FourDotOne 高级数据工业优化

“随着工业 4.0 的到来，计算机和自动化正以前所未有的方式融合——机器人远程连接到配备机器学习算法的计算机系统。这些算法几乎无需人工操作员的干预，就能学习和控制机器人。”
—Kerem Palabiyik，FourDotOne* 联合创始人兼首席执行官

执行摘要

随着工业 4.0 的到来以及 OT 和 IT 的融合，全球制造业正准备迎接一场重大变革。然而，要实现互联工业的优势可能既复杂又具有挑战性。FourDotOne 提供了一个基于英特尔® 架构运行的创新高级数据科学平台，帮助行业获取针对特定需求和增长机会的数据驱动洞察。其成果涵盖从提高自动化程度到降低成本的各个方面——所有这些都得益于一个为持续创新和优化而设计的分析引擎。

挑战

当今的汽车和工业制造商依靠成本效益来保持竞争力。机器故障和意外停机是公司最大的支出之一，82% 的公司在过去三年中至少经历过一次计划外停机，损失超过 200 万美元。¹ 72% 的公司不确定设备或资产何时需要升级或维护。¹

来自互联设备和基础设施的数据对于优化原型设计和生产线至关重要，但实时收集和分析这些数据具有挑战性。不兼容的设备和系统、多样化的协议和管理应用程序、耗费劳力和时间的人工检查、严格的法规和合规要求，以及对集中式服务器的依赖（这限制了跨工厂或工厂间的分析），这些都是获得全面洞察和实现工业 4.0 的制约因素。

此外，由于 perceived 的安全和知识产权风险，工业设施不愿意将生产数据推送到公有云。

解决方案

FourDotOne 提供了一个先进的数据科学平台即服务 (PaaS)，并结合了基于英特尔® 架构的网关和云服务器。其全球客户群包括塑造自动驾驶的领先汽车制造商和工业制造商。

其服务始于对传统和现代设备、传感器及机器人的全面数据收集和分析。通过开发算法和数据模型来解决特定的痛点，例如生产线上的成本超支或质量缺陷。数据在边缘和云端进行分析并生成结果——这既能在边缘实现实时的可行性智能，又能为战略增长和创新提供更深入、全面的洞察。结果可通过在线门户获取，从而快速访问数据可视化，以改进决策。

FourDotOne 的客户群利用该数据平台为一系列基本功能提供信息：简化流程、支持预测性维护、为原型设计和创新提供信息、优化运营、提高质量以及降低成本。

FourDotOne 服务的关键差异化因素包括长期合作，定期提供咨询会议，旨在帮助客户挖掘、评估并从其数据中实现更大价值，从而实现持续改进。该公司的专业知识与其安装基础上匿名提取的深度数据集相结合，带来了客户仅凭单台机器或单个工厂数据无法获得的强大知识广度和深度。

FourDotOne 的客户见证了其解决方案对生产线的显著影响，平均运营速度提升 15%，维护成本降低高达 20%，成本问题减少 50%。² 质量改进可以影响从设计、原型制作到生产线生产的所有部门。

基于英特尔® 架构的网关带来了高性能、可扩展性和可靠性——在边缘收集和过滤数据，并实现近乎实时的操作，同时将选定数据传输到云端。基于英特尔® 处理器的服务器可加速数据分析和存储。结合 FourDotOne 数据科学平台，该解决方案为工业和汽车行业提供了端到端的数据驱动洞察。

• 从传感器、机器和机器人收集数据
• 在边缘以及通过公有云或本地云分析和可视化数据
• 提高生产线质量并降低成本

Scattolini 工厂降低成本

FourDotOne 的客户通过遵循其数据分析建议，在 6 到 12 个月内实现了投资回报率的显著提高。³

例如，通过减少人工监控量并使工厂在维护方面变得主动，土耳其的 Scattolini 工厂估计其维护运营成本降低了 15%。⁴

汽车和制造业用例示例

由英特尔架构驱动的 FourDotOne 数据科学平台带来了灵活性，能够应对预定挑战、监控和评估当前运营，并识别改进领域。

垂直整合

垂直整合通常是工业环境数字化转型的第一步。FourDotOne 平台可以通过 BACnet*、Canbus*、OPC UA/DA、Ethernet/IP*、Modbus* TCP IP/RTU 和 Profinet* 等知名工业协议连接到任何制造商的设备。FourDotOne 集成了这些数据源，并使用 HTTPS 和 MQTT 等通信网络解决方案为云应用程序创建数据网络。该解决方案可以帮助最大化设备正常运行时间，并通过协议质量连接（例如 Zigbee*、蓝牙*）增强机器对机器的接口，以实现更好的优化。

状态监测

FourDotOne 状态监测服务捕获

现场机器和设备的状态，并提供实时数据的可视化和报告，用于保护性监控、人机配对、多技能检查、连续异常检测、定期随机质量检查以及初始生产运行的质量批准。例如，该解决方案可以进行定期随机检查，在连续三次故障后禁用单个机器，并向操作员发出警报。

大数据

FourDotOne 的数据管理专业知识可帮助商业和工业界利用大数据更好地了解当前能力，并为供应链增值。

预测性维护

数据驱动的预测性维护有助于减少或消除停机时间，并提高成本优化、利用率和运营效率。

规范性分析

借助 FourDotOne，工业组织可以利用复杂的规范性分析来为决策和增长提供信息。这些数据可用于优化整个供应链的生产、调度和库存，以确保在正确的时间交付正确的产品。

增强现实

FourDotOne 为行业提供了一个移动可穿戴平台，具有先进的增强现实 (AR) 功能，旨在支持智能制造活动。AR 支持现场工人和业务基础设施之间的有效沟通，以提供有关安装、生产和维护的智能信息。功能包括对象跟踪、任务创建与分配以及数据分析管理。

推进边缘和云智能

英特尔及其生态系统帮助企业利用物联网解决长期存在的行业特定挑战。利用英特尔® 开放且可扩展的解决方案组合，快速开发连接设备、收集数据并获取洞察的物联网解决方案——从而降低成本、提高生产力并增加收入。

英特尔® 技术支持可编程逻辑控制器 (PLC)、工业个人电脑 (IPC)、人机界面 (HMI)、机器人、机器视觉和许多其他工业应用的严格要求。

工作原理简介

FourDotOne 的数据模型和算法旨在为客户提供优化运营所需的特定信息。通过定义适当的参数和识别模式，在英特尔® 架构上运行的 FourDotOne 平台可进行边缘和后端数据处理与分析。在云端，机器学习算法被用来分析来自多台机器的组合数据，从而可以预测未来的维护需求。

FourDotOne 平台将基于 Web 的分析界面与传感器、自动化系统、机器人、能源分析仪和中继信息系统集成在一起。该方法可在边缘根据时间序列数据进行可视化、异常检测和发送警报。

边缘分析能够在紧急情况、断电或技术故障时做出迅速响应。云中的机器学习算法可以分析所有机器随时间生成的所有数据，以优化警报触发规则，并提供关于维护或更换机器最佳时间的洞察。这种智能使制造商能够避免计划外停机，减少与手动监控机器相关的人力，并优化零件和维护成本。因此，制造商可以提高其制造基础设施的可靠性和可预测性。

该云基础设施构建在 Amazon Web Services (AWS)* 之上，并利用 Amazon Kinesis* Streams，旨在从受监控设备中持续捕获大量数据。数据还会被添加到 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)* 中，作为数据湖，汇集来自不同类型受监控设备的数据。Amazon Elastic Map Reduce (Amazon EMR)* 用于设置 Amazon Spark* 集群，并将 S3 对象映射到 EMR 文件系统，以便可以使用 S3 存储桶中的数据进行批量分析。预测模型在 EMR 中运行，数据也可以从 Kinesis 流中消费，以实现对传感器数据的近实时分析。数据库、API 和 Web 服务器也托管在 AWS 上，使用 Amazon Elastic Compute Cloud* (Amazon EC2*)。用户可以通过他们选择的支持互联网的设备，使用可视化界面远程监控该平台。

对于不想使用 AWS 公有云的工业组织，FourDotOne 提供了一个可在本地部署的数据平台版本。

FourDotOne 将机器学习和分析与其全面的工业数据库相结合，以解决制造问题并识别增长领域

物联网的基础

FourDotOne 解决方案是英特尔如何与生态系统紧密合作，以帮助实现基于标准化、可扩展、可靠的英特尔® 架构和软件的智能物联网解决方案的一个例子。这些解决方案涵盖从传感器和网关到服务器和云技术，再到数据分析算法和应用程序。英特尔提供必要的端到端能力——性能、可管理性、连接性、分析和高级安全性——以帮助企业、服务提供商和行业加速创新并增加收入。

FourDotOne

FourDotOne 聘用数据科学家，与行业分析师合作，并与学者共同开展项目，为汽车和工业客户提供基于先进分析的前沿解决方案。该公司从事硬件无关的项目，包括状态监测、大数据流程优化、预测性维护和数字工厂。

Çimtaş，FourDotOne 的商业伙伴，在 2017 年荣获年度最佳卓越运营项目奖。

结论

在高性能英特尔架构上运行的 FourDotOne 数字化转型解决方案，正帮助工业和汽车制造商解决复杂的生产线问题，并实现工业 4.0 的优势。这些数据分析解决方案完全集成且易于配置，无需人工干预；可实现智能、高效的运营；并加速创新时间。

了解更多

有关 FourDotOne 的更多信息，请访问 FourDotOne 或联系我们。

有关英特尔® 物联网技术和英特尔® 物联网解决方案联盟的更多信息，请访问 英特尔® 物联网 (IoT)。

1. 故障之后：计划外停机的成本、原因和后果
2. 基于 FourDotOne 2018 年对其当前安装基础的内部估算。
3. 通过预测性维护提高效率和正常运行时间