大數(shù)據(jù)+制造業(yè)怎么做？請看這6大應(yīng)用場景

不管是工業(yè)4.0還是智能制造，背后都離不開工業(yè)大數(shù)據(jù)和制造業(yè)的深度融合，其本質(zhì)是“大數(shù)據(jù)+制造業(yè)”在各領(lǐng)域的深刻體現(xiàn)。工業(yè)大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用，必將帶來工業(yè)企業(yè)的廣泛創(chuàng)新和變革的新時代。這些創(chuàng)新和變革，將全面影響我們的生活，給全球工業(yè)帶來革命性的變化，改變企業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)、運營、營銷和管理方式?！按髷?shù)據(jù)+制造業(yè)”將如何進(jìn)行？這是本文要探討的重點，今天極星大數(shù)據(jù)將通過大數(shù)據(jù)分析在制造業(yè)的6大應(yīng)用場景，給您一個全新的認(rèn)知。

目前，工業(yè)大數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用包括產(chǎn)品創(chuàng)新、產(chǎn)品故障診斷與預(yù)測、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)生產(chǎn)線分析、工業(yè)供應(yīng)鏈優(yōu)化和產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷等6個方面：

場景1：產(chǎn)品創(chuàng)新

客戶與企業(yè)之間的交互和交易行為將產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，挖掘和分析這些客戶動態(tài)數(shù)據(jù)，能夠加速產(chǎn)品創(chuàng)新。比如，福特汽車將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用到了?？怂闺妱榆嚨漠a(chǎn)品創(chuàng)新和優(yōu)化中，這款車成為了一款名副其實的“大數(shù)據(jù)電動車”。在行駛過程中，司機(jī)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和福特工程師的反饋，形成了良好的互動交互，這種以客戶為中心的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，催生了新型的產(chǎn)品創(chuàng)新和協(xié)作方式，讓司機(jī)獲得了有用的最新信息，而福特工程師匯總關(guān)于駕駛行為的信息，可以了解客戶，制訂產(chǎn)品改進(jìn)計劃，并實施新產(chǎn)品創(chuàng)新。

場景2：產(chǎn)品故障診斷與預(yù)測

無所不在的傳感器、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的引入，使得產(chǎn)品故障實時診斷變?yōu)楝F(xiàn)實，大數(shù)據(jù)應(yīng)用、建模與仿真技術(shù)則使得預(yù)測動態(tài)性成為可能。以波音公司飛機(jī)系統(tǒng)為例，其發(fā)動機(jī)、燃油系統(tǒng)、液壓和電力系統(tǒng)等數(shù)以百計的變量組成了在航狀態(tài)，這些數(shù)據(jù)不到幾微秒就被測量和發(fā)送一次。這些數(shù)據(jù)不僅僅是未來某個時間點能夠分析的工程遙測數(shù)據(jù)，而且實現(xiàn)了實時自適應(yīng)控制、燃油使用、零件故障預(yù)測和飛行員通報，能有效實現(xiàn)故障診斷和預(yù)測。

場景3：工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)生產(chǎn)線

現(xiàn)代化工業(yè)制造生產(chǎn)線安裝有數(shù)以千計的小型傳感器，來探測溫度、壓力、熱能、振動和噪聲，每隔幾秒就收集一次數(shù)據(jù)。利用這些數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)很多形式的分析，包括設(shè)備診斷、用電量分析、能耗分析、質(zhì)量事故分析等。比如，在生產(chǎn)工藝改進(jìn)方面，使用這些大數(shù)據(jù)，就能分析整個生產(chǎn)流程，了解每個環(huán)節(jié)是如何執(zhí)行的。一旦有某個流程偏離了標(biāo)準(zhǔn)工藝，就會發(fā)出報警信號，快速地發(fā)現(xiàn)錯誤，解決問題。

場景4：工業(yè)供應(yīng)鏈優(yōu)化

當(dāng)前，RFID等產(chǎn)品電子標(biāo)識技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，能幫助制造企業(yè)獲得完整的產(chǎn)品供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)分析，能大幅提升倉儲、配送、銷售效率，大幅下降成本。以海爾公司為例，在海爾供應(yīng)鏈的各個環(huán)節(jié)，客戶數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、供應(yīng)商數(shù)據(jù)被匯總到供應(yīng)鏈體系中，通過供應(yīng)鏈上的大數(shù)據(jù)采集和分析，海爾公司能夠持續(xù)進(jìn)行供應(yīng)鏈改進(jìn)和優(yōu)化，保證了海爾對客戶的敏捷響應(yīng)。

場景5：產(chǎn)品精準(zhǔn)營銷

大數(shù)據(jù)是一個很好的銷售分析工具，通過歷史數(shù)據(jù)的多維度組合，可以看出區(qū)域性需求占比和變化、產(chǎn)品品類的市場受歡迎程度以及最常見的組合形式、消費者的層次等，以此來調(diào)整產(chǎn)品策略和鋪貨策略，實現(xiàn)產(chǎn)品的精準(zhǔn)營銷，節(jié)省營銷費用。

場景6：生產(chǎn)計劃與排程

制造業(yè)面對多品種小批量的生產(chǎn)模式，數(shù)據(jù)的精細(xì)化自動及時方便的采集(MES/DCS)及多變性導(dǎo)致數(shù)據(jù)劇烈增大，再加上十幾年的信息化的歷史數(shù)據(jù)，對于需要快速響應(yīng)的APS來說，是一個巨大的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)可以給予我們更詳細(xì)的數(shù)據(jù)信息，發(fā)現(xiàn)歷史預(yù)測與實際的偏差概率，考慮產(chǎn)能約束、人員技能約束、物料可用約束、工裝模具約束，通過智能的優(yōu)化算法，制定預(yù)計劃排產(chǎn)，并監(jiān)控計劃與現(xiàn)場實際的偏差，動態(tài)的調(diào)整計劃排產(chǎn)。