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揭晓工业大数据的技术与应用

发布时间:2021-07-09 19:10:26 所属栏目:大数据 来源:互联网
导读:工业大数据,是指在工业领域中,围绕典型智能制造模式,从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节产生的各类数据及相关技术和应用的总称。工业
01.研发与设计领域
 
研发数据通过研发人员在研发设计过程中不断积累而成,其来源于产品生命周期各个环节,包括:用户需求大数据、研发知识大数据、产品重用大数据、研发协同大数据等,具有跨产品和跨行业、种类繁多的特性。
 
实现客户参与的个性化产品定制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、产品的客户交互和交易数据。挖掘和分析这些客户动态数据,能帮助客户参与产品的需求分析和产品设计等活动中,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。
 
实现基于大数据的模拟仿真设计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,成本随测试次数的增加而不断提升。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。
 
实现基于大数据的个性化定制设计自动化传统企业产品种类、式样不多,可采用手工设计产品模型、生产样品,再进行量产的生产模式,但面对个性化、小批量生产的要求,传统模式将导致产品生产周期过长、成本过高。通过积累大量的产品设计模型数据,分析设计数据之间的关联,借助大数据技术及其他辅助设计工具可实现个性化定制设计及模型生成的自动化。
 
促进研发资源集成共享和创新协同设计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。
 
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。
 
02.生产与供应链领域
 
生产大数据不仅包括产品生产制造过程中采集的产品生产信息、订单信息、设备信息、控制信息、物料信息、人员工作排程,还包括企业内部管理信息流、资金流、产品生产上下游的供应商及客户管理等相关辅助生产管理的信息,生产数据的采集依托于企业已有资源管理、制造执行、工控管理、供应链管理、供应商管理、客户管理、商务管理等信息系统。
 
实现生产过程实时监控与管理及生产设备预测性维护,提升生产过程及设备管理水平,优化生产流程,并提升产品质量。现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器,探测生产设备的工作状态,如温度、压力、热能、振动和噪声等,利用这些数据可实现生产过程实时监控、设备故障诊断与预测、能耗分析、质量事故分析等。此外,还可将生产制造各个环节的数据整合集聚,对生产过程建立虚拟模型,仿真并优化生产流程。
 
实现个性化定制规模生产,推动现代化生产体系的建立。通过产品全生命周期内数据流转的自动化及对制造生产全过程的自动化控制和智能化控制,将促进信息共享、系统整合和业务协同,提高精准制造、高端制造、敏捷制造的能力,实现个性化定制规模生产,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。
 
实现网络化协同制造及制造业共享经济。通过“互联网+”,进行生产资源在企业内或企业间的整合优化,实现企业内部的纵向协同制造或企业间的横向协同制造。通过互联网+共享经济,进行创新资源、生产能力、库存等生产资源的共享,实现制造业共享经济。
 
优化工业供应链。射频识别(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

(编辑:宿州站长网)

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