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盘点2017智能制造与工业大数据的实践更新

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原标题:利用工业4.0技术 打造更加智能化的工厂物联网( IoT
)让各行各业采购、加工、配送材料及最终产品的方式发生了彻底改变。制造环境引入了智能传感器、关键任务型通信和自动化等技术,标志着第四次工业革命浪潮,即“工业
4.0 ”时代的到来。了解如何利用工业 4.0
开创智能制造的新时代。本文引用地址:
4.0
,顾名思义,就是第四次工业革命。第一次工业革命以蒸汽机和机械化为代表。第二次工业革命的代表是大规模生产创新。计算机的问世,掀起了第三次工业革命。第四次工业革命的特点是,企业通过应用数字技术和工作流程来优化业务流程。工业
4.0
缘起于德国政府发起的一项战略计划。该计划希望通过数字化和新技术开发推动制造业转型。在第四次工业革命中,工厂将把整个组织与战略合作伙伴的基础技术联系起来,实现效率和生产力的双双提升。这样做的好处显而易见。普华永道(
PWC
)表示:“数字领域的先行者预期,通过实施各种技术,他们能够显著节省成本和提升效率,在未来五年内节省
16% 的成本,而数字领域的后来者可以实现 10%
的节省。”数字领域的先行者指的是已经深谙工业
4.0优势的企业,而后来者则是指那些还没有打通各个孤立职能的企业。本白皮书探讨了向工业
4.0 转型的四个方面:• 工业 4.0 的驱动因素• 数据分析为智能工厂带来智慧•
大数据实现深入洞察• 大数据分析对智能工厂的影响工业 4.0
的驱动因素目前,至少有八种不同的技术驱动因素在推动着智能工厂向工业 4.0
迈进:1. 机器人自动化 —
使用自动化、互连和模块化的生产系统来提高制造设备和工艺的效率和性能。2.
工业物联网连接 — 包含嵌入式计算和传感器的设备将实现实时的响应和决策。3.
数字制造 — 也称为增材制造,指的是利用 3D
打印等技术制作设计原型或小批量定制产品。4. 产品安全性 —
随着工厂车间内的各种机器之间连接增加以及标准通信协议的使用,企业必须加强数据安全性,以保护工业系统和生产线抵御恶意攻击。5.
云技术 —
云平台为越来越多的数据业务提供支持。云可以为管理海量数据提供庞大的空间和强大的计算能力,并且可以实现轻松的数据共享,特别是在全球环境中。6.
智能传感器 —
从真实环境中获得洞察,推动企业决策者优化分析并做出重要决策。7. 增强现实
— 计算机视觉和对象识别等技术有助于优化流程和提升客户体验。8. 大数据分析

从生产、材料、仓储和其他管理系统收集分析数据,使管理者能够获得更好的洞察并做出更明智的决策。点击查看全部内容…..

图片 1

随着信息化水平的不断发展,以智能制造为主导的第四次工业革命正在各国掀起变革浪潮,不论是德国的工业4.0、美国的工业互联网,还是国内的“中国制造2025”,新一代信息技术与制造业的深度融合正在引发生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点的重大变革,“制造”正在向“智造”转变。

智能制造:物理工厂+虚拟工厂

智能制造将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节融合,以智能工厂为载体,采用“物理工厂+虚拟工厂”的形式,实现产业的智造升级。

在智造升级过程中,“物联网”和“大数据”成为智能制造的两个主角。通过应用物联网和大数据,以端到端数据流为基础,以互联互通为支撑,构建高度灵活的个性化和数字化智能制造模式,实现信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等内容。

*智能制造:物理工厂+虚拟厂

物联网的核心在于运用新一代信息和通信技术,把传感器、感应器等智能装置(信息系统)嵌入到电网、交通、建筑、工厂、货物等各种物体和环境(物理系统)中,通过有线和无线网络加以连接形成物联网,并通过网络和云计算将物联网和互联网的整合,将物体接入信息网络,通过人、生产与产品的实时联通与有效沟通,实现对实体世界的洞察和控制。

大数据分析应用则是物联网的基础上,通过将企业内部全流程运营数据和外部移动互联端、社交媒体端、社会化物联网端,以及延伸到消费者的智慧化物联网数据,纳入到完整的“洞察-响应-提升”闭环式精益管理中,帮助企业充分发挥大数据分析的辅助决策作用。

以制造型工厂为例,工厂以提升质量、降低成本、提高效率为根本目标,通过应用物联网技术,使制造过程中的各种数据源互联互通,实现信息流的自动化,实现制造链条全程可视化,通过大数据分析将海量的隐形数据转化为显性数据,并将信息及决策建议实时提供给生产一线操作工人、主管和高级管理人员,帮助企业增强制造洞察力。

*制造型工厂的应用重点

决策智能化:构建大数据分析能力

随着智能制造的在各领域的推进应用,企业生产过程数字化及管理流程智能化正在逐步实现,但未来,能否实现决策智能化将是拉开企业差距的关键。

何为决策智能化?指的是在自动化和设备智能化的基础上构建大数据分析能力,使“数据”转化为“洞察”,再由洞察产生行动,不仅要从技术上提升洞察分析能力,也要从组织、管控、能力角度同步提升,真正实现“感知-洞察-评估-响应”闭环的顺利运作与循环提升。

大数据分析能力构建

工业大数据在在数据管理阶段,聚焦于信息和数据管理,建立数据管理规则,指导海量数据辨识处理与信息提炼。第二个阶段则是将信息转化为洞察,通过建设相应的运行机制、数据分析平台和数据分析手段,利用数据分析挖掘根因,为管理决策提供支持,包括:支持和管控体系建设、组织和人才管理、获悉洞察管理、洞察到行动的管理等6个方面。第三个阶段由洞察反推业务,通过将分析洞察引入业务运营,实现最优决策的相关工作流程及建立相关评价工具、方法与流程,衡量大数据分析带来的业务洞察对业务产生的实际价值。

随着物联网和大数据分析技术的应用实践,通过数据洞察驱动业务经营管理已成为行业的重要趋势,在此基础上实现商业模式创新、生产模式创新、运营模式创新和科学决策能力等企业目标已经成为可能,物联网和大数据正在帮助企业实现从“制造”向“智造”的转变。

“就像100年前电的发明改变了所有行业、农业、制造业、铁路、通信等等,物联网和大数据未来也或将能为几乎所有行业带来巨大改变。”

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