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大数据已经成为智能制造的左膀右臂

作者: 深圳市深科特信息技术有限公司发表时间:2018-03-16 09:19:31浏览量:444

随着工业4.0的推进,中国制造业急需构建自己的大数据分析平台,深入连接用户和工厂数据,驱动产业升级和创新,提升竞争力,占据全球产业链更高端。
文本标签:大数据,智能制造,智能工厂,工业4.0,MES系统,MES,智能仓储

       随着工业4.0的推进,中国制造业急需构建自己的大数据分析平台,深入连接用户和工厂数据,驱动产业升级和创新,提升竞争力,占据全球产业链更高端。

       制造业大数据不仅仅意味着企业简单的数字化,而是把数据作为智能制造的核心驱动力,利用大数据去整合产业链和价值链。目前来看,制造业大数据基本就是两类,一类是人类轨迹产生的数据,另一类是机器自动产生的数据。这两类数据构成了我们今天的大数据多结构化数据源。随着时间的推移,进行制造业大数据分析的需求将越来越大。

       如果不投资大数据及大数据分析,从中获得信息,智能制造所追求的高效智能将无法实现。如果通过利用大数据、预测性分析及云技术衡量产品性能只为了解客户需求,这意味着你正在失去数字化转型最大的价值。在工业大数据的领域里,我们除了要继续关心“人为数据或与人相关的数据”,更多要关注“机器数据或工业数据”与用户行为数据的融合。

       事实上,制造业企业不缺数据,从内部而言,积累了大量的内源数据,包括运维、管理、流程、质量等。而在互联网时代,外源数据更多,包括供应商、竞争对手、客户反馈等等。但问题在于:第一是缺乏整合平台,大数据的有效利用率很低;第二是缺乏分析能力,需要高效的大数据分析工具。 

MES系统最核心的功能如下:

       数据采集:通过融合消费者与制造业的交易数据,实现智能互联;通过生产线、设备安装传感器获取实时数据,实现智能生产;MES系统可以有效通过汇集生产、设备及外部数据,指导生产、销售、决策。   

      设备故障监测:具有数据采集、分析结果、用户收益、分析模型汇总、故障预警、设备生命周期、识别并发故障、设备分群等功能。   

      智能仓储:具有数据采集、分析方法果、用户收益、库存时长分析、短期库存分析、长期库存分析、出入库分析、领料智能推荐等功能。 

      在未来,推动智能制造的并不是大数据本身,而是大数据的整合和分析,它是成为创新核心驱动力的来源。

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