对于大型制造企业，装置将通过工控物联网系统进行.连接机器、设备等物理实体，收集设备数据，支持这些物体收集和交换数据。实体资产和流程可以用来收集和交换。.系统与人员衔接，更好地整合工厂流程，帮助企业实现智能制造升级，提高生产力水平。

    目前，制造企业面临的问题是工厂智能化转型如火如荼。由于企业普遍缺乏智能工厂规划和实施经验，工业4.0.对智能制造等战略中提到的思路和理念一知半解，很多企业都处于想实施却不知从何入手的境地。

    调查显示，对于促进企业智能化转型，制造企业优先考虑的是如何打通人人.机器与设备之间的数据隔阂使数据在工厂自由流动。同时，在此基础上，为工业生产过程建立自主的认知和分析能力。

    对于工厂企业来说，通过工控物联网系统作为实现生产过程数字化管理的基础是非常合适的。它可以在工厂所有设备互联的基础上建立强大的认知制造和分析能力。最终实现工厂中的一切“事物”它可以为我们提供数据，包括设备状况和运行性能。

    工控物联网系统可以为我们提供实时数据，分析技术可以发现数据中的模式.模拟设备的行为，并根据制造过程中的各种变量预测故障。那么，工控物联网系统是如何实现所有工厂的呢？“事物”如何实现数据采集，有效利用这些数据，进而为工厂建立强大的认知制造和分析能力？

    首先，我们需要连接设备来收集数据。我们可以从新传感器中提取数据，或者从现有系统和设备中收集现有数据，从设备或设备中接收流量数据，然后直观地呈现数据，并开始识别模式。这项工作是通过快速构建仪表板来完成的。在完成数据收集和模式识别后，使用洞察生产分析模型。

    通过智能工控物联网系统方案，可以分析仪表设备生成的数据，了解生产力下降的原因，进而实现优化。可以发现和管理可能对工厂或业务运营产生不利影响的资产可靠性风险。

    通过预测分析，可以改进制造工艺和材料.建立和产品质量。通过认知视觉检查功能，有助于发现和管理产品缺陷，从而降低制造成本，提高工艺效率和产品质量。

    认知过程和操作可以帮助分析从工作过程和其他操作中收集的数据信息，提高质量.产量和吞吐量可以降低成品的缺陷率。智能资源和优化有助于优化工人.能源和专业知识等资源。

    通过智能工控物联网系统方案，可以根据数据直观地确定如何优化资源，节约成本。数据模型可以帮助工厂企业做出更好的预测，采取先发制人的行动，提出预测建议。这包括预测设备故障或质量问题。最后，通过整合各种认知功能，如通过机器学习改进模型和预测结果，或使用语音、视频和图像来诊断复杂问题。

    通过智能工控物联网系统方案，工厂就像一个具有无线智能的顾问。在这个过程中，认知制造有助于避免意外停机和设备故障，提高生产线的质量和产量，减轻工作压力。同时，通过流程优化和过程控制，大大降低了各种成本的消耗和投入。