轮胎制造商们拥有一个健康的市场前景，但同时也面临前所未有的挑战。

事实上，到 2019 年，全球的轮胎需求每年预计增长大约百分之四。与此同时，制造商在全球市场中的竞争日益激烈，且必须生产出更多款型，以应对包括内燃、混合动力和全电动汽车在内的汽车领域需求。

轮胎制造商如何才能最好地应对市场条件，并优化质量和提高盈利能力？ 

为了提高生产能力和灵活性，领先的制造商采用了更智能的车间技术。但是，许多企业面临着挑战，即要从其生产车间的数字资产拼凑中创造一个基于信息的生产环境。

真正的数字化转型不仅需要从智能资产中收集相关数据，还要将这些数据转换为信息，使组织中所有级别的人员都能更智能、更高效地工作。

超越传统的云端平台

近年来，随着工厂层面的智能资产数量开始猛增，专用于将生成的数据转换为有用智能技术的云端分析平台也随之增加。

传统的云端平台可以聚合多种来源的数据。然而，从这些数据中获得制造和业务洞察力需要时间，并且可能需要数据架构师、商业智能工程师以及其他内部数据管理专业知识。

此外，将数据发送到云端和反向发送并非适用于每个应用项目。传统的云端方法根本无法足够快速地提供环境化信息以立即影响工厂流程和人们每天的工作。

一种成本高效、实用的分布式智能方法

可扩展的分析平台可以提供一种成本高效且实用的方法，将可行动化智能分布到组织的所有层级 – 边缘、内部或云端。

例如，我们看看这个新的分析解决方案，它将分析和机器学习功能嵌入到边缘，同时也最靠近信息源和工厂级决策者。

在插件装置上提供，设置简单。无需对现有智能传感器重新布线。连接以太网，等待约 5 分钟，解决方案将搜索工业网络并发现智能资产。发现设备后，收集数据，构建并提交运行状况和诊断仪表盘。

随着插件装置发现设备之间如何相互关联的信息，例如故障因果关系，便开始了解其所在的系统，从而可以作出规范性的建议。例如，它可以向用户的智能手机或平板电脑发送“动作卡”。

可扩展的分析方法可以对轮胎制造的许多方面有着直接影响，而且在混合和固化等复杂应用中，将越来越重要，其中的机器学习对产品质量、制造灵活性和能源效率有着显著的影响。

但这只是解决方案的一部分。可扩展平台扩展到边缘以外的计算引擎和工具，这些引擎和工具可以自动协调多种来源的数据，并允许用户更快地看到共性并获得运营和业务洞察力。

潜力有多大？可扩展方法可使轮胎生产商能够更深入地参与到制造过程优化中的各个组织级别 — 从本地工程和维护到公司的高层，以及从设备到云端。