京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据如何帮助企业实现智能制造
大数据时代,随着互联网、物联网、云计算、云技术、智能终端等信息技术的迅猛发展,在影响着人们生活的同时,也无时不改变着制造业企业的运作模式。几乎所有行业所拥有的数据都在增长,这也成为大家共同面临的挑战和机遇,制造业自然也不例外。
随着国家大力倡导‘中国制造2025’,且智能制造技术的进步和企业信息化管理理念的普及,制造业企业的运营越来越依赖信息技术。制造业整个价值链、制造业产品的整个生命周期,都涉及到非常多的数据,比如产品数据、运营数据、价值链数据、外部数据等等,种类繁多,这些数据将会为企业带来非常多的价值。
对于传统企业来讲,也不例外。大数据的价值被传统产业所认可,它通过技术创新与发展,以及数据的全面感知、收集、分析、共享,为企业管理者和参与者呈现出看待制造业价值链的全新视角。
大数据是如何实现智能制造的?
一个成功转型智能制造的企业,在生产线、生产设备上都将配备传感器,抓取数据,然后经过无线通信连接互联网,传输数据,对生产本身进行实时监控。而生产所产生的数据同样经过快速处理、传递,反馈至生产过程中,将工厂升级成为可以被管理和被自适应调整的智能网络,使得工业控制和管理最优化,对有限资源进行最大限度使用,从而降低工业和资源的配置成本,使得生产过程能够高效地进行。这就好比现在很多制造型企业使用的易云科技MES智能制造管理解决方案,就是基于工业制造云服务、工业大数据分析等云计算技术之上,通过机联网、RFID、智能穿戴设备等物联网技术实现人、机、料、环等之间的‘互联’和‘感知’,为客户量身打造的‘透明化生产、数字化车间、智能化工厂’,减少人工干预,从而提高工厂设施的整体协作效率、提高产品质量一致性。
如何使用大数据进行设备管理?
此外,过去在设备管理方面,由于设备在运行过程中的磨损,会影响产品品质。而使用信息技术、物联网技术后,可以通过实时感知数据,明确产品故障,生产过程中所有因素均能精确控制,真正实现生产智能化。因此,大数据直接决定了‘工业4.0’所要求的智能化设备的智能水平。在此方面,易云科技MES智能制造管理解决方案中的‘设备管理套件’可以作为很好的借鉴。其涉及到的层面包括设备资产管理、设备维修管理、设备预防性维护管理、设备运行绩效统计分析、设备OEE稼动率分析等,通过实时看板监控设备运行状态、运行绩效;运用智能终端提示、提前预警维修、保养作业,并对设备使用绩效做出统计分析和评价。
此外,利用大数据监控所有的设备生产流程,能够在生产过程中不断实时优化和降低生产能源消耗。
实现智能制造,大数据是基础
实现智能制造,必须使用大数据,包括在数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等得到充分应用。帮助制造业企业提升营销的针对性,降低物流和库存的成本,减少生产资源投入的风险。此外,对大数据进行分析,将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降,并将极大地减少库存,优化供应链。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20