在智能制造如浪潮般涌起的态势下，企业面临着一个关键问题，那就是如何超越单点效率得以提升的状况，以及怎样跨越系统价值能够落地的界限，此问题正演变成行业实现升级的核心挑战。
架构重构打破数据孤岛
在工厂数字化的进程里面，设备跟系统之间，所遵循的标准各不相同，接口也十分复杂，致使数据没能够顺利实现互通，进而形成了那种会对决策造成阻碍的信息壁垒。这样一种处于割裂的状态，使得生产管理就好像盲人摸象一般，没办法从整体的视角去对运营进行优化 。
汇川技术提出架构级重构，此重构以业务场景为核心，其目的在于从根本之处打通生产逻辑，该方案已在数智工厂规划中应用，此规划涉及超过10个行业，尤其在新能源以及汽车零部件领域，此方案帮助客户把订单响应周期缩短了接近三分之一 。
系统工程聚焦真实痛点
智能制造并非那种技术的堆砌展示，而是一种必须能够解决实际问题的系统工程，其价值起始点应当源自生产现场的具体痛点，最终要落脚于给企业带来可以被衡量的效益提升， 。
这表明技术方案得深入领会不同行业独有的工艺以及成本压力，比如说，在面对多品种、小批量的生产模式时，解决方案务必平衡柔性化与投资回报，要保证每一分投入都能够转化为竞争力。
下一代工厂智能架构
对于面向未来的数这样的智工厂而言，需要的是一个能够统一管理海量设备数据的全新架构。传统工厂呢，因为设备品牌众多，且型号繁杂多样，所以数据采集存在困难，同时数据解析也是难题重重，以至于智能化愿景常常只好停留在规划阶段了。
汇川所提的下一代架构，主张自底层着手进行革新，去构建呈现出开放、标准化状态的数据底座。此架构如同视作工厂的具有神经功能系列中的系统部分，目的在于使得源自不同地方的数据能够实现顺畅无阻的流动，进而为处于上层位置的智能应用给予能够长期维持稳定状态的一种能源物质。
设备智能化与数据驱动
未来的工业设备，不该仅仅是被动执行的工具，而越是要拥有具备感知以及优化的初级“思考”的能力。这般这需要给设备注入更先进的传感，还有控制以及算法，从而让其状态可以被实时感知以及去分析。
在这个基础之上，要去构建具备高质量的数据平台，把那些分散开来的设备运行数据转变为能够推动实施影响决策并产生深刻启发可洞察情况，举例来说，借助对以往历史数据展开有针对性的分析以此来对部件损耗情况进行预测，进而达成从原本按照计划安排执行维修向依据情况预先推测进行维护的这一性质上的转变结果 。
平台化与标准化开发
面临智能制造系统所存在的开发周期漫长、定制成本高昂这样的问题，平台化以及标准化变成了打破困局的关键所在。借助把通用功能进行模块化处理，工程师能够如同组合积木那样迅速构建或者调整解决方案。
这种模式把智能升级的技术门槛予以降低，还将试错成本进行了削减，企业故而能够以更灵活的姿态去响应工艺变化，能够迅速地对产线逻辑予以重组，这不但提升了内部效率，而且还促进了同产业链伙伴的协同创新。
深耕底层技术与前沿探索
扎实的工业智能化根基在于底层核心技术的突破，像高性能控制算法、高精度传感等，这些技术决定设备控制精细度，决定系统响应敏捷性。
在同一时间范围内，企业还在摸索像工业AI、人形机器人这类前沿的方向。汇川所采取的策略是，在为期较短的时间段之内，将关注点集中于变成机器人整机制造商的核心部件供应商这一目标上，它所研发出的包括电机、驱动器等在内的产品，其标准是朝着真实的工业应用需求来瞄准的。
从单点自动化朝着整体智能化前行的进程里，您觉得当下企业遭遇的最为重大的阻碍，是技术获取所需的成本呢，还是缺少适配自身流程的顶层规划呀？欢迎分享您的看法，要是本文对您有启发的话，请点赞予以支持。
