现在是凌晨 2 点，欧洲的机器出现了故障。 规划人员访问系统后发现产品必须在上午发出。他立刻发现他在美国的工厂有可用的生产能力和原材料库存，于是就启动了那里的工厂开始进行生产。而此时在欧洲，维护技术人员收到了通知，立刻在办公室中查看了机器流程数据，并发现问题出在一个工作站上。这名技术人员在车间里用他的平板电脑访问了该工作站并开始修改流程数据的数据采集时间。几分钟后，他就找到并解决了问题。机器重新开始运转。

了解挑战

对于多数公司来说，这种级别的速度仍只是愿景，而非现实。最重要的一点或许在于，这个案例仅仅体现了智能工厂所能实现的一小部分生产能力而已。而在未来的数字化工厂中，每天的操作都会包括预见性维护、灵活的机器使用和可升级性、货物的生产和原材料足迹、跟踪和追查大规模定制生产的货物以及能源效率。

有很多创造价值的机会。这涉及到将机器的流程数据和元数据分解到最精细的机器级别，使其可供规划人员和技术人员使用并更加透明。纵观当前的机器基础设施，大量数据在创建后无法被使用。挑战在于机器拥有等级化的控制结构，而在大多数情况下，这种结构都经过优化，以实现快速高效的机器控制。由于控制系统需要的周期时间以毫秒计算，故与这种控制结构有关的数据具有非常低的传输延迟。这就给机器控制增加了压力，因为还必须处理与延迟无关的其他数据。为了解决这种挑战，我们的团队从三方面着手，处理关键问题。

让工厂更智能

TE的三个方面

设备、连接、内容

• 智能设备：通过收集有关能耗或监控条件等方面的信息，确定哪些部件能产生数据，从智能继电器开始，然后是用作智能设备的其他传感器和连接器。
• 物理连接：在机器中布置更多智能设备会产生额外的连接，这会生成更多要传输的数据，同时减小节点的尺寸和成本；这将产生对替代连接解决方案的需求，包括波导数据传输和无线解决方案。
• 连接内容：管理增值数据的数据路径；连接解决方案将需要管理、汇集、缓冲和处理数据，以及开设一条用于将数据传输到企业级 IT 系统的安全路径。

在TE，我们的团队围绕这三个方面的新想法展开协作。我们的目标是将智能工厂的理念转化为可操作的现实。为了达成这一目标，我们正在开发可以识别部件故障并直接切换到替换部件的智能继电器。我们制造了可以监控能耗的连接器。我们创建了只需两根电线就能实现 1 GB/s 传输速度的全新解决方案。我们还开发出一种方式，利用微波在塑料纤维中的传播，通过低成本的微型部件来实现高速连接。我们的传感器还具有无线通讯能力，可以通过基于云的接口来合成数据。

取得成果

我们在向客户推荐这些创新之前，会首先在我们自己的数字化工厂中推行。 这确保了这些解决方案经过测试，确实智能，并可以带来预期的价值。通过这些创举，我们在一个模型中安装了智能数据聚合器，从而在工厂层面实现连接器的完整生产价值流中实时数据的可视化。这让我们的生产团队不仅可以在生产和加工时间方面获得不可思议的提升，而且总体改善了流程效率低下的问题。接下来，这种方法将会延伸到同步材料管理方面，并在更多的 TE 工厂中推行该系统。

如今，工业正在从传统工厂向智能和数字化工厂转变。 在这个过渡阶段，重点在于找到适用于升级工厂的解决方案，而不是仅仅关注全新投资应用的开发。我们认为这个阶段尤为重要的是，通过快速获得利益证明升级所需投资的价值，同时也不偏离重点，采用可以多方面提高未来生产力的结构来度过这个阶段。这意味着既可以向后兼容，同时也可以开创新机遇。由于智能连接能够轻松实现这种平衡，所以成为智能工厂的关键。