不管是工业4.0还是智能制造,背后都离不开工业大数据和制造业的深度融合,其本质是“大数据+制造业”在各领域的深刻体现。工业大数据的广泛应用,必将带来工业企业的广泛创新和变革的新时代。这些创新和变革,将全面影响我们的生活,给全球工业带来革命性的变化,改变企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。“大数据+制造业”将如何进行?这是本文要探讨的重点,今天极星大数据将通过大数据分析在制造业的6大应用场景,给您一个全新的认知。

极星大数据分析平台

目前,工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业物联网生产线分析、工业供应链优化和产品精准营销等6个方面:

场景1:产品创新   

客户与企业之间的交互和交易行为将产生大量数据,挖掘和分析这些客户动态数据,能够加速产品创新。比如,福特汽车将大数据技术应用到了福克斯电动车的产品创新和优化中,这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。在行驶过程中,司机产生的数据和福特工程师的反馈,形成了良好的互动交互,这种以客户为中心的大数据应用场景,催生了新型的产品创新和协作方式,让司机获得了有用的最新信息,而福特工程师汇总关于驾驶行为的信息,可以了解客户,制订产品改进计划,并实施新产品创新。

场景2:产品故障诊断与预测

无所不在的传感器、互联网技术的引入,使得产品故障实时诊断变为现实,大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。以波音公司飞机系统为例,其发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态,这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据,而且实现了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报,能有效实现故障诊断和预测。

场景3:工业物联网生产线

现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器,来探测温度、压力、热能、振动和噪声,每隔几秒就收集一次数据。利用这些数据,可以实现很多形式的分析,包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析等。比如,在生产工艺改进方面,使用这些大数据,就能分析整个生产流程,了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺,就会发出报警信号,快速地发现错误,解决问题。

场景4:工业供应链优化

当前,RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术,能帮助制造企业获得完整的产品供应链大数据,利用大数据分析,能大幅提升仓储、配送、销售效率,大幅下降成本。以海尔公司为例,在海尔供应链的各个环节,客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中,通过供应链上的大数据采集和分析,海尔公司能够持续进行供应链改进和优化,保证了海尔对客户的敏捷响应。

场景5:产品精准营销

大数据是一个很好的销售分析工具,通过历史数据的多维度组合,可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等,以此来调整产品策略和铺货策略,实现产品的精准营销,节省营销费用。

场景6:生产计划与排程

制造业面对多品种小批量的生产模式,数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大,再加上十几年的信息化的历史数据,对于需要快速响应的APS来说,是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息,发现历史预测与实际的偏差概率,考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束,通过智能的优化算法,制定预计划排产,并监控计划与现场实际的偏差,动态的调整计划排产。

工业大数据应用的价值潜力巨大,制造企业与大数据深度融合也是大势所趋。在制造业大数据分析软件领域,极星大数据分析平台是一个高性价比的选择。

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