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[導(dǎo)讀]在這篇文章中,小編將對工業(yè)大數(shù)據(jù)的相關(guān)內(nèi)容和情況加以介紹以幫助大家增進對工業(yè)大數(shù)據(jù)的了解程度,和小編一起來閱讀以下內(nèi)容吧。

在這篇文章中,小編將對工業(yè)大數(shù)據(jù)的相關(guān)內(nèi)容和情況加以介紹以幫助大家增進對工業(yè)大數(shù)據(jù)的了解程度,和小編一起來閱讀以下內(nèi)容吧。

一、工業(yè)大數(shù)據(jù)是落地重要方向

新冠肺炎疫情引發(fā)了產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈的亂流, 同時也給各行各業(yè)帶來一場數(shù)字化轉(zhuǎn)型潮流。一段時間以來,大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的相關(guān)應(yīng)用成為熱度居高不下的話題。致力于提供大數(shù)據(jù)技術(shù)和解決方案的企業(yè)隨之迎來強勁風(fēng)口。

談到大數(shù)據(jù)行業(yè)未來的發(fā)展方向, 有人認(rèn)為,“當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)體系已經(jīng)趨于成熟,所以未來大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)將更多地注重落地,在諸多傳統(tǒng)行業(yè)實現(xiàn)落地應(yīng)用,與業(yè)務(wù)深度結(jié)合,發(fā)掘數(shù)據(jù)價值?!?

在工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中國具有很大優(yōu)勢,“ 從 80 年代到 2010 年, 很多產(chǎn)業(yè)制造從歐美日韓轉(zhuǎn)移到大陸, 國內(nèi)涌現(xiàn)了一批廠商,比如面板行業(yè)的京東方、天馬等,在大環(huán)境上就有了不錯的制造基礎(chǔ)。”

“ 作為制造大國,國家在‘十四五’規(guī)劃中不斷提及發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、構(gòu)建工業(yè)大數(shù)據(jù)體系等,這些將成為大數(shù)據(jù)推廣落地的重要方向?!?

通過發(fā)展工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù), 企業(yè)可以從客戶需求到研發(fā)、設(shè)計、制造、采購、銷售、倉儲、發(fā)貨和售后服務(wù)等各個環(huán)節(jié)挖掘有價值信息,幫助提高生產(chǎn)水平、供應(yīng)鏈效率和客戶滿意度。對國家而言將推動工業(yè)制造水平登上新的臺階,搶占新一輪產(chǎn)業(yè)競爭制高點。

二、車間工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

通過上面的介紹,想必大家對工業(yè)大數(shù)據(jù)已經(jīng)具備了初步的認(rèn)識。在這部分,我們主要來了解一下工業(yè)大數(shù)據(jù)在車間中的實際應(yīng)用。

工業(yè)大數(shù)據(jù)具有較強的專業(yè)性、關(guān)聯(lián)性、流程性、時序性、分析性等特點。而車間中工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可從六大層面去看,即過程監(jiān)控、協(xié)同管理、數(shù)據(jù)可視化、追溯管理、預(yù)測性分析、優(yōu)化提升。

(1)生產(chǎn)過程監(jiān)控??呻S時監(jiān)控生產(chǎn)設(shè)備狀態(tài)、制造參數(shù),以及車間產(chǎn)品計劃、進度、庫存、質(zhì)量等信息。

(2)生產(chǎn)過程協(xié)同管理。以數(shù)據(jù)為介質(zhì),通過信息的傳遞、共享等方式,實現(xiàn)車間各工種、各任務(wù)、各設(shè)備的協(xié)同生產(chǎn),可有效降低由于信息傳遞不及時、不準(zhǔn)確造成的等待或錯誤,能夠明顯提升整個車間的運營效率。

(3)數(shù)據(jù)可視化。高效利用沉淀數(shù)據(jù),通過對數(shù)據(jù)的分析與處理,形成計劃、執(zhí)行、庫存、質(zhì)量、設(shè)備等多維度的智能報表,通過分布圖、趨勢圖等多樣化的展現(xiàn)形式,在電腦、看板、手機等多終端更直觀、形象地展示,有助于及時清晰的發(fā)現(xiàn)問題,幫助管理者進行實時決策,實現(xiàn)精益化生產(chǎn)管理。

(4)追溯管理。發(fā)現(xiàn)問題后,可通過歷史數(shù)據(jù)查詢當(dāng)時的物料、設(shè)備、人員、生產(chǎn)參數(shù)、質(zhì)量等數(shù)據(jù),再現(xiàn)當(dāng)時的生產(chǎn)狀態(tài),便于快速找出原因,界定責(zé)任,制訂整改措施,避免問題再次發(fā)生。

(5)預(yù)測性分析。通過APS、設(shè)備預(yù)測性維護、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析等模塊,實現(xiàn)計劃、生產(chǎn)、設(shè)備、質(zhì)量等要素的預(yù)測性分析,未雨綢繆,確保生產(chǎn)效率更高、質(zhì)量更優(yōu)、成本更低,提升企業(yè)競爭力。

(6)優(yōu)化提升。通過人、機、料、法、環(huán)、測等多維度數(shù)據(jù),分析出進度、質(zhì)量等與之相關(guān)的因素,對隨時可能發(fā)生變化的生產(chǎn)狀態(tài)和條件做出快速反應(yīng),重點削減不會產(chǎn)生附加值的活動,從而推動有效的工廠運行和過程,幫助管理者進行實時決策,有效提升現(xiàn)場效率。另外,在對歷史數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上,制訂出更優(yōu)的生產(chǎn)計劃、庫存、制造參數(shù)等,進一步優(yōu)化相關(guān)工作。

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