正在將傳感器輸出與現有數據源配合使用以提高整體設備效率(OEE)，其資產范圍從注塑機到機器人焊接臂。隨著基于人工智能(AI)的IoT技術的出現，這種方法對于通過使生產線的整體性能和生產率完全透明，從而為制造環境提供有形的商業價值變得越來越重要。

也許鮮為人知的是基于AI的IoT解決方案如何幫助簡化生產計劃流程。甚至在材料上線之前，就可以收集與機器性能有關的數據，并將其用于分析和評估設備。一旦生產線投入生產，基于AI的邊緣解決方案就可以識別并緩解故障點，性能不佳和人為錯誤。然后，我們可以減少意外的停機時間。

還應考慮使用AI和IoT解決方案進行質量分析。我們可以準確確定哪些生產線按預期運行，哪些運行不佳?我們可以收集哪些離線產品的質量較低?我們可以找出質量問題源于何處?并且我們可以估計可以向一條生產線添加更多的設備(或者生產線已經達到或超過質量保證要求)。

汽車行業利用機器人焊接機和機器人材料處理機。由于意外的停機時間和靜態維護計劃導致不必要的成本和可避免的服務時間，整個汽車裝配線上的機器人焊接臂的運行OEE低于預期(?50%)。對于顯示故障跡象的資產以及這些資產的性能(主要是周期時間)，缺乏可見性。生產率和正常運行時間指標不在可接受的水平內，工廠將可計費的機器小時數和生產留在桌面上。

通過在邊緣使用AI：

在災難性災難發生之前，已經發現并減輕了維護和維修問題。通過以每100毫秒一次的速度從資產中采樣數據點，AI處理數據，了解是否存在異常或故障跡象，并在檢測到利益相關者時發出警報。

利用預測來不斷優化維護計劃，以避免不必要的機器維修。

由于以下原因，機器人焊臂裝配線的OEE改善了80%以上：

減少意外停機時間

減少維護工作

更快地識別和修復關鍵機器問題，從而提高正常運行時間

機器運行狀況的準確和實時狀態

優化制造流程不再只是停機時間，而是端到端流程，Edge-AI IoT解決方案可以顯著改善這一流程。通過對整個項目進行全面規劃，制造商可以提高性能并提供更好的業務成果。