
大数据让制造业智能化
我们已经进入了大数据(Big Data)时代,大数据改变着人们的生活与工作方式,也改变着制造业企业的运作模式。
一、数据爆炸同样在制造业发生
近年来,随着互联网、物联网、云计算、智能终端等信息技术的迅速普及和迅猛发展,几乎所有行业所拥有的数据都在呈几何级数增长,成为大家共同面临的挑战和机遇。制造业自然也不例外。
数据量的暴涨成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇。随着智能制造技术的进步和现代化管理理念的普及,制造业企业的运营越来越依赖信息技术。QuAInS研究发现,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,如果能够充分有效地利用好这些数据,将能给企业带来巨大的价值。
制造业企业需要管理的数据种类繁多,涉及到大量结构化数据和非结构化数据:
(1)产品数据:设计、建模、工艺、加工、测试、维护数据、产品结构、零部件配置关系、变更记录等。
(2)运营数据:组织结构、业务管理、生产设备、市场营销、质量控制、生产、采购、库存、目标计划、电子商务等。
(3)价值链数据:客户、供应商、合作伙伴等。
(4)外部数据:经济运行数据、行业数据、市场数据、竞争对手数据等。
随着大规模定制和网络协同的发展,制造业企业还需要实时从网上接受众多消费者的个性化定制数据,并通过网络协同配置各方资源,组织生产,管理更多各类有关数据。
二、大数据是工业互联网的命脉
大数据可能带来的巨大价值正在被传统产业认可,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。
(1) 实现智能生产
在德国“工业4.0”中,通过信息物理系统(CPS)实现工厂/车间的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合,使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析,形成决策并反过来指导生产。
具体而言,生产线、生产设备都将配备传感器,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。
过去,设备运行过程中,其自然磨损本身会使产品的品质发生一定的变化。而由于信息技术、物联网技术的发展,现在可以通过传感技术,实时感知数据,知道产品出了什么故障,哪里需要配件,使得生产过程中的这些因素能够被精确控制,真正实现生产智能化。因此,在一定程度上,工厂/车间的传感器所产生的大数据直接决定了“工业4.0”所要求的智能化设备的智能水平。
此外,从生产能耗角度看,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况,由此能够在生产过程中不断实时优化能源消耗。同时,对所有流程的大数据进行分析,也将会整体上大幅降低生产能耗。
(2) 实现大规模定制
大数据是制造业智能化的基础,其在制造业大规模定制中的应用包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等,核心是定制平台。定制数据达到一定的数量级,就可以实现大数据应用。通过对大数据的挖掘,实现流行预测、精准匹配、时尚管理、社交应用、营销推送等更多的应用。同时,大数据能够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。
利用这些大数据进行分析,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。同时,利用销售数据、产品的传感器数据和供应商数据库的数据等大数据,制造业企业可以准确地预测全球不同市场区域的商品需求。由于可以跟踪库存和销售价格,所以制造业企业便可节约大量的成本。
“工业4.0”本质是基于信息物理系统(CPS)实现“智能工厂”,使智能设备根据处理后的信息,进行判断、分析、自我调整、自动驱动生产加工,直至最后的产品完成等步骤。可以说,智能工厂已经为最终制造业大规模定制生产做好了准备。
实现消费者个性化需求,一方面需要制造业企业能够生产提供符合消费者个性偏好的产品或服务,一方面需要互联网提供消费者的个性化定制需求。由于消费者人数众多,每个人需求不同,导致需求的具体信息也不同,加上需求不断变化,就构成了产品需求的大数据。
消费者与制造业企业之间的交互和交易行为也将产生大量数据,挖掘和分析这些消费者动态数据,能够帮助消费者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。制造业企业对这些数据进行处理,进而传递给智能设备,进行数据挖掘,设备调整,原材料准备等步骤,才能生产出符合个性化需求的定制产品。
三、大数据构成新一代智能工厂
消费需求的个性化,要求传统制造业突破现有生产方式与制造模式,对消费需求所产生的海量数据与信息进行大数据处理与挖掘。同时,在进行这些非标准化产品生产过程中,产生的生产信息与数据也是大量的,需要及时收集、处理和分析,以反过来指导生产。
这两方面大数据信息流最终通过互联网在智能设备之间传递,由智能设备进行分析、判断、决策、调整、控制并继续开展智能生产,生产出高品质的个性化产品。可以说,大数据构成新一代智能工厂。
智能工厂中的大数据,是“信息”与“物理”世界彼此交互与融合所产生的大数据。大数据应用将带来制造业企业创新和变革的新时代。在以往传统的制造业生产管理的信息数据基础上,通过物联网等带来的物理数据感知,形成“工业4.0”时代的生产数据的私有云,创新了制造业企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新,给制造业企业带来了更快的速度、更高的效率和更敏锐的洞察力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08