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提供业务洞察与决策支持实现数据驱动决策
原创|大数据新闻|编辑:龚雪|2019-05-14 14:59:36.067|阅读 298 次
概述:工业数据要形成对“质”的认识和转变,就需要由量的分析实现上升到分析模型的高度,为企业在生产和管理的飞跃打下底层基础......
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大数据领域代表性的研究者维克托•迈尔•舍恩伯格和库克耶在《大数据时代:生活、工作、思维的大变革》一书中指出,大数据不仅是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉,大数据还是改变市场、组织机构以及政府与公民关系的方法。
其具有海量的数据规模(volume)、快速的数据流转(velocity)、多样的数据类型(variety)巨大的数据价值(value)的“4V”特点。
要形成对“质”的认识和转变,就需要由量的分析实现上升到分析模型的高度,为企业在生产和管理的飞跃打下底层基础。
所谓工业大数据就是指:在工业领域相关信息化应用中所产生的为决策问题服务的大数据集、大数据技术和大数据应用的总称。
工业大数据来源于产品全生命周期的各个环节,从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造都会产生数据。
如慧都工业大数据分析平台就是使用产品全生命周期产生的数据,采用从数据采集、数据准备、数据建模、可视化分析的端到端解决方案 ,为工业企业实现智能营销、生产排程、能耗优化、质量优化、生产制造BI和智能设备运维等业务解决方案。
产品全生命周期
此外,来源于外界的各类宏观政策、市场需求、供应链上下游数据则从另一维度上为工业大数据续航,为企业平稳运行提供屏障。
工业大数据可运用于智能装备、服务性制造与跨行业融合,其基本逻辑是从“流程驱动”到“数据驱动”。
以传统企业的生产流程为例,走完“需求管理—物料平衡—生产计划—订单管理—接收工单—生产控制—数据采集—生产监控—设备状态监控——接收生产报工数据”这一完整的生产管理流程时,需对每一个环节进行“梳理”:
首先需采用PLC、PDA、工控机等设备进行物联网采集;
其次再利用数据服务器作数据分析;
最后通过Storm、Spark等算法进行分析和可视化处理,为监管者提供参考和反馈。
在流程外环,通常还配有一个统一的大数据存储平台(Elasticsearch)来集中存储、处理和运算这些宝贵资料,其中数Cloudera最为有名。
党的十九大报告指出:要加快发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合,为后者进行一场“供给侧改革”,优化产能效益。而基于大数据与人工智能的产品升级是全球制造业发展的必由之路。
通用电气(GE)早在2013年就推出了全球首个工业互联网平台产品Predix,吸引2.4万名开发者参与到平台的开发之中。
以打通工业流程各环节数据、建立统一数据体系为目标的Predix,一开始便在全球建立了4个云计算中心,每天监测分析来自全球1000万个传感器中数据。
在2019 EmTechChina全球新兴科技峰会上,GE全球副总裁Colin Parris表示:已为GE Digital独立部门投入12亿美元的初始资金,这将确保业务更加集中,并以现有工业客户群为基础,为资产密集型行业提供软件服务。
4月初,西门子高调宣布:其基于云的开放式物联网操作系统——MindSphere将牵手阿里云,正式进入中国。
该系统利用一系列连接技术,数据分析和可视化技术,提高企业对工厂和生产绩效的洞察力,企业能够借此加速数字化转型进程。
正如慧都工业大数据解决方案就是为实现企业数字化变革,提供从数据采集、数据准备、数据建模、可视化分析的端到端解决方案 。这预示着机遇之门的开启,而中国也将与各国一同以互利互赢的方式迈向美好的数字化未来。
作为工业4.0和中国制造2025的核心,工业大数据是驱动业务创新,提升产品质量、降低研制成本、加快上市周期的不二之选。而盘活存量数据、用好增量数据也是企业在推动自身转型升级问题上的“题中之义”。
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大数据分析的一些发展趋势将为企业的未来发展做好准备。大数据分析如今成为政府部门和私营企业以及医疗机构抗击新冠疫情的重要资源。这在很大程度上要归功于云计算软件的发展,很多企业现在可以实时跟踪和分析大量业务数据,并相应地对其业务流程进行必要的调整。
生产质量分析是从工厂订单下单-订单生产-流入市场, 针对整个生产链进行全面的质量分析。其中最重要的一环就是对于质量控制。
生产质量分析主要是为了帮助企业更快更准确的发现产品的质量问题,找到影响质量的根本原因,改善原因,提高企业产品良率。下面我们看看慧都科技的质量分析到底能帮助企业解决哪些问题?
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。
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