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工业大数据推动机械工业智能制造发展《资讯》

发布时间:2020-08-17 12:34:34 阅读: 来源:卷闸门厂家

2016-08-29 09:37:36来源: 贤集网

工业大数据是如何推动机械工业智能制造发展的?随着信息化与工业化的深度融合,信息技术渗透到了机械工业企业产业链的各个环节,使得工业企业所拥有的数据日益丰富。工业大数据是在工业领域信息化应用中所产生的数据,呈现出大体量、多源性、连续采样、价值密度低、动态性强等特点。这也就使互联网技术正在给传统机械工业发展方式带来颠覆性、革命性的影响。二维码、RFID、传感器、工控系统、物联网、ERP、CRM等技术的广泛应用,推动工业企业实现生产流程各环节的互联互通,促进互联网与工业融合发展。但网络、通信、硬件设备等只是工业企业实现互联互通的基础,实时感知、采集、监控生产过程中产生的大量数据,运用大数据技术对企业产生、拥有的海量数据进行挖掘,得到有作用的分析结果,智能制造才能得以实现。

多源数据的融合是实现互联网与工业融合创新的必要条件,而要实现对多种来源、多种类型海量数据的分析处理,以及复杂的数据关联关系挖掘,都需要有大数据的支撑。在大数据的驱动下,互联网与工业进一步深度融合,新模式、新业态层出不穷,产业模式、制造模式、商业模式正在重塑,企业、市场与用户的互动程度和范围得到扩展,企业与用户关系加速重构,生产周期从产品的设计、研发、制造、销售、服务等逐渐构成闭环。而工业大数据驱动机械工业的智能制造体现在下面这四种作用模式中:

第一、创新研发设计模式实现个性化定制

1、实现定制化设计:企业通过互联网平台能够收集用户的个性化产品需求,也能获取到产品的交互和交易数据;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,实现定制化设计,再依托柔性化的生产流程,就能为用户生产出量身定做的产品。例如,海尔集团沈阳冰箱工厂利用云将用户需求和生产过程无缝对接,用户个性化需求可直接发送到生产线上,实现定制化生产。用户还可通过生产线上的上万个传感器随时查到自己冰箱的生产进程。目前,一条生产线可支持500多个型号的柔性化大规模定制,生产时间可以缩短到10秒一台。

2、培育研发新模式:基于设计资源的社会化共享和参与,企业能够立足自身研发需求开展众创、众包等研发新模式,提升企业利用社会化创新和资金资源能力。在帝樽空调和天樽空调的研发过程中,海尔集团前期通过互联网平台与数十万用户实时互动,提取用户对产品的共性需求。然后利用HOPE(开放创新平台)平台对接全球100多万个领域专家和上千家全球一流的研发资源。这些研发资源既包括保时捷、宝马等顶级的汽车研发团队,也包括施华洛世奇等知名的时尚设计师。

3、促进研发资源集成共享和创新协同:企业通过建设和完善研发设计知识库,促进数字化图纸、标准零部件库等设计数据在企业内部以及供应链上下游企业间的资源共享和创新协同,提升企业跨区域研发资源统筹管理和产业链协同设计能力。提升企业管理利用全球研发资源能力,优化重组研发流程,提高研发效率。例如,中国商飞公司的产品研发制造全程均在全球协同网络环境平台的管理下开展。商飞公司仅负责飞机的总体设计,把零部件设计、制造工作全部外包给全球各地零部件供应商。商飞利用计算机模型进行总体结构的虚拟装配,利用每个部件的生产数据进行部件的组装和校验工作,组装完成的各机体被运送至商飞公司的总装工厂,进行最后的大部件对接和总装工作。商飞公司ARJ21支线飞机全机的31000项零部件中,有超过77%是在全球10多个国家、104家供应商之间协同研发和制造完成的。

4、利用大数据进行虚拟仿真:传统生产企业在测试、验证环节需要生产出实物来评测其性能等指标,成本随测试次数增加而不断提升。利用虚拟仿真技术,可以实现对原有研发设计环节过程的模拟、分析、评估、验证和优化,从而减少工程更改量,优化生产工艺,降低成本和能耗。长安福特采用虚拟仿真技术改良汽车设计环节,设计师带着3D眼镜能够看见最新设计的福特轿车,甚至还能够模拟坐进车内,感受内装是否符合心意。如果有任何不好的地方,设计师能够马上通过软件修改,减少了开发产品的次数,能够在短时间内完成更多的设计工作,更快地反映市场的需求。

第二、建立先进生产体系实现智能化生产

1、提升车间管理水平:现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器,来探测温度、压力、热能、振动和噪声等,利用这些数据可以实现很多形式的分析,包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。在生产过程中使用这些大数据,就能分析整个生产流程,一旦某个流程偏离了标准工艺,就会发出报警信号,快速地发现错误或者瓶颈所在。例如,美国GE集团在纽约州斯克内克塔迪市有一家氯化镍电池工厂,18万平方英尺的电池生产厂区内,安装了1万多个传感器,用来监测相关的温度、能耗和气压,并全部连接高速内部以太网络进行数据传输。在流水生产线外,管理人员手拿iPad通过工厂的Wi-Fi网络来获取这些传感器发来的数据,监督生产过程和一天的产能。如果抽检的电池如某一环节出现了问题,就可以通过跟踪数据发现问题的根源并及时解决。传感器和机器之间也有数据交换,当某一传感器发现流水线移动缓慢时,就会“告知”机器,让它们传输的速度慢一点。

2、优化生产流程:将生产制造各个环节的数据整合集聚,并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,对各环节制造数据的集成分析有助于制造商改进其生产流程。例如,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,此举将会大大降低能耗。

3、推动现代化生产体系的建立:通过对制造生产全过程的自动化控制和智能化控制,促进信息共享、系统整合和业务协同,实现制造过程的科学决策,最大程度实现生产流程的自动化、个性化、柔性化和自我优化,实现提高精准制造、高端制造、敏捷制造的能力,加速智能车间、智能工厂等现代化生产体系建立,实现智能生产。

第三、优化经营管理体系实现精益化管理

1、优化工业供应链:RFID等电子标识技术、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。跟踪产品库存和销售价格,而且准确地预测全球不同区域的需求,从而运用数据分析得到更好的决策来优化供应链。例如,京东于2014年推出了“JD+”计划,与制造企业深度合作并提供全方位支持,促进智能硬件行业的创新发展。加入“JD+”计划的合作伙伴可获得的京东服务包括:库存、日销、流量等数据信息;专业化的供应链服务支持;云计算、大数据等方面的技术支持。同时,对于优质企业还将依据评估结果提供小微贷款或孵化资金支持。

2、推动经营管理全流程的衔接和优化:整合企业生产数据、财务数据、管理数据、采购数据、销售数据和消费者行为数据等资源,通过数据挖掘分析,能够帮助企业找到生产要素的最佳投入比例,实现研产供销、经营管理、生产控制、业务与财务全流程的无缝衔接和业务协同,促进业务流程、决策流程、运营流程的整合、重组和优化,推动企业管理从金字塔静态管理组织向扁平化动态管理组织转变,利用云端数据集成驱动提升企业管理决策的科学性和运营一体化能力。北京智慧联合公司通过大数据情报分析,为华北地区水泥行业提供“冬储”生产管理应用解决方案。华北地区水泥行业冬季无法施工,只能储存起来,但无法把握“冬储”水泥的数量。智慧联合通过对华北地区本年度及来年工程项目的搜集分析,得出相应工程量,再根据单位工程量所需水泥数量,大致计算出华北地区第二年度总的水泥需求量,结合竞争对手、销售渠道分布等因素,最终估算出公司的水泥生产数量。

第四、促进商业模式创新实现服务型制造

大数据将帮助工业企业不断创新产品和服务,发展新的商业模式。通过嵌在产品中的传感器,企业能够实时监测产品的运行状态,通过商务平台,企业能够获得产品的销售数据和客户数据,通过对这些数据的分析和预测,企业能够开展故障预警、远程监控、远程运维、质量诊断等在线增值服务,提供个性化、在线化、便捷化的增值服务,扩展产品价值空间,使得以产品为核心的经营模式向“制造+服务”的模式转变。

可以看出工业大数据给我国的机械工业带来了很大的转变,使机械工业的发展更加的智能化、人性化,加速了机械工业的发展进程,不过想要持续发展也必须积极推荐我国工业大数据的发展,如果您想要了解更多,可以查看贤集网机械工业资讯阅读。

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