
深度剖析大數(shù)據(jù)在工業(yè)4.0智能工廠中的應(yīng)用
大數(shù)據(jù)正以一種革命風(fēng)暴的姿態(tài)闖入人們視野,其技術(shù)和市場(chǎng)在快速發(fā)展,而駕馭大數(shù)據(jù)的呼聲則一浪高過(guò)一浪。于是有人說(shuō)中國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)有炒作“過(guò)熱”之嫌,也有人認(rèn)為大數(shù)據(jù)投資正當(dāng)時(shí)。隨著近些年國(guó)家工業(yè)信息化進(jìn)程腳步的不斷加快,以及國(guó)際社會(huì)在工業(yè)現(xiàn)代化、工業(yè)4.0等方面的不斷演進(jìn),使得大數(shù)據(jù)技術(shù)在工業(yè)行業(yè)以及制造業(yè)方面也進(jìn)行了比較深度的技術(shù)融合和應(yīng)用融合,我們就來(lái)聊聊在上述領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。
近年來(lái)出現(xiàn)的人力短缺、工資上漲、產(chǎn)品交付期短和市場(chǎng)需求變動(dòng)大等問(wèn)題,使得制造業(yè)正面臨新一波轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)。如何在控制生產(chǎn)成本的同時(shí),還能提高生產(chǎn)力與效率,則是轉(zhuǎn)型的主要目的。在這樣的背景下,德國(guó)、美國(guó)等制造業(yè)發(fā)達(dá)國(guó)家無(wú)不積極推動(dòng)“工業(yè)4.0”。
“工業(yè)4.0”本質(zhì)上是通過(guò)信息物理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)工廠的設(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(jì)算數(shù)據(jù)中心進(jìn)行存儲(chǔ)、分析,形成決策并反過(guò)來(lái)指導(dǎo)生產(chǎn)。大數(shù)據(jù)的作用不僅局限于此,它可以滲透到制造業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)發(fā)揮作用,如產(chǎn)品設(shè)計(jì)、原料采購(gòu)、產(chǎn)品制造、倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)輸、訂單處理、批發(fā)經(jīng)營(yíng)和終端零售。
大數(shù)據(jù)改善訂單處理方式
我們都知道,大數(shù)據(jù)技術(shù)不管是在哪個(gè)行業(yè)當(dāng)中進(jìn)行應(yīng)用,其最為根本的優(yōu)勢(shì)就是預(yù)測(cè)能力,用戶利用大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)能力可以精準(zhǔn)的了解市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì),用戶需求以及行業(yè)走向等多方面的數(shù)據(jù),從而為用戶自身企業(yè)的發(fā)展制定更適合的戰(zhàn)略和規(guī)劃。企業(yè)通過(guò)大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)結(jié)果,便可以得到潛在訂單的數(shù)量,然后直接進(jìn)入產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和制造以及后續(xù)環(huán)節(jié)。
也就是說(shuō),企業(yè)可以通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù),在客戶下單之前進(jìn)行訂單處理。而傳統(tǒng)企業(yè)通過(guò)市場(chǎng)調(diào)研與分析,得到粗略的客戶需求量,然后開(kāi)始生產(chǎn)加工產(chǎn)品,等到客戶下單后,才開(kāi)始訂單處理。這大大延長(zhǎng)了產(chǎn)品的生產(chǎn)周期。現(xiàn)在已經(jīng)有很多制造業(yè)行業(yè)的企業(yè)用戶開(kāi)始利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)對(duì)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,這對(duì)于提升企業(yè)利潤(rùn)方面是非常有利的。
大數(shù)據(jù)擊敗傳統(tǒng)倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)輸
由于大數(shù)據(jù)能夠精準(zhǔn)預(yù)測(cè)出個(gè)體消費(fèi)者的需求以及消費(fèi)者對(duì)于產(chǎn)品價(jià)格的期望值,企業(yè)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)制造之后,可直接派送到消費(fèi)者手中。雖然此時(shí)消費(fèi)者還沒(méi)有下單,但是消費(fèi)者最終接受產(chǎn)品是一個(gè)大概率事件。這使得企業(yè)不存在庫(kù)存過(guò)剩的問(wèn)題,也就沒(méi)有必要進(jìn)行倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)輸和批發(fā)經(jīng)營(yíng)。
工業(yè)采購(gòu)變得更加精準(zhǔn)
大數(shù)據(jù)技術(shù)可以從數(shù)據(jù)分析中獲得知識(shí)并推測(cè)趨勢(shì),可以對(duì)企業(yè)的原料采購(gòu)的供求信息進(jìn)行更大范圍的歸并、匹配,效率更高。大數(shù)據(jù)通過(guò)高度整合的方式,將相對(duì)獨(dú)立的企業(yè)各部門(mén)信息匯集起來(lái),打破了原有的信息壁壘,實(shí)現(xiàn)了集約化管理。
用戶可以根據(jù)流程當(dāng)中每一個(gè)環(huán)節(jié)的輕重緩急來(lái)更加科學(xué)的安排企業(yè)的費(fèi)用支出,同時(shí),利用大數(shù)據(jù)的海量存儲(chǔ)還可以對(duì)采購(gòu)的原料的附帶屬性進(jìn)行更加精細(xì)化的描述與標(biāo)準(zhǔn)認(rèn)證,通過(guò)分類(lèi)標(biāo)簽與關(guān)聯(lián)分析,可以更好地評(píng)估企業(yè)采購(gòu)資金的支出效果。
大數(shù)據(jù)讓產(chǎn)品設(shè)計(jì)更優(yōu)化
借助大數(shù)據(jù)技術(shù),人們可以對(duì)原物料的品質(zhì)進(jìn)行監(jiān)控,發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題立即做出預(yù)警,以便能及早解決問(wèn)題從而維持產(chǎn)品品質(zhì),大數(shù)據(jù)技術(shù)還能監(jiān)控并預(yù)測(cè)加工設(shè)備未來(lái)的故障幾率,以便讓工程師即時(shí)執(zhí)行最適決策。大數(shù)據(jù)技術(shù)還能應(yīng)用于精準(zhǔn)預(yù)測(cè)零件的生命周期,在需要更換的最佳時(shí)機(jī)提出建議,幫助制造業(yè)者達(dá)到品質(zhì)成本雙贏。
比如日本的Honda汽車(chē)公司就將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用在了電動(dòng)車(chē)的電池上,由于電動(dòng)車(chē)不像汽車(chē)或油電混合車(chē)一樣,可以使用汽油作為動(dòng)力來(lái)源,其唯一的動(dòng)力就是電池,所以Honda希望進(jìn)一步了解電池在什么情況下,績(jī)效表現(xiàn)最好、使用壽命最長(zhǎng)。Honda公司通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù),可以搜集并分析車(chē)輛在行駛中的一些資訊,如:道路狀況、車(chē)主的開(kāi)車(chē)行為、開(kāi)車(chē)時(shí)的環(huán)境狀態(tài)等,這些資訊一方面可以幫助汽車(chē)制造公司預(yù)測(cè)電池目前的壽命還剩下多長(zhǎng),以便即時(shí)提醒車(chē)主做更換,一方面也可以提供給研發(fā)部門(mén),做為未來(lái)設(shè)計(jì)電池的參考。
大數(shù)據(jù)讓終端零售暢通無(wú)阻
對(duì)于一家企業(yè)來(lái)說(shuō),供應(yīng)鏈方面的業(yè)務(wù)需求也是整體運(yùn)作當(dāng)中非常重要的一環(huán),在零售行業(yè)當(dāng)中的一些企業(yè)也將大數(shù)據(jù)技術(shù)融入了進(jìn)來(lái),沃爾瑪?shù)牧闶坻溒脚_(tái)提供的大數(shù)據(jù)工具,將每家店的賣(mài)貨和庫(kù)存情況大數(shù)據(jù)成果向各公司相關(guān)部門(mén)和每個(gè)供應(yīng)商定期分享。供應(yīng)商可以實(shí)現(xiàn)提前自動(dòng)補(bǔ)貨,這不僅減少門(mén)店斷貨的現(xiàn)象,而且大規(guī)模減少了沃爾瑪整體供應(yīng)鏈的總庫(kù)存水平,提高了整個(gè)供應(yīng)鏈條和零售生態(tài)系統(tǒng)的投入回報(bào)率,創(chuàng)造了非常好的商業(yè)價(jià)值。
對(duì)于工業(yè)制造業(yè)來(lái)說(shuō),由于自身在技術(shù)創(chuàng)新性等方面的特殊需求,對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)的需求改變是非常龐大的,這就需要在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程當(dāng)中將海量數(shù)據(jù)變得能夠真正被實(shí)際應(yīng)用所用,那么大數(shù)據(jù)在工業(yè)領(lǐng)域和制造業(yè)領(lǐng)域等方面也就能起到非常重要的意義了。
數(shù)據(jù)分析咨詢(xún)請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)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(lèi)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(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語(yǔ)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(kù)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(shí)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(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢(xún)效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)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(dòng)態(tài)隨機(jī)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(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類(lèi)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(jià)值的專(zhuān)業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)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(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)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(zhuān)業(yè)操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)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(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(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(jià)值的核心操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)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(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)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(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷(xiāo)案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11