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从数据到应用智能制造与工业大数据的实践更新

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来源: 作者: 2019-04-07 21:14:08

随着工业自动化概念和装备的普及,制造业的感知设备与数据搜集途径愈来愈多,因此数据也不多增加。在这样的情势下,如何对这些数据进行公道分析发掘,从而取得更大的收益就成为了制造业新的增长点。

在工业自动化逐步成熟后,工业机器人、自动化生产这样的实体技术不再是唯一实现智能制造的途径,而大数据、物联网、云计算、人工智能成为了值得探索的领域。

随着信息化水平的不断发展,以智能制造为主导的第四次工业革命正在各国掀起变革浪潮,不论是德国的工业4.0、美国的工业互联网,还是国内的“中国制造2025”,新一代信息技术与制造业的深度融合正在引发生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点的重大变革,“制造”正在向“智造”转变。

智能制造:物理工厂+虚拟工厂

智能制造将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节融合,以智能工厂为载体,采用“物理工厂+虚拟工厂”的形式,实现产业的智造升级。

在智造升级过程中,“物联网”和“大数据”成为智能制造的两个主角。通过运用物联网和大数据,以端到端数据流为基础,以互联互通为支撑,构建高度灵活的个性化和数字化智能制造模式,实现信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自履行等内容。

(智能制造:物理工厂+虚拟厂)

物联网的核心在于应用新一代信息和通讯技术,把传感器、感应器等智能装置(信息系统)嵌入到电网、交通、建筑、工厂、货物等各种物体和环境(物理系统)中,通过有线和无线网络加以连接构成物联网,并通过网络和云计算将物联网和互联网的整合,将物体接入信息网络,通过人、生产与产品的实时联通与有效沟通,实现对实体世界的洞察和控制。

大数据分析运用则是物联网的基础上,通过将企业内部全流程运营数据和外部移动互联端、社交媒体端、社会化物联网端,以及延伸到消费者的智慧化物联网数据,纳入到完整的“洞察 -响应-提升”闭环式精益管理中,帮助企业充分发挥大数据分析的辅助决策作用。

以制造型工厂为例,工厂以提升质量、降低成本、提高效率为根本目标,通过运用物联网技术,使制造进程中的各种数据源互联互通,实现信息流的自动化,实现制造链条全程可视化,通过大数据分析将海量的隐形数据转化为显性数据,并将信息及决策建议实时提供给生产一线操作工人、主管和高级管理人员,帮助企业增强制造洞察力。

(制造型工厂的运用重点)

决策智能化:构建大数据分析能力

随着智能制造的在各领域的推动应用,企业生产过程数字化及管理流程智能化正在逐步实现,但未来,能否实现决策智能化将是拉开企业差距的关键。

何为决策智能化?指的是在自动化和装备智能化的基础上构建大数据分析能力,使“数据”转化为“洞察”,再由洞察产生行动,不但要从技术上提升洞察分析能力,也要从组织、管控、能力角度同步提升,真正实现“感知 -洞察-评估-响应”闭环的顺利运作与循环提升。

(大数据分析能力构建)

工业大数据在在数据管理阶段,聚焦于信息和数据管理,建立数据管理规则,指点海量数据辨识处理与信息提炼。第二个阶段则是将信息转化为洞察,通过建设相应的运行机制、数据分析平台和数据分析手段,利用数据分析发掘根因,为管理决策提供支持,包括:支持和管控体系建设、组织和人材管理、得悉洞察管理、洞察到行动的管理等6个方面。第三个阶段由洞察反推业务,通过将分析洞察引入业务运营,实现最优决策的相关工作流程及建立相关评价工具、方法与流程,衡量大数据分析带来的业务洞察对业务产生的实际价值。

随着物联网和大数据分析技术的应用实践,通过数据洞察驱动业务经营管理已成为行业的重要趋势,在此基础上实现商业模式创新、生产模式创新、运营模式创新和科学决策能力等企业目标已成为可能,物联网和大数据正在帮助企业实现从“制造”向“智造”的转变。

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