Détection IoT : utilise des technologies telles que les capteurs, la RFID et l'IoT industriel (IIoT) pour collecter des données brutes telles que l'état des équipements, le flux de matériaux et les paramètres environnementaux en temps réel.
Traitement des données : utilisez les techniques du Big Data et du cloud computing pour nettoyer, stocker et analyser de grandes quantités de données et extraire des informations utiles.
Extraction de connaissances : combiner l'intelligence artificielle (telle que l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond) avec des systèmes experts pour identifier des modèles, prédire les tendances et diagnostiquer les défauts des données.
Intégration de services : basées sur des réseaux de connaissances et une architecture orientée services (SOA), les ressources de fabrication (équipements, processus, stocks, etc.) sont encapsulées sous forme de services appelables.
Prise de décision collaborative homme-machine : les experts humains et les systèmes intelligents travaillent ensemble pour développer des stratégies de production et des plans de réponse optimaux.
Exécution en boucle fermée : envoyez des instructions de décision aux couches d'exécution telles que les robots, MES et APS pour ajuster automatiquement les opérations de production et fournir des commentaires pour optimiser les modèles.