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

面對生產環境變化，歐姆龍創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 “服務創新獎”，充分印證了該服務在數字化服務業務上砥礪創新、深受市場的青睞和認可。

實現生產現場

持續進化的共創合作伙伴

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。

歐姆龍特色的數據活用服務

• 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、控制優化，以提升制造型企業的經營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并提供后續支持，實現客戶課題的可視化。

• 引入可視化系統，進行變量識別。

• 對數據和生產相關的信息進行收集和監控。

Stage2 分析 根本原因與預兆

運用歐姆龍的knowhow分析Stage1中積累的數據。

• 分析設備的運行狀態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 控制生產優化

將獲得的分析結果轉換為控制算法，優化現場并反饋結果。

• 創建并引入實現優化控制的算法。

• 根據多種環境變化進行算法演進。

攜手客戶持續推進

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的經營KPI，攜手客戶實現生產現場持續進化。