基于大数据分析和云计算技术的突飞猛进,智能制造正主宰全球制造业的未来,无论是中国的工业4.0,德国的第4次工业革命,还是美国的工业物联网,其实质都是制造业的数据化,依托海量的大数据共享与分析处理,实现生产制造的智能化,其核心竞争力离不开高效精准的大数据分析能力。康拓普极星大数据分析平台,顺应全球趋势,为制造业企业量身定制智能制造大数据解决方案,通过深入连接用户和工厂数据,驱动产业升级和创新,抢占未来产业链制高点。

康拓普大数据分析平台

经过工厂自动化、信息化和电子商务的多年发展,目前制造企业已经积累了海量的生产和用户数据,推进制造业的数据科学已成为全球趋势。将大数据应用到企业生产中在技术上已经可以实现,下面3个领域最具开发潜力。

人工智能与智慧工厂

人工智能的本质上机器学习和思考,其背后依托的无非是海量数据的采集、挖掘和分析,比如谷歌的Alpha Go。过去几年中,人们热衷于将人工智能应用到企业生产中,整合了人工智能的BI应用呈现爆发式增长。在制造业领域,机器学习主要用于发现工业生产数据和用户消费数据中的重叠点,实现从生产到消费的直接对接,即智慧工厂。

异常监测

监测异常的过程中,第一步就是建立起正常的基准线。已经有历史数据的机构在这个领域更胜一筹,因为这些数据可以直接灌进绝大部分的机器学习系统中,以建立起基准线。但是,如果机构缺少这类的数据,系统就需要一段时间来观察收集数据才能确定基准线。这个积累的时间可长可短,取决于组织本身的属性以及数据是否会随时间大幅度变化,如不同的季度之间。

制造企业可以从异常监测中获益颇多。最典型的例子是,异常监测可以在生产线上更早的找到有缺陷的产品。早期的异常监测可以帮助机械操作员更早预警到生产流程中可能存在的宕机事件,从而使的事件可以被更快速的解决,甚至不需要关停流水线。

预知性维护

预知性维护是异常检测一个子集,它专注在机械本身的状态判断上。例如,是否一个机器即将接近它的维修窗口,或者即将发生故障。通过将当前传感器数据与历史数据做比对,系统可以使用预知性维护算法来更早的发现潜在的事件,使的公司可以更早的进行维护从而将潜在的影响降低到最小。预知性维护也可以帮助公司减少昂贵的计划外的维护,以及由于维护造成的利润下降。

在上述领域,极星大数据分析平台如何展现自己的价值?

智能工厂:通过融合消费者与制造业的交易数据,实现智能互联;通过生产线、设备安装传感器获取实时数据,实现智能生产;通过汇集生产、设备及外部数据,指导生产、销售,实现智能工厂。

设备故障监测:通过各类设备上的实时数据采集器,搜集设备参数、环境参数、操作行为、维修记录及各类相关数据,基于大数据分析,精准判断故障部位、故障概率、故障时间、故障原因,识别并发故障,实现制造生产的全维度实时监测。

设备全生命周期运维:通过实时监测结果,分析特定设备的生命周期,以及个别小故障、设备运行环境对设备生命周期的影响,从而对设备的生命周期进行预测并快速定位可能发生的故障,制定设备优化计划,实现预先运维,提高设备的使用年限,保障设备稳定性,为制造企业的生产过程保驾护航。

关于极星大数据分析平台

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