Detección de IoT: utiliza tecnologías como sensores, RFID e IoT industrial (IIoT) para recopilar datos sin procesar, como el estado del equipo, el flujo de materiales y los parámetros ambientales en tiempo real.
Procesamiento de datos: utilice técnicas de big data y computación en la nube para limpiar, almacenar y analizar grandes cantidades de datos y extraer información útil.
Extracción de conocimiento: combinación de inteligencia artificial (como aprendizaje automático y aprendizaje profundo) con sistemas expertos para identificar patrones, predecir tendencias y diagnosticar fallas en los datos.
Integración de servicios: basándose en redes de conocimiento y arquitectura orientada a servicios (SOA), los recursos de fabricación (equipos, procesos, inventario, etc.) se encapsulan como servicios invocables.
Toma de decisiones colaborativa entre humanos y máquinas: los expertos humanos y los sistemas inteligentes trabajan juntos para desarrollar estrategias de producción y planes de respuesta óptimos.
Ejecución de bucle cerrado: emita instrucciones de decisión para capas de ejecución como robots, MES y APS para ajustar automáticamente las operaciones de producción y proporcionar retroalimentación para optimizar los modelos.