如何利用工业物联网和ERP创造一个更互联的企业

工业物联网为制造商提供了前所未有的信息，从运营的各个方面提供了有价值的数据。然而，拥有数据只是解决方案的一部分。你需要能够理解你所拥有的数据。只经历大图景的一部分，可能会使您的企业缺少对组织的未来做出明智决策所必需的重要数据。ERP解决方案，无论是吸引过程制造还是离散制造操作，都为企业提供了一种理解新技术所揭示的数据的方法。这里有一些你可以利用现代科技和ERP优化你的运营的方法。

现代维修:预测预防困境

利用现代传感和机器学习能力，当涉及到维护工厂生产设备时，真正的预测是可能的。

从振动、电压、温度和其他性能偏差都输入到分析工具中，智能ERP解决方案将其可视化，并将其转换为一组警告和警报，以供正确的眼睛进行评估和呼叫采取什么行动。

这些创新工具已经证明了它们在显著减少事故、事故和故障发生率方面的有效性。因此，没有人不考虑在不久的将来将这些工具实现到自己的操作中。

如果现场没有人，自动化系统可以订购更换部件，并在生产时将更换或修理安排在最小停机时间。

你可能会问:那么，这种新的维护方式对我的底线有什么影响?你曾经有过关键设备的零件坏掉吗?采取什么程序来更换或修理损坏的机器?整个工厂的智能和连接设备可以设置关键数据点，表明某个部件何时达到使用寿命。如果现场没有人，自动化系统可以订购更换部件，并在生产时将更换或修理安排在最小停机时间。

这是一个例子。如果一个异常潮湿的夏天导致工作场所过热和潮湿怎么办?也许一台重要的机器间歇性地关闭了，每次都需要手动重新启动，这可能会花费大量的时间。如果没有你的连接设备提供的洞察力，你可能不知道这是工厂的部分线路故障。这一切都归结为了解全局并承担全部控制权。在连接工厂中，一个健壮的ERP与工业物联网相结合，可以提供更高的效率。

为您的企业掌握敏捷操作

随着许多公司业务的日益全球化，在保持效率方面，与远近的运营基地保持联系至关重要。

正确地分割数据集以提供给适当的监督者只是连接企业的另一个无价的功能。

几十年来，集中控制的思想一直在能源、资源和电信行业盛行。这一理念同样可以与工业物联网协同优化性能。当涉及到对舵手的数字化操作时，例如在海上石油平台上，登陆的陆基操作中心可以与离岸操作中心进行通信，甚至可以通过一系列相互连接的软件和仪器远程控制。

然而，从全球业务输入到中心枢纽的所有数据对一双眼睛来说可能太多了。正确地分割数据集以提供给适当的监督者只是连接企业的另一个无价的功能。

合作沟通与协作

组织内部操作与组织外部组件同样重要。这意味着把正确的人放在正确的空间，让他们掌握正确的信息。

运营一个由利用不同系统的竖井部门组成的企业是运营中出现问题的最大原因之一，也是改用统一ERP解决方案的最佳原因之一。这些数字“毛球”会导致问题、错误计算、瓶颈以及更多的问题，如果企业拒绝及时采取行动，他们很快就会像渡渡鸟一样消失。让每个人都有一个清晰的沟通渠道，并能够访问他们需要的数据，这对组织的成功至关重要。

一个健壮的ERP解决方案可以为任何规模的小团队提供能力，并使用全球大企业集团所使用的相同工具来下达、发送和跟踪订单、管理和存储库存、开具发票和存储有用的数据。

还没有做好全球扩张的准备?可以利用相同的工具更有效地组织本地团队及其工作。在这种情况下，组织好你的团队，使相关的角色彼此靠近，不必穿过房间、大厅或楼层去找他们需要交谈的人，以便立即正确地完成工作。一个健壮的ERP解决方案可以为任何规模的小团队提供能力，并使用全球大企业集团所使用的相同工具来下达、发送和跟踪订单、管理和存储库存、开具发票和存储有用的数据。

主宰一切的一个流行语:人工智能

虽然人工智能这个词比在烘干机里扔高尔夫球还多，但它与任何有关人工智能的对话都是分不开的4.0行业以及现代制造工艺。它与机器学习相关，并提供了大量的机会来改进过程，使用的技术不仅可以告诉您为什么做了什么，还可以告诉您达到解决方案时遵循的规则。人工智能和机器学习是有联系的，因为所有的人工智能都是机器学习，但不是所有的机器学习都是人工智能，但不要让这让你陷入一个循环。让我们来分析一下。

机器学习的一个日常例子涉及到几乎每个人在工作、家庭和娱乐中都使用的东西:电子邮件。作为一种沟通手段，它是我们在日常生活的方方面面保持联系的一种方式，从联系爱人、同事、朋友到我们珍视的服务。像谷歌和微软的Outlook这样的服务使用强大的机器学习来识别这些信息的核心组成部分，并在涉及到相关内容时以高度的准确性提供给我们。据估计，谷歌的机器学习算法有能力过滤99.9%的垃圾邮件从我们的收件箱。除了垃圾邮件过滤，对重要性进行分类是机器学习能够熟练处理的另一项壮举。通过将我们与之交流最多的人，无论是一个人还是一项服务，机器学习传递重要信息以确保重要的通信不会有机会从裂缝中溜走。这些技术已经存在多年了，但来自谷歌的最新技术确实为许多人节省了时间。智能回复通过使用机器学习实现了对电子邮件的闪电般的快速响应。通过“阅读”文本中的某些关键字和短语，谷歌的机器学习算法可以生成一系列智能回复，用手指轻敲或点击鼠标按钮发送，直接说出对话的内容。

人工智能与任何关于工业4.0和现代制造工艺的讨论都是分不开的。

至于人工智能，最近团体和个人之间的讨论集中在Facebook上。时间轴动态和面部识别人工智能都为这家社交媒体巨头赢得了最多的关注。一款通过省略某些内容来提供更个性化的体验的人工智能为该公司赢得了赞誉和愤怒。Facebook采用了面部识别技术，这是一种强大的技术，用于在用户个人资料上发布的照片中给朋友做标记。然而，由于对收集非用户数据的担忧，这种做法一直存在争议。亚马逊的Rekognition是一个类似的基于深度学习的图像和视频分析工具，该公司表示，它可以为许多应用程序检测、跟踪和分析人脸。然而，据亚马逊称，它的功能还不止于此，该软件还可以“识别物体、人、文本、场景和活动，以及检测任何不适当的内容”。

在亚马逊这个主题上，人工智能的更多日常例子出现在由人工智能驱动的助手中，比如Alexa，它可以接受语音命令创建待办事项清单，在线订购物品，设置提醒，并回答问题(通过互联网搜索)。微软和谷歌也分别推出了人工智能助手Cortana和谷歌Assistant。

人工智能和机器学习如何融入ERP解决方案

简单的回答是，他们没有。机器学习和ERP软件之间没有直接的沟通。这两种机制是独立存在的，但却是成功经营现代制造企业的必要组成部分。虽然机器学习可以帮助了解机器如何执行以及如何改进流程，但适当的ERP解决方案提供了工具，用于在部门之间进行沟通，将任务分配给正确的劳动力池，并确保自动化工厂及其现代机器能够利用原材料。统一的系统与每个部门对话，并提供必要的数据，以便为今天、明天和未来做出明智的决策。

对包含解决方案
Encompass Solutions, Inc.是一家ERP咨询公司和Epicor白金合作伙伴，提供商业咨询、项目管理和软件实施方面的专业服务。无论是对现有系统进行全面实施、集成和更新，还是应对企业和运营增长中出现的新挑战，Encompass都为每个客户的需求提供了专门的方法。作为识别客户需求并提供正确解决方案的专家，我们确保我们的客户具备与行业步伐相匹配的能力。