近日,工业大数据产业应用联盟联合多家制造界的大牛企业基于工业大数据技术、产业发展现状,联合发布了《2019版工业大数据白皮书》以下为大家做一个总结性解读。

何为工业大数据

工业大数据是指在工业领域中,围绕典型智能制造模式,从客户需求到销售、 订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后 服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数 据及相关技术和应用的总称。工业大数据以产品数据为核心,极大延展了传统工业数据范围,同时还包括工业大数据相关技术和应用。

工业大数据本质

工业大数据的价值属性实质上 是基于工业大数据采集、存储、分析等关键技术,对工业生产、运维、服务过程 中数据实现价值的提升或变现;工业大数据的产权属性则偏重于通过管理机制和 管理方法帮助工业企业明晰数据资产目录与数据资源分布,确定所有权边界,为 其价值的深入挖掘提供支撑。

工业大数据种类

  • 第一类是企业运营管理相关的业务数据。这类数据来自企业信息化范畴,包括企业资源计划ERP、产品生命周期管理PLM、供应链管理SCM、客户关系管理CRM和能耗管理系统EMS等,此类数据是工业企业传统意义上的数据资产。
  • 第二类是制造过程数据。主要是指工业生产过程中,装备、物料及产品加工过程的工况状态参数、环境参数等生产情况数据,通过MES系统实时传递,目前在智能装备大量应用的情况下,此类数据量增长最快。
  • 第三类是企业外部数据。包括工业企业产品售出之后的使用、运营情况的数据,同时还包括大量客户名单、供应商名单、外部的互联网等数据。

工业大数据应用场景

智能化生产

在复杂产线设备健康管理方面,随着科技的不断进步以及工业化水平的不断提高,工业系统的规模越来越大,集成的设备越来越多。系统内部通常存在复杂的耦合关系,其可靠性难以得到保障,一旦发生故障时,设备的停机损失将会非常大。

当前对于复杂系统健康度与可靠性评估主要通过利用传感器对设备进行感知和从实时数据库系统获取设备振动、温度、压力、流量等数据,基于大数据平台对数据进行存储管理,借助人工智能算法对设备健康进行评估,实现设备故障预测和健康度监控。

如美国电力公司(AEP)通过对变压器、断路器和蓄电池分别加装了 8600 个、11500 个和 400 多个传感器,基于其工业大数据平台,开展设备数据采集、诊断与分析,AEP 可以实时监控其设备参数、进行故障诊断预警,将设备寿命延长了 3 年,维护成本降低了 2.7%,设备维护效率提高了 4%,实现了设备预测性维护。

网络化协同制造

在制造业向着大型、精密、数控、全自动趋势不断靠拢的时代下,基于工业大数据技术,将制造环节与设计、经销、运行、维护直至回收处理联系起来,由传统的数据孤岛转为信息化协同管理,推动产业链各环节的并行组织和协同优化。

另一方面,借助大数据平台,将产业链各个环节的数据进行采集并输入到全生命周期数据库形成总知识库,通过信息技术、自动化技术、现代管理技术与制造技术相结合,构建面向企业的网络化协同制造系统,推动制造全产业链智能协同,优化生产要素配置和资源利用,消除低效中间环节,整体提升制造业发展水平和世界竞争力。工业大数据在网络化协同制造的应用主要体现在协同研发与制造、供应链管理体系优化、制造能力资源优化等方面。

智能化服务

在市场营销环节,利用大数据挖掘用户需求和市场趋势,建立用户对商品需 求的分析体系,挖掘用户深层次的需求,寻找机会产品,进行生产指导和后期市 场营销分析;通过建立科学的商品生产方案分析系统,结合用户需求与产品生产, 形成满足消费者预期的各品类生产方案等。航天云网基于 INDICS 平台的工业数 据、供需服务信息,利用工业大数据关联和分析为企业提供产品推荐、销量预测、 企业驾驶舱等数据服务,大大提升了平台上的企业营销水平及运营能力。

个性化定制

在大规模个性化定制生产中,数据起到了关键作 用。需要采集客户个性化需求数据、工业企业生产数据、外部环境数据等信息, 从而建立个性化产品模型,将产品方案、物料清单、工艺方案通过制造执行系统 快速传递给生产现场,进行生产线调整和物料准备,快速生产出符合个性化需求 的定制化产品。当用户的个性化需求订单产生的时刻,依据基于工业大数据构建 的需求转化机制,可对制造过程中的变动做出快速整合和调整,柔性、动态地满 足用户千人千面的个性化需求。


从工业大数据的应用场景看,工业大数据是针对每一个特定工业场景,以工业场景相关的大数据集为基础,集成工业大数据系列技术与方法,获得有价值信息的过程。

工业大数据优势

  • 工业大数据应用的目标是从复杂的数据集中发现新的模式与知识,挖掘得到有价值的信息,从而促进工业企业的产品创新、运营提质和管理增效。
  • 在流程制造业中,企业利用生产相关数据进行设备预测性维护、能源平衡预测及工艺参数寻优,可以降低生产成本、提升工艺水平、保障生产安全。

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实施步骤

 

实施的效果

企业制造速度提升

全信息化的操作流程无需人工干预,套入模型算法自动分析设备数据,并将分析结果可视化的展示给工作人员做到机器与人工审核的双重预警,既保证了设备安全运作的同时也大大的提高了车间的生产效率!

企业生产成本下降

探码工业app通过对车间内设备的监控预警,对可能出现故障的机器做提前性的维修处理延长了机器的工作寿命,降低制造过程中的运维成本!

增强企业信息化、智能化的管理

企业将采集的设备数据存储到云平台上,并通过云平台上的模型超市下载模型算法到数据分析端中,帮助企业节约运行成本的同时,加强了内部的协作管理,帮助企业增强信息化进程!

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