
大數(shù)據(jù)讓制造業(yè)智能化
我們已經(jīng)進入了大數(shù)據(jù)(Big Data)時代,大數(shù)據(jù)改變著人們的生活與工作方式,也改變著制造業(yè)企業(yè)的運作模式。
一、數(shù)據(jù)爆炸同樣在制造業(yè)發(fā)生
近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、智能終端等信息技術(shù)的迅速普及和迅猛發(fā)展,幾乎所有行業(yè)所擁有的數(shù)據(jù)都在呈幾何級數(shù)增長,成為大家共同面臨的挑戰(zhàn)和機遇。制造業(yè)自然也不例外。
數(shù)據(jù)量的暴漲成了許多行業(yè)共同面對的嚴峻挑戰(zhàn)和寶貴機遇。隨著智能制造技術(shù)的進步和現(xiàn)代化管理理念的普及,制造業(yè)企業(yè)的運營越來越依賴信息技術(shù)。QuAInS研究發(fā)現(xiàn),制造業(yè)整個價值鏈、制造業(yè)產(chǎn)品的整個生命周期,都涉及到非常多的數(shù)據(jù),如果能夠充分有效地利用好這些數(shù)據(jù),將能給企業(yè)帶來巨大的價值。
制造業(yè)企業(yè)需要管理的數(shù)據(jù)種類繁多,涉及到大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù):
(1)產(chǎn)品數(shù)據(jù):設(shè)計、建模、工藝、加工、測試、維護數(shù)據(jù)、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、零部件配置關(guān)系、變更記錄等。
(2)運營數(shù)據(jù):組織結(jié)構(gòu)、業(yè)務(wù)管理、生產(chǎn)設(shè)備、市場營銷、質(zhì)量控制、生產(chǎn)、采購、庫存、目標計劃、電子商務(wù)等。
(3)價值鏈數(shù)據(jù):客戶、供應(yīng)商、合作伙伴等。
(4)外部數(shù)據(jù):經(jīng)濟運行數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)、競爭對手數(shù)據(jù)等。
隨著大規(guī)模定制和網(wǎng)絡(luò)協(xié)同的發(fā)展,制造業(yè)企業(yè)還需要實時從網(wǎng)上接受眾多消費者的個性化定制數(shù)據(jù),并通過網(wǎng)絡(luò)協(xié)同配置各方資源,組織生產(chǎn),管理更多各類有關(guān)數(shù)據(jù)。
二、大數(shù)據(jù)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的命脈
大數(shù)據(jù)可能帶來的巨大價值正在被傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)認可,它通過技術(shù)創(chuàng)新與發(fā)展,以及數(shù)據(jù)的全面感知、收集、分析、共享,為企業(yè)管理者和參與者呈現(xiàn)出看待制造業(yè)價值鏈的全新視角。
(1) 實現(xiàn)智能生產(chǎn)
在德國“工業(yè)4.0”中,通過信息物理系統(tǒng)(CPS)實現(xiàn)工廠/車間的設(shè)備傳感和控制層的數(shù)據(jù)與企業(yè)信息系統(tǒng)融合,使得生產(chǎn)大數(shù)據(jù)傳到云計算數(shù)據(jù)中心進行存儲、分析,形成決策并反過來指導(dǎo)生產(chǎn)。
具體而言,生產(chǎn)線、生產(chǎn)設(shè)備都將配備傳感器,抓取數(shù)據(jù),然后經(jīng)過無線通信連接互聯(lián)網(wǎng),傳輸數(shù)據(jù),對生產(chǎn)本身進行實時監(jiān)控。而生產(chǎn)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)同樣經(jīng)過快速處理、傳遞,反饋至生產(chǎn)過程中,將工廠升級成為可以被管理和被自適應(yīng)調(diào)整的智能網(wǎng)絡(luò),使得工業(yè)控制和管理最優(yōu)化,對有限資源進行最大限度使用,從而降低工業(yè)和資源的配置成本,使得生產(chǎn)過程能夠高效地進行。
過去,設(shè)備運行過程中,其自然磨損本身會使產(chǎn)品的品質(zhì)發(fā)生一定的變化。而由于信息技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,現(xiàn)在可以通過傳感技術(shù),實時感知數(shù)據(jù),知道產(chǎn)品出了什么故障,哪里需要配件,使得生產(chǎn)過程中的這些因素能夠被精確控制,真正實現(xiàn)生產(chǎn)智能化。因此,在一定程度上,工廠/車間的傳感器所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)直接決定了“工業(yè)4.0”所要求的智能化設(shè)備的智能水平。
此外,從生產(chǎn)能耗角度看,設(shè)備生產(chǎn)過程中利用傳感器集中監(jiān)控所有的生產(chǎn)流程,能夠發(fā)現(xiàn)能耗的異?;蚍逯登闆r,由此能夠在生產(chǎn)過程中不斷實時優(yōu)化能源消耗。同時,對所有流程的大數(shù)據(jù)進行分析,也將會整體上大幅降低生產(chǎn)能耗。
(2) 實現(xiàn)大規(guī)模定制
大數(shù)據(jù)是制造業(yè)智能化的基礎(chǔ),其在制造業(yè)大規(guī)模定制中的應(yīng)用包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理、訂單管理、智能化制造、定制平臺等,核心是定制平臺。定制數(shù)據(jù)達到一定的數(shù)量級,就可以實現(xiàn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用。通過對大數(shù)據(jù)的挖掘,實現(xiàn)流行預(yù)測、精準匹配、時尚管理、社交應(yīng)用、營銷推送等更多的應(yīng)用。同時,大數(shù)據(jù)能夠幫助制造業(yè)企業(yè)提升營銷的針對性,降低物流和庫存的成本,減少生產(chǎn)資源投入的風險。
利用這些大數(shù)據(jù)進行分析,將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降,并將極大地減少庫存,優(yōu)化供應(yīng)鏈。同時,利用銷售數(shù)據(jù)、產(chǎn)品的傳感器數(shù)據(jù)和供應(yīng)商數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)等大數(shù)據(jù),制造業(yè)企業(yè)可以準確地預(yù)測全球不同市場區(qū)域的商品需求。由于可以跟蹤庫存和銷售價格,所以制造業(yè)企業(yè)便可節(jié)約大量的成本。
“工業(yè)4.0”本質(zhì)是基于信息物理系統(tǒng)(CPS)實現(xiàn)“智能工廠”,使智能設(shè)備根據(jù)處理后的信息,進行判斷、分析、自我調(diào)整、自動驅(qū)動生產(chǎn)加工,直至最后的產(chǎn)品完成等步驟。可以說,智能工廠已經(jīng)為最終制造業(yè)大規(guī)模定制生產(chǎn)做好了準備。
實現(xiàn)消費者個性化需求,一方面需要制造業(yè)企業(yè)能夠生產(chǎn)提供符合消費者個性偏好的產(chǎn)品或服務(wù),一方面需要互聯(lián)網(wǎng)提供消費者的個性化定制需求。由于消費者人數(shù)眾多,每個人需求不同,導(dǎo)致需求的具體信息也不同,加上需求不斷變化,就構(gòu)成了產(chǎn)品需求的大數(shù)據(jù)。
消費者與制造業(yè)企業(yè)之間的交互和交易行為也將產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),挖掘和分析這些消費者動態(tài)數(shù)據(jù),能夠幫助消費者參與到產(chǎn)品的需求分析和產(chǎn)品設(shè)計等創(chuàng)新活動中,為產(chǎn)品創(chuàng)新作出貢獻。制造業(yè)企業(yè)對這些數(shù)據(jù)進行處理,進而傳遞給智能設(shè)備,進行數(shù)據(jù)挖掘,設(shè)備調(diào)整,原材料準備等步驟,才能生產(chǎn)出符合個性化需求的定制產(chǎn)品。
三、大數(shù)據(jù)構(gòu)成新一代智能工廠
消費需求的個性化,要求傳統(tǒng)制造業(yè)突破現(xiàn)有生產(chǎn)方式與制造模式,對消費需求所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)與信息進行大數(shù)據(jù)處理與挖掘。同時,在進行這些非標準化產(chǎn)品生產(chǎn)過程中,產(chǎn)生的生產(chǎn)信息與數(shù)據(jù)也是大量的,需要及時收集、處理和分析,以反過來指導(dǎo)生產(chǎn)。
這兩方面大數(shù)據(jù)信息流最終通過互聯(lián)網(wǎng)在智能設(shè)備之間傳遞,由智能設(shè)備進行分析、判斷、決策、調(diào)整、控制并繼續(xù)開展智能生產(chǎn),生產(chǎn)出高品質(zhì)的個性化產(chǎn)品。可以說,大數(shù)據(jù)構(gòu)成新一代智能工廠。
智能工廠中的大數(shù)據(jù),是“信息”與“物理”世界彼此交互與融合所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)應(yīng)用將帶來制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新和變革的新時代。在以往傳統(tǒng)的制造業(yè)生產(chǎn)管理的信息數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,通過物聯(lián)網(wǎng)等帶來的物理數(shù)據(jù)感知,形成“工業(yè)4.0”時代的生產(chǎn)數(shù)據(jù)的私有云,創(chuàng)新了制造業(yè)企業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)、運營、營銷和管理方式。這些創(chuàng)新,給制造業(yè)企業(yè)帶來了更快的速度、更高的效率和更敏銳的洞察力。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗證損失驟升:機器學習訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機器學習模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學習狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11