简洁、直观的低代码开发平台，使不同技能水平的员工都能快速创建业务工具及可视化看板，有效降低开发成本与实施周期。 在竞争白热化的市场环境下，工业企业持续承受着多方面的压力，既要提高生产效率，减少设备停机时间，又要迅速适应不断变化的业务需求。与此同时，为了满足不断变化的客户需求，对过程敏捷性的需求也在增加。 传统的软件开发方式存在诸多弊端，不仅成本高昂、开发周期漫长，而且高度依赖专业技术人才。与之形成鲜明对比的是，低代码应用为制造企业提供了一种极具吸引力的解决方案。 工业企业借助低于代码开发环境，于本地部署并运行“容器化”（Dockerized）应用程序，可大幅削减成本与时间。容器化是把软件及其依...
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通过将软件定义的广域网技术与安全系统相结合，制造商可以快速检测和缓解异常情况，应对安全漏洞，并保障每个接入点的安全。 智能设备和其它先进自动化技术的应用使车间发生了变革，制造业生态系统变得更加分散，网络中断和网络威胁带来的风险也随之加剧。现代商业的超互联特性意味着任何生产运营都取决于其最薄弱的环节。一旦某个设备出现故障，就可能严重扰乱整个企业的生产运营。 这些故障还可能波及到供应链上下游的合作伙伴。例如，在供应链攻击中，网络犯罪分子通常会先攻击安全防护较差的第三方供应商或分包商。一旦获得访问权限，攻击者就能引入恶意软件，在供应链中传播，导致数据泄露，并在整个网络范围内造成广泛破坏。 01 保障...
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在统一平台上整合并分析来自DCS、PLC及SCADA等多系统的数据，不仅能简化数据采集、分析与可视化过程，还能创造附加价值，显著提升企业整体运营效率。 尽管“大数据”这一概念诞生已有数十年之久，但其对现代制造工厂的影响至今仍在持续深化。数据为生产运营提供了宝贵的反馈信息，帮助决策者精准判断需要调整的工艺参数或管理策略，从而确保生产线始终处于最佳运行状态，同时实现预期的商业目标。这些数据使管理者能够深入洞察工厂运营的多个关键领域，例如： ■ 原材料、成品及公用工程用量的物流库存管控； ■ 预测性与预防性维护计划安排； ■ 质量、安全及环境影响的统筹管理。 随着传感器...
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探索在工业环境中优化数据采集系统性能与可靠性的核心要素，以及战略性的数据管理在应对与长期存储和资源利用相关问题方面的重要性。 工业领域的数据采集在监测和控制过程中起着关键作用。该系统对于确保各行业质量、效率和安全性至关重要。然而，要优化其性能和可靠性需要注意多个方面的因素。本文将探讨在工业应用中，数据采集系统设计与实施过程中需考虑的核心因素。 在实践中，一个常见误区是认为单纯收集数据并最大化可用信息量就是最佳策略，事实上经过审慎考虑的方法往往能带来更好的结果。不仅在实施时要周密考虑系统，还应在运行数日后对生成的数据进行验证，并在数月后定期复查。这有助于确认所采集的数据是否真正有用且符合预期。 ...
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如何通过合理配置批次管理解决方案为先进技术铺平道路，并助力制造企业实现数字化转型？ 许多数字化工具的核心功能在于整合来自不同系统的数据资源，包括生产控制系统、企业资源计划（ERP）、实验室信息管理系统（LIMS）及计算机化维护管理系统（CMMS）。通过整合多源异构数据，用户得以全景式洞察工厂运营各环节，形成对实际生产状况的精准认知。这种数据聚合形成的“数据湖”，为企业深度应用人工智能（AI）和大数据分析奠定了坚实基础。 借助这些工具用户可高效完成制造过程的异常诊断、物流瓶颈排查、生产需求的实时响应及维护资源的科学调度。其中，制造执行系统（MES）作为连接控制层与ERP系统的桥梁，不仅优化了排产...
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本文探讨了忽视工业资产如何造成安全风险，以及制造企业可以采取哪些措施来保护其运营的正常进行。 虽然许多制造企业在保护传统物联网（IoT）设备方面投入了大量资金，但他们往往忽视了可能对其运营构成重大风险的关键工业资产。 制造设施中广泛采用的运营技术（OT）入侵检测系统使企业能够建立资产清单，并通过机器学习和人工智能识别潜在漏洞。然而，在如何实施这些技术方面仍存在令人担忧的差距。这种差距通常是由谁是OT设备的实际所有者和负责人演变而来的。OT设备几乎从不由IT直接控制和负责 01 发现IIoT和OT网络安全差距 大多数企业将安全工作重点放在常见的网络连接设备（如摄像头、恒温器和打印机）上，而忽略了...
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