团队坚持标准操作程序，并确保根据基于周期时间及其他领先标准的规范生产产品。
同时，全自动生产线也能使工程师获得比人工或半自动生产线更多的性能反馈。这是因为信息控制通过自动化的工具，传递产品生产过程中的数据，这些数据可以在监视器上被捕捉并看到。例如，生产团队可以在产品紧固件上看到扭矩值等步骤，以确保在组装过程中（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，对于医疗器械来说，自动化数据收集能够让生产团队以准确、及时、高效的方式记录并向客户交付防水、测试、密封及其他关键因素的信息。对于汽车等其他有严格要求的行业同样如此。
让工厂生产线达到这样的自动化和数据收集水平需要时间、规划及专业知识的支持。
为自动化成功设置生产线
对于机器和设备的自动化控制，有两种选择。
第一种是可编程逻辑控制器（PLC)，可用于同步生产线控制，包括速度，物料进出之间的相互作用，以及其他方面的控制。借助PLC，操作员可以坐在装有机器视觉摄像头的传送带前。当产品被放置在传送带上时，摄像头会看到并进入下一个周期。尽管PLC能正确地执行控制反馈，但在这个过程中没有数据收集——只是被动、半自动的进行控制。
为了充分地利用自动化和相关数据的优势，工厂应该考虑将工业PCs (IPCs)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。这种设置也可以由边缘网关来支持，以帮助管理数据流。
获取实时分析数据的三个步骤
企业在获取最终实时分析数据之前需要采取的步骤包括：
更好地理解投入——产出机制
使用合适的传感器来收集数据
通过低代码/无代码应用启用闭合循环控制程序
该智能系统有助于在整个产品生命周期中进行数据收集，从而获得诸多文章上述的优势。这些数据还可以被传输到云端进行大数据分析，或者在边缘（也就是接近机器的位置）进行实时处理。在此基础上，通过将人工智能（AI）和机器学习（ML）注入自动化过程，以开发闭环控制，可以释放更多的价值。
利用 AI和 ML释放价值的五种方法
ML可以从闭环控制中获取大量数据，并将其合成可操作的信息，以便驱动更好的流程和更明智的决策。ML帮助生产团队将信息用于控制，这些控制可以实时调整生产线上的参数，而无需停止生产。ML还可以用于识别和消除工作中的非增值方面，例如在一段时间后对产品的测试。
AI和 ML价值的另一个驱动因素是视觉。例如，从工业 PC的闭环系统中获取数据，机器可以检测出划痕等产品上的瑕疵或其他缺陷。这种异常检测功能允许系统映射导致这些问题的热点，并能够标记出要检查的潜在问题区域。
然而，为了最大程度地利用这些解决方案，考虑以下问题很重要：
1. 由你来构建 AI/ML，还是通过第三方购买？
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.是否有正确的系统和员工来理解和解释数据？
当自动化发挥其最大能力时，它可以执行生产过程中的战略原则。自动化是一种受控机制，它让机器对机器（M2M）接口以正确的步骤顺序驱动产品，从原材料到转化后的成品。产品性能、质量、周期时间的信息流和管理进出工位的材料流也是通过自动化同步完成的。当自动化与AI或ML相结合，便能够带来无限的可能。