释放物联网的力量
实现汽车智能制造
汽车制造业的主要趋势
对于汽车行业来说，保持领先地位对于保持竞争力和推动创新至关重要。汽车公司正在利用这些先进技术来提高效率、提高安全性并为客户创造新的机会。
统一命名空间
统一命名空间 (UNS) 是使用中心辐射模型管理工业数据的概念，它可以作为企业当前状态和事件的单一真实来源。
数据驱动工厂 (IIoT)
利用技术创建高度互联、数据驱动的环境，制造商可以优化生产流程、提高效率并减少停机时间。
人工智能和机器学习
人工智能和机器学习用于优化制造流程、加强质量控制并预测设备故障，以便做出明智的决策和自主操作。
先进的机器人
协作机器人 (cobots) 和自动导引车 (AGV) 用于提高精度、增强效率并简化生产流程。
统一命名空间 (UNS)
统一命名空间 (UNS) 是一种创新方法，它从各种工业物联网 (IIoT) 系统收集数据，添加上下文，并将其转换为其他系统可以轻松理解的格式。
数字化转型能为汽车行业带来什么好处？
汽车制造商面临着多种压力，例如供应链中断、意外停机、质量控制问题以及工厂运营监管力度加大，这些都影响了他们改善运营和满足日益增长的需求的能力。汽车制造商越来越多地转向集成工业4.0和工业物联网 (IIoT) 等数字技术来解决数据管理问题。
提高整体设备效率 (OEE)
测量设备的性能、可用性和质量并找到需要改进的领域。
提高运营效率
监控KPI，识别效率低下的领域，简化流程，并采取行动提高生产力。
减少停机时间
预测故障可以进行定期维护，最大限度地减少意外故障。
减少供应链中断
增强供应链可视性，以实现更好的库存管理并更快地应对中断。
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“HiveMQ为我们的系统提供了所需的稳定性和可靠性。我们已经使用HiveMQ 4年了，代理从未出现过故障。它坚如磐石，完全可靠。这一点非常重要，因为我们不能停止工厂装配线。”
Marius Hertfelder / 梅赛德斯奔驰
汽车制造面临的挑战
疫情过后，汽车制造业的供应链面临严重中断，传统制造业难以满足全球需求。此外，电气化进程为汽车制造业增加了额外的流程、法规和供应链复杂性，而汽车制造业必须应对这些挑战。例如，现行法规要求电动汽车 (EV) 制造商记录和跟踪其产品整个生命周期内生产所用的所有零部件和原材料。
为了克服这些障碍，汽车制造商正在进行数字化转型，并采用 IIoT 技术来跟踪、报告和分析其数据。数字化有助于汽车制造商保持严格的质量控制、管理原材料和库存，并实现运营技术 (OT) 和信息技术 (IT) 系统之间的持续数据集成，从而为 IIoT 用例提供支持。
用于优化汽车制造的宏集HiveMQ MQTT平台
为了优化汽车行业的运营，数字化转型的主要重点在于数据收集和移动。制造机器、流程和应用程序会生成有价值的数据，这些数据使用关键的采集技术进行捕获和存储。这些数据从运营技术 (OT) 传输到信息技术 (IT) 系统，并存储在数据中心或企业云中。这种数据丰富的环境促进了机器学习、人工智能、自适应控制和数字孪生等先进举措，最终推动运营效率和改进。
为什么宏集HiveMQ适用于汽车制造业？
宏集HiveMQ通过在OT和IT系统之间添加可靠、可扩展且安全的数据抽象层来解决制造业数据收集和移动的挑战，使异构机器和流程即使在受限环境中也能无缝协作，其主要优点是：
业务关键可靠性
利用零消息丢失和冗余集群技术，全天候可靠地运行关键任务系统。
灵活集成
专注于您的核心业务，而不是使用开发人员资源将OT-IT数据集成到Apache Kafka等企业应用程序和基础设施中。
高度可视化
使用透明性和可视化的工具和指标排除故障并确保所有工厂系统按计划运行
高可扩展性
通过线性设计无缝添加任意数量的站点并扩展到数百万台连接设备，实现可扩展性。
端到端安全
通过端到端加密和可配置的安全控制确保应用程序和数据满足最高安全标准。
易于部署
利用足够灵活的平台在本地、任何云中或通过完全托管且功能丰富的宏集HiveMQ Cloud产品进行部署，快速实现价值。