在這篇文章中，小編將對(duì)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(jìn)對(duì)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(shí)也給各行各業(yè)帶來一場(chǎng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型潮流。一段時(shí)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(qiáng)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(shí)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(jià)值?！?

在工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中國(guó)具有很大優(yōu)勢(shì)，“ 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(guó)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(cuò)的制造基礎(chǔ)?！?

“ 作為制造大國(guó)，國(guó)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(jì)、制造、采購(gòu)、銷售、倉(cāng)儲(chǔ)、發(fā)貨和售后服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié)挖掘有價(jià)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(duì)國(guó)家而言將推動(dòng)工業(yè)制造水平登上新的臺(tái)階，搶占新一輪產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)制高點(diǎn)。

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(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)已經(jīng)具備了初步的認(rèn)識(shí)。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(shí)際應(yīng)用。

工業(yè)大數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的專業(yè)性、關(guān)聯(lián)性、流程性、時(shí)序性、分析性等特點(diǎn)。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(cè)性分析、優(yōu)化提升。

(1)生產(chǎn)過程監(jiān)控?？呻S時(shí)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(jì)劃、進(jìn)度、庫(kù)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(shí)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(shí)、不準(zhǔn)確造成的等待或錯(cuò)誤，能夠明顯提升整個(gè)車間的運(yùn)營(yíng)效率。

(3)數(shù)據(jù)可視化。高效利用沉淀數(shù)據(jù)，通過對(duì)數(shù)據(jù)的分析與處理，形成計(jì)劃、執(zhí)行、庫(kù)存、質(zhì)量、設(shè)備等多維度的智能報(bào)表，通過分布圖、趨勢(shì)圖等多樣化的展現(xiàn)形式，在電腦、看板、手機(jī)等多終端更直觀、形象地展示，有助于及時(shí)清晰的發(fā)現(xiàn)問題，幫助管理者進(jìn)行實(shí)時(shí)決策，實(shí)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(shí)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(shí)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(cè)性分析。通過APS、設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析等模塊，實(shí)現(xiàn)計(jì)劃、生產(chǎn)、設(shè)備、質(zhì)量等要素的預(yù)測(cè)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(jìng)爭(zhēng)力。

(6)優(yōu)化提升。通過人、機(jī)、料、法、環(huán)、測(cè)等多維度數(shù)據(jù)，分析出進(jìn)度、質(zhì)量等與之相關(guān)的因素，對(duì)隨時(shí)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(diǎn)削減不會(huì)產(chǎn)生附加值的活動(dòng)，從而推動(dòng)有效的工廠運(yùn)行和過程，幫助管理者進(jìn)行實(shí)時(shí)決策，有效提升現(xiàn)場(chǎng)效率。另外，在對(duì)歷史數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，制訂出更優(yōu)的生產(chǎn)計(jì)劃、庫(kù)存、制造參數(shù)等，進(jìn)一步優(yōu)化相關(guān)工作。

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