當前IoT、AI和機器人技術的發(fā)展使得制造進化備受期待。另一方面，許多企業(yè)面臨著嚴峻的課題，比如：

實現制造進化不可或缺的技術人員稀缺，人工不足等問題；

在生產現場，對設備的預兆保全無從下手；

在收集了大量數據后不清楚如何運用，無法讓數據產生價值。

制造進化和強化競爭力成為當務之急。

面對生產環(huán)境變化，歐姆龍創(chuàng)新性的為客戶提供現場數據活用服務i-BELT，與客戶共同解決生產現場的課題。歐姆龍數據活用服務i-BELT在第十九屆自動化及數字化年度評選中，榮獲 “服務創(chuàng)新獎”，充分印證了該服務在數字化服務業(yè)務上砥礪創(chuàng)新、深受市場的青睞和認可。

實現生產現場持續(xù)進化的共創(chuàng)合作伙伴

歐姆龍為客戶提供的現場數據活用服務i-BELT，活用（從收集到可視化、分析、控制）現場數據，近距離了解并與客戶共同解決生產現場的課題。

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?全面了解現場課題，與客戶共同整理和探索課題本質

?歐姆龍多年累積的knowhow與產品成套提供給客戶

?包含合作伙伴設備在內，全面解決客戶課題的服務

12段服務體系應對現場課題

應對產品多樣化、全球統(tǒng)一品質等客戶課題，數據活用服務i-BELT通過四個領域（生產管理，品質管理，設備效率，能源管理）分別進行數據活用。通過可視化各領域的現場課題、分析原因、控制優(yōu)化，以提升制造型企業(yè)的經營KPI。

服務流程

提供服務之前，共享客戶的課題并設定引入計劃，設定共創(chuàng)目的與目標，并設定引入計劃。

Stage1 可視化 現場課題

選擇和收集有效數據、轉換數據格式、設計引入可視化系統(tǒng)并提供后續(xù)支持，實現客戶課題的可視化。

?引入可視化系統(tǒng)，進行變量識別。

?對數據和生產相關的信息進行收集和監(jiān)控。

Stage2 分析 根本原因與預兆

運用歐姆龍的knowhow分析Stage 1中積累的數據。

?分析設備的運行狀態(tài)并檢測設備運行的微異跡象。

?與目標值或參考值進行比較分析并進行匯總報告。

Stage3 控制 生產優(yōu)化

將獲得的分析結果轉換為控制算法，優(yōu)化現場并反饋結果。

?創(chuàng)建并引入實現優(yōu)化控制的算法。

?根據多種環(huán)境變化進行算法演進。

攜手客戶持續(xù)推進現場數據活用服務

歐姆龍數據活用服務，運用多年積累的FA現場控制經驗與先進技術，通過精益分析，構筑數字模型，讓信息產生價值。從可視化(課題俯瞰）到對因果特定的分析；更進一步到控制進化。通過提升生產管理水平，提升稼動率，提升產品品質，減少設備故障預防保全，以及有效利用能源來提升制造型企業(yè)的經營KPI，攜手客戶實現生產現場持續(xù)進化。