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工业大数据大有可为,浅谈制造业5大应用场景

阅读:10发布时间:2024-2-10

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网的低成本感知、高速移动连接,给工业带来深刻的变革。这些创新给不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。 浙江力夫 压力控制与传感技术专家 电磁流量计 

一、加速产品创新

客户与工业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,能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中,为产品创新作出贡献。电动汽车是这方面的表率,大数据技术对电动车的产品创新和优化起很大作用。

电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中,司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用,但数据也传回工程师那里,以了解客户的驾驶习惯,包括如何、何时以及何处充电。这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处,大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。

二、设备故障分析及预测

设备材料和零件的磨损老化,经常会导致工业设备故障。而当人们意识到故障时,可能已经产生了很多不良品,甚至整个工业设备已经崩溃停机,从而造成巨大的损失。

如果能在故障发生之前进行故障预测,提前维修更换即将出现问题的零部件,这样就可以提高工业设备的寿命以及避免某个设备突然出现故障对整个工业生产带来严重的影响。

随着工业4.0的到来,智能工厂的工业设备都配上了各种感应器,采集其压力、振动、温度、电流、电压等数据显得轻而易举,通过分析这些实时的传感数据,对工业设备进行故障预测将是一种行之有效的措施。

三、工业物联网生产线的大数据应用

在生产工艺改进方面,在生产过程中使用这些大数据,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,就会产生一个报警信号,能更快速地发现错误或者瓶颈所在,也就能更容易解决问题。

利用大数据技术,还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型,仿真并优化生产流程,当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时,这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。

再如,在能耗分析方面,在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程,能够发现能耗的异常或峰值情形,由此便可在生产过程中优化能源的消耗,对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

四、工业供应链的分析与优化

当前,大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如,电子商务企业京东商城,通过大数据提前分析和预测各地商品需求量,从而提高配送和仓储的效能,保证了次日货到的客户体验。

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工业企业获得完整的产品供应链的大数据,利用这些数据进行分析,将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

五、生产计划与排程

制造业面对多品种小批量的生产模式,数据的精细化导致样本急剧增大,再加上十几年的历史数据,对于需要快速响应的生产计划来说,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、人员技能、物料、工装模具,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。直接给具体设备、人员、模具等建立模型,通过数据的关联分析并监控它,我们就能计划未来。


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