Зондирование Интернета вещей: использует такие технологии, как датчики, RFID и промышленный Интернет вещей (IIoT), для сбора необработанных данных, таких как состояние оборудования, поток материалов и параметры окружающей среды, в режиме реального времени.
Обработка данных. Используйте методы больших данных и облачных вычислений для очистки, хранения и анализа огромных объемов данных и извлечения полезной информации.
Извлечение знаний: объединение искусственного интеллекта (например, машинного обучения и глубокого обучения) с экспертными системами для выявления закономерностей, прогнозирования тенденций и диагностики ошибок в данных.
Интеграция сервисов. На основе сетей знаний и сервис-ориентированной архитектуры (SOA) производственные ресурсы (оборудование, процессы, инвентарь и т. д.) инкапсулируются как вызываемые сервисы.
Совместное принятие решений человеком и машиной: эксперты и интеллектуальные системы работают вместе для разработки оптимальных производственных стратегий и планов реагирования.
Выполнение с обратной связью: выдавайте инструкции по принятию решений на уровни исполнения, такие как роботы, MES и APS, для автоматической корректировки производственных операций и предоставления обратной связи для оптимизации моделей.