业⼤数据在智能制造中的应用

2019-08-21 导读

导读 : 作为新一轮工业革命的重要内容,正在快速发展的工业大数据成为世界各国争相抢夺的制高点。工业大数据就是把大数据在产品的研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链的各个环节广泛应用。通过对数据的处理分析,推进制造产业的网络化和智能化。从"工业互联网"的概念来看,工业互联网是全球工业系统与高级计算、分析、感应技术以及互联网连接融合的结果。它通过智能机器间的连接并最终将人机连接,结合软件和大....

导读 : 作为新一轮工业革命的重要内容,正在快速发展的工业大数据成为世界各国争相抢夺的制高点。工业大数据就是把大数据在产品的研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链的各个环节广泛应用。通过对数据的处理分析,推进制造...


业⼤数据在智能制造中的应用


作为新白金会一轮工业革命的重要内容,正在快速发展的工业大数据成为世界各国争相抢夺的制高点。工业大数据就是把大数据在产品的研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链的各个环节广泛应用。通过对数据的处理分析,推进制造产业的网络化和智能化。从"工业互联网"的概念来看,工业互联网是全球工业系统与高级计算、分析、感应技术以及互联网连接融合的结果。它通过智能机器间的连接并最终将人机连接,结合软件和大数据分析,重构全球工业、激发生产力,让世界更美好、更快速、更安全、更清洁且更经济。

工业大数据面临的挑战

第一是数据搜集,要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标签,去伪存真,尽可能收集异源甚至是异构的数据,还可与历史数据对照,多角度检验数据的全面性和可信性。

第二是数据存储,要达到低成本、低能耗、高可靠性目标,要用到冗余配置,分布和云计算技术,存储时对数据进行分类,并加入便于检索的标签。

三是数据处理,利用上下文关联进行语义分析,现在关于上下文这种关联,也是一个国际上比较热门的一个领域。

第四是可视化呈现,目前计算机智能化有了很大的进步和发展,但是谈不到深层次数据挖掘,现有数据挖掘算法在行业中难以应用,就是我们谈到的智能之路进步很大,但还很遥远。


工业大数据几大应用场景

(1) 设备远程故障诊断分析:大数据预测设备未来可能出现故障的时间,提供避免风险的解决方案,消除设备故障停机给客户带来的损失。


(2) 工业产品开拓:整合行业大数据及市场指数分析、风险管理、电子化招标、供应链金融等增值服务,优化线上交易机制(订单、竞买、竞卖、招标、撮合、挂牌等),基于平台贸易数据整合,解决供需双方的信息对称和信用对称问题,为工业产品开拓等提供交易资金结算一体化服务。此外,大数据分析结果为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保等服务。


(3) 生产设备共享:建立共享网络信息服务体系,实现生产设备的统一规划、分层管理和信息共享交换能力,推动面向各类主体的共享服务网络建设。建立跨区域、高带宽的现代化信息平台,发布共享信息,开展网上交流,建立生产设备信息的集散地和服务枢纽,把大量企业的闲置生产设备利用起来,实现区域资源共享和优化配置,避免、减少不必要的重复购置和引进,最大限度白金会地提高生产设备资源的使用效益,保持生产仪器设备的先进性,为业务创新提供支撑、为企业配置采购生产设备资源提供决策依据。


(4) 工业软件服务:基于已有的工业软件资源,构建公共软件平台,为企业提供从研发设计、采购供应、生产加工、营销渠道到售后服务的全产业链的工业软件和服务。平台内部署的工业软件主要来源于市场上成熟的国产工业软件如实体设计、工艺图表、协同管理软件,EAS;PDM系统、MES系统等。基于云端的软件授权、软件运维服务,大幅度降低制造型中小企业信息化建设的门槛,节约企业软件应用和维护成本,提升产业链协同发展能力,促进企业转型升级。



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工业大数据的价值,大数据将在工业各个方面创造价值,像产品的创新、工业物联网、工业供应链的分析优化等等。这是工业大数据的平台,应该是最终驱动工业升级和产业整合。工业大数据是新一轮产业革命的核心,是实现工业4.0、工业互联网和中国制造2025的重要抓手,将推动企业从制造走向智造。需要用全新的大数据思中华娱乐维模式开辟工业化建设实现跨越式发展的新途径。

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