直面制造业三大痛点！汇川技术重磅发布百余款解决方案，破解数字化转型困局

工厂里那些有着互不相同口语表达模式的机器，数据孤岛致使智能升级推行起来困难重重。汇川技术近期举办的发布会，正尝试凭借崭新架构去打破那道不容易为人察觉进而造成阻碍问题的屏障。

IT与OT深度融合

最大难题是信息断层，这是传统工厂所面临的，上世纪90年代的PLC控制器跟2023年安装的视觉传感器没办法直接对话，这种设备割裂致使全球制造业每年损失约1800亿美元，汇川于深圳发布会现场演示了怎样借助统一数据平台，使不同年代的设备达成毫秒级数据交换。

他们所提出的，关于IT与OT相融合的方案，已经在锂电池的生产线当中得到了验证，通过把IT系统的订单数据直接下达到OT层设备，换型的时间从原本的2小时被压缩到了15分钟，这种深度的融合并非是简单的连接，而是对从云端到现场的控制逻辑进行重新的设计。

新一代工厂架构

星型拓扑结构由汇川展示，它把控制周期从百毫秒级提升到了微秒级，在3C行业精密封装环节里这是特别关键的，面对小批量定制化趋势显现出传统金字塔式工厂架构很冗长笨重，该架构于华为东莞工厂试运行阶段，设备综合效率提高了7个百分点 。

全新的架构特地考量了AI部署的需求，经由在场端部署算力单元，视觉检测算法的响应时间被控制在了10毫秒以内，汇川的工程师透露，这项设计已经被应用于新能源汽车电机产线，达成了质量追溯100%的覆盖。

设备智能体演进

有着决策能力的智能体正由单一设备转变而来。汇川展示了智能电主轴一个案例，在这个案例里该设备能够自主判断刀具磨损状态，并且把它预测性维护准确率提升到了92%。这种进化并非只是简简单单升级硬件，而是赋予设备作出自主决策的能力。 。

在苏州的某家注塑工厂里，有着加装了智能体的注塑机，它能够自动地对工艺参数进行优化，进而使得不良率从百分之三降低到了百分之零点五。而这些智能体在接下来的阶段将会具备自学习的能力，它会依据原材料的特性，实时地去调整生产策略。

低代码平台革新

InoQuickPro平台立意于化解工程师的编码困局，此平台把通常的200多种控制逻辑包装成图形化模块，进而让设备调试时间减少60%，一名初级工程师仅仅经过3天培训便可达成以往需2周开发的复杂项目。

将目光转移到更关键之处，此平台摇身一变充当起老师傅积累经验的载体。在与汇川携手合作营造的纺织机械厂里边，拥有多达30年工龄的工程师开展调参操作时所蕴藏的经验，被成功转型升级为算法模块，进而达成新手也能够迅速处理繁杂故障的效果。

垂直领域AI应用

走向不同路径的是工业AI与通用AI ，汇川所开发出的焊接质量检测模型 ，仅凭借500张样本图片便达成了99.5%的识别准确率 ，在工业场景之中更具实用性的这种小数据策略 ，避免了处于需要海量标注数据的那种困境 。

以“数字员工”这种形态实现落地的是这些垂直AI ，于光伏板生产线当中 ，有着能24小时持续开展工作的AI视觉检测员 ，其检测速度达到人工的3倍 ，并且不会由于疲劳而对判断一致性产生影响 。

生态协同进化

周斌于发布会着重指出，往后的竞争其实是生态体系方面的竞争，汇川联合了200家合作伙伴所打造的解决方案库，已然覆盖了注塑机、CNC等14个细分领域，这样的生态共建模式在深圳精密制造集群初步见到了成效。

制造业正从单点突破朝着整体优化转变，汇川所展示的案例显示，借助设备商、软件商以和终端用户的协同创新，整体生产效率能够提升超过15%，这相较于任何单一技术突破而言更具价值。

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