工业大数据完善制造业的6种方式

发布时间：2021-12-23 09:40 所属栏目：125 来源：互联网

导读：工业大数据是互联网，大数据和工业产业结合的产物，同时又反作用于产业升级发展。对于制造业而言，了解行业大数据产生的背景，归纳行业大数据的分类和特点，从数据流推动本身价值创造的视角看待、重造工业价值流程，将具有现实意义。以下将了解制造业是如何

工业大数据是互联网，大数据和工业产业结合的产物，同时又反作用于产业升级发展。对于制造业而言，了解行业大数据产生的背景，归纳行业大数据的分类和特点，从数据流推动本身价值创造的视角看待、重造工业价值流程，将具有现实意义。

以下将了解制造业是如何利用工业大数据降本增效的：

1、能耗异常值分析

能耗异常值分析，实现能源集中管理：将企业的水、电、气、热等能源进行集中监控，构建统一集成的能源管理平台，能够主动、及时的发现能源问题，提高能源管理水平。

建立能耗异常分析模型，洞察能耗问题：产量用能分析为企业提供了按考核对象、分类、分项、区域、工艺、工段、产品单耗等方式统计产品的各种能耗，并对比分析计划产量、实际产量、完成率、耗能总量、平均单耗能等信息。降低单位产品能源消耗，提高经济效益。

实现数据共享：用户可以随时随地的监视电网运行情况，能源报警时，报警信息及时发送到用户手机，提高故障处理效率。

2、设备故障分析及预测

在工业制造界，企业极不希望发生停机事故。因为，一小时的停机时间会使企业损失上百万人民币甚至更多。除了资金方面的损失之外，停机还意味着，当持续发生设备故障时，对员工的激励难度则会变大。因此，在企业的日常业务运营中，预测性维护就显得十分重要。

设备故障预测，第一步就是采集相关设备数据。在预测性维护措施中，所使用的通用制造设备均配备了传感器和执行器，用于监测组件的性能和健康状况。有了这些历史数据以及停机时间或故障率数据，企业还需要建立工业云解决方案、分析应用程序和功能性票据或警报系统，就可以完成车间内预测性维护活动。

3、生产质量分析及预测

质量管理的被动，就是问题驱动，发现质量问题，才想到去管理。工业时代化的今天，企业采用了各种检测设备和仪表，能在成品中挑出废品，保持出厂产品的质量。

但是这种时候检验把关，无法在生产过程中起到预防、控制的作用。生产质量分析方案，从三个方面，从预防质量到优化质量，给企业质量保驾护航。

质量追溯分析：产品生命全周期数据关联分析，如：生产过程分析、质量和缺陷走势分析、设备故障分析、客诉与订单交付分析，三包索赔分析等

质量预测分析：通过数据异常点分析、缺陷异常因子分析等，预测产品质量，找出关键因素，给出特征重要性排序。

质量优化分析：数据产生价值，剖析生产过程问题，辅助领导决策，优化产品质量。

4、智能设备运维

智能设备运维能从4个方面，为制造型企业带来实质性帮助：

维修周期：建模预测设备状态，按小时实时调整维护计划，让计划性的设备维护更合理、高效，降低成本。

故障预测：建模预测设备故障，提前处理，让非计划性的设备维护更可控，有效减少停机时间，从而降低对生产带来的损失。

人力成本：设备运维智能化，减少对有经验的工程师的依赖程度，同时减少运维人员的无必要的定期检查。

提高设备效率：预测设备状态，计划性的设备运维，按需维护，不用等到定期维护，更有效延长设备的生命周期。

5、需求计划

需求计划主要从以下3方面，实现打通端到端的供应链管理：

供应链诊断分析：协助客户进行供应链的整体诊断，重点关注销售、库存、运营、计划的流程以及间接费用的分析。

数据建模优化：建模进行供应链成本优化、库存优化、需求预测，为管理层作出更明智的商业决策提供支持和洞察力。

管理驾驶舱：启用管理层视觉来集成需求计划、运营计划和库存计划，进行全维数据管理、探索和可视化呈现。

6、企业经营管控

管理驾驶舱，突破管理盲区，建立企业管理系统。

实时的、准确的、全面的获取企业运营现状，实现管控透明化，及时发现问题，为科学决策提供支撑；

通过问题看板展示相关负责人或领导可直观的了解现行问题及项目进展等情况，追溯科研能力及生产能力相关的缺失，及时予以科研流程及生产流程的干涉，从根本上解决问题，达到企业价值及客户需求。

（编辑：ASP站长网）