我個(gè)人經(jīng)過近幾年與客戶交流或者是參與各種研討活動(dòng),“大數(shù)據(jù)”的熱度逐年攀升。那對(duì)于制造企業(yè)來說,大數(shù)據(jù),到底怎么應(yīng)用,目前也是眾說紛紜。今天利用這篇文章,來說說我的見解。
“德國工業(yè)4.0”中明確表示“工業(yè)4.0就是大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能制造,所有的生產(chǎn)裝備、感知設(shè)備、聯(lián)網(wǎng)終端,包括生產(chǎn)者本身都在源源不斷地產(chǎn)生數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)將會(huì)滲透到企業(yè)運(yùn)營、價(jià)值鏈乃至產(chǎn)品的整個(gè)生命周期”。在《中國制造2025》中也提到了“工業(yè)企業(yè)中生產(chǎn)線處于高速運(yùn)轉(zhuǎn),由工業(yè)設(shè)備所產(chǎn)生、采集和處理的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)大于企業(yè)中計(jì)算機(jī)和人工產(chǎn)生的數(shù)據(jù),從數(shù)據(jù)類型看也多是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),生產(chǎn)線的高速運(yùn)轉(zhuǎn)則對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求也更高。”。隨著互聯(lián)網(wǎng)及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,對(duì)于非制造企業(yè)來說,獲取數(shù)據(jù)的能力變得越來越容易,數(shù)據(jù)的多樣性也越來越豐富。同樣,隨著云計(jì)算的發(fā)展,對(duì)于大量數(shù)據(jù)的處理、清洗、分析也不是難事。
可是,對(duì)于制造企業(yè)來說,商業(yè)運(yùn)作與制造運(yùn)營之間的數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀就形成了非常鮮明的對(duì)比。甚至,概念增多之后,大家對(duì)于“大數(shù)據(jù)”的理解也不盡相同。將“大數(shù)據(jù)”簡單的理解為“規(guī)模大”的數(shù)據(jù),這是片面的。規(guī)模大,是數(shù)據(jù)處理規(guī)模從TB級(jí)增長到EB級(jí)。另外,還包括對(duì)于數(shù)據(jù)處理的速度,實(shí)時(shí)性要求在幾秒甚至幾毫秒內(nèi)。數(shù)據(jù)的類型也不僅僅是結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù),非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)、語言文本、多媒體數(shù)據(jù)才是制造企業(yè)的數(shù)據(jù)大軍。數(shù)據(jù)的收集過程造成了數(shù)據(jù)本身的不確定性、不一致性和多義性,如何結(jié)合應(yīng)用場(chǎng)景分析數(shù)據(jù)結(jié)果,成為了大數(shù)據(jù)的另外一個(gè)關(guān)鍵。制造企業(yè)的大數(shù)據(jù)是與企業(yè)產(chǎn)品生命周期緊密相關(guān)聯(lián)的。
目前,制造企業(yè)中有20%左右的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),80%的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。如果沒有應(yīng)用相關(guān)的信息系統(tǒng),可能非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)比例會(huì)更高。這也就成為了制造企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)最困難的或者最不容易突破的核心。接下來,我結(jié)合艾普工華自2012年發(fā)布UniMax PCT產(chǎn)品以來的應(yīng)用場(chǎng)景,結(jié)合產(chǎn)品生命周期總結(jié)分享一下的大數(shù)據(jù)在制造企業(yè)中的核心應(yīng)用,也就是“工業(yè)大數(shù)據(jù)”的6個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景:
1、智能產(chǎn)品遠(yuǎn)程監(jiān)控及故障預(yù)警診斷
在智能制造體系中,智能產(chǎn)品是企業(yè)往服務(wù)型制造轉(zhuǎn)型的利器。也同樣是為企業(yè)在現(xiàn)有體制內(nèi)創(chuàng)造新的價(jià)值和新的商業(yè)模式的途徑。智能產(chǎn)品的遠(yuǎn)程監(jiān)控實(shí)現(xiàn)途徑主要是安裝專用傳感器,將產(chǎn)品的運(yùn)行參數(shù)、位置參數(shù)、作業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控,例如:產(chǎn)品工作負(fù)載、環(huán)境溫度、產(chǎn)品溫度、作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等等。
智能產(chǎn)品的故障預(yù)警機(jī)診斷主要是通過產(chǎn)品出現(xiàn)故障時(shí)的工況數(shù)據(jù),對(duì)故障進(jìn)行診斷分析,結(jié)合故障知識(shí)庫,同步更新診斷意見。對(duì)故障過程進(jìn)行快速的反應(yīng),幫助用戶及時(shí)解決問題,提高售后服務(wù)的質(zhì)量。目前在市場(chǎng)上的故障診斷,大部分還僅能夠?qū)崿F(xiàn)某個(gè)具體問題的預(yù)判和處理,還不能自主的學(xué)習(xí)故障處理模式。隨著大數(shù)據(jù)的收集和知識(shí)庫的積累,逐漸會(huì)提高故障預(yù)警和診斷的準(zhǔn)確率和及時(shí)率。
2、生產(chǎn)運(yùn)營狀態(tài)監(jiān)控
在工業(yè)企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié),將條形碼、二維碼、RFID、工業(yè)傳感器、工業(yè)自動(dòng)控制系統(tǒng)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、ERP、CAD/CAM/CAE/CAX、MES等技術(shù)在工業(yè)企業(yè)中得到廣泛應(yīng)用,尤其是互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用,通過收集由工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)所產(chǎn)生的設(shè)備數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)、進(jìn)度數(shù)據(jù)和故障信息等,經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析,實(shí)時(shí)掌握生產(chǎn)運(yùn)營的狀態(tài)。
通過生產(chǎn)運(yùn)營狀態(tài)的監(jiān)控,實(shí)現(xiàn)整個(gè)企業(yè)制造過程的透明化,管理者可以得到正確的信息進(jìn)而對(duì)所有制造資源進(jìn)行全局性的有效評(píng)估。例如:已銷售的產(chǎn)品可以通過主動(dòng)性的適時(shí)維護(hù)得到經(jīng)濟(jì)有效的管理??梢越Y(jié)合智能產(chǎn)品的遠(yuǎn)程整體性的運(yùn)行信息,形成制造和應(yīng)用閉環(huán)的全生命周期重新設(shè)計(jì)優(yōu)化,進(jìn)而使下一代運(yùn)行系統(tǒng)得到改進(jìn)。
3、優(yōu)化零件庫存和可用性
通過分析車間某段時(shí)間的生產(chǎn)訂單數(shù)據(jù)和零件庫存的關(guān)系數(shù)據(jù),分析預(yù)測(cè)訂單的需求量,減少關(guān)鍵零部件的非法轉(zhuǎn)移次數(shù),提高庫存的控制力。結(jié)合供應(yīng)鏈的配送數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈的優(yōu)化和分析,進(jìn)而優(yōu)化企業(yè)零部件庫存的成本占用情況和可用性。
需求管理:在大數(shù)據(jù)背景下,需求預(yù)測(cè)成為大的核心。通過大數(shù)據(jù)來做需求預(yù)測(cè),能做到自動(dòng)補(bǔ)貨、自動(dòng)調(diào)撥、整體庫存分析、備貨等,做到在生產(chǎn)排產(chǎn)之前,供應(yīng)商就將零件送至舉例客戶最近的中轉(zhuǎn)庫。
產(chǎn)品預(yù)測(cè):通過大數(shù)據(jù)來確定:在某時(shí)段,某地區(qū),用戶購買的產(chǎn)品類型、數(shù)量等。
庫存補(bǔ)貨:經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析,匹配補(bǔ)貨的階段和時(shí)間,保證庫存在一個(gè)合理的范圍內(nèi)。
健康庫存模擬與預(yù)測(cè):模擬未來某一個(gè)時(shí)間點(diǎn),提前做好采購、備貨、周轉(zhuǎn)和退貨事務(wù)。
4、制造資源壽命最大化
制造資源的使用壽命監(jiān)控,經(jīng)過數(shù)據(jù)分析,對(duì)制造資源的維修、保養(yǎng)、維護(hù)進(jìn)行及時(shí)預(yù)警,分析加工產(chǎn)品的制造資源的優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商、材質(zhì)、采購周期等,從制造資源的設(shè)計(jì)、采購和使用全生命周期提高制造資源的壽命。例如:車間加工設(shè)備在使用環(huán)節(jié),通過MES監(jiān)控設(shè)備的主軸電流,經(jīng)過大數(shù)據(jù)監(jiān)控與對(duì)比,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)刀具破損情況,并及時(shí)報(bào)警停機(jī),提升制造良率,消除機(jī)床空運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)間,優(yōu)化刀具的使用次數(shù)。
5、最優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量
及時(shí)收集車間生產(chǎn)產(chǎn)品過程中的生產(chǎn)數(shù)據(jù)和質(zhì)量數(shù)據(jù),通過對(duì)采集到的“大數(shù)據(jù)”進(jìn)行科學(xué)分析,全面掌握所有產(chǎn)品中普遍存在的質(zhì)量問題,使企業(yè)能夠?qū)ΠY下藥,徹底將其根治,提高產(chǎn)品質(zhì)量。
大數(shù)據(jù)分析對(duì)整個(gè)生產(chǎn)運(yùn)營的快速反饋控制將為企業(yè)提供端到端的可視化和可操作視角,有利于提升準(zhǔn)入市場(chǎng)的產(chǎn)品的整體水平,從而減少大規(guī)模產(chǎn)品的召回事件。
例如:產(chǎn)品在經(jīng)過測(cè)試環(huán)節(jié)后,每天都會(huì)產(chǎn)生包含一百多個(gè)測(cè)試項(xiàng)目、長度達(dá)幾百萬行測(cè)試記錄的數(shù)據(jù)集。按照質(zhì)量管理的基本要求,一個(gè)必不可少的工作就是需要針對(duì)這些技術(shù)規(guī)格要求各異的一百多個(gè)測(cè)試項(xiàng)目分別進(jìn)行一次過程能力分析。利用大數(shù)據(jù)質(zhì)量管理分析平臺(tái),集中得到很多精確的質(zhì)量故障原因分析結(jié)果,定點(diǎn)解決。
6、提升工藝研發(fā)質(zhì)量
對(duì)新產(chǎn)品的研發(fā)和工藝設(shè)計(jì),經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析,及時(shí)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的不合理點(diǎn)和缺陷,及時(shí)修正,提高工藝研發(fā)的質(zhì)量和效率。例如:基于刀具公差和材料尺寸公差等大數(shù)據(jù)的累積集成,提升產(chǎn)品開發(fā)水平,產(chǎn)品品質(zhì),減少問題重復(fù)發(fā)生,節(jié)省開發(fā)成本?;谀>?、治具工件尺寸及公差的大數(shù)據(jù)的累積集成,提升整體工藝研發(fā)水平。
艾普工華的UniMaxPCT產(chǎn)品通過對(duì)生產(chǎn)系統(tǒng)中不同層級(jí)間的數(shù)據(jù)進(jìn)行縮放支持,對(duì)生產(chǎn)運(yùn)營提供基于WEB的全局可視化管理手段,為管理者提供準(zhǔn)確的決策支持,為操作者提供實(shí)時(shí)的執(zhí)行指南。應(yīng)用行業(yè)領(lǐng)先的智能引擎,結(jié)合制造實(shí)時(shí)狀況與人、機(jī)、料、法、環(huán)、測(cè)等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程趨勢(shì),預(yù)測(cè)未來的資源利用狀態(tài),并可對(duì)可能發(fā)生的故障和事故進(jìn)行預(yù)警。無論你是在車間、辦公室、會(huì)議室、交通工具上等,均可以通過PC終端或APP終端隨時(shí)隨地獲取所需要的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)及分析決策數(shù)據(jù)。面對(duì)目前全球供應(yīng)鏈的閉環(huán)應(yīng)用,UniMax PCT還將氣候、環(huán)境、地理、政治等風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)納入數(shù)據(jù)漏斗,以支撐全局決策并提前預(yù)警。
在接下來的5-10年,逐步將財(cái)務(wù)、產(chǎn)品、訂單、計(jì)劃、庫存、成本等商業(yè)大數(shù)據(jù)與機(jī)器設(shè)備、制造過程、制造資源、產(chǎn)品使用、物流空間、能源結(jié)構(gòu)等工業(yè)大數(shù)據(jù)充分融合,構(gòu)建企業(yè)級(jí)的大數(shù)據(jù)分析及運(yùn)營平臺(tái),為企業(yè)在接下來的發(fā)展中提供有效支撐,以生產(chǎn)制造、資源計(jì)劃、供應(yīng)鏈管理、營銷預(yù)測(cè)、策略分析、產(chǎn)業(yè)供應(yīng)、決策支持為應(yīng)用對(duì)象,驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。
(審核編輯: 智匯胡妮)