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随着信息化与工业化的深度融合,工业大数据的应用,为企业带来了更快的速度、更高的效率和更敏锐的洞察力。打造智慧工厂,本文小编将结合实际应用场景,浅析如何利用工业大数据提升制造业水平,包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺,优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程等,提高企业综合效益。
将实际的业务流程模块,放入数字孪生工厂进行模拟运行。比如,实际的产品加工过程,通过数字模拟技术,实时呈现现场各个工序、加工产品的类型及数量变化,并且通过在特定顺序的产品上贴RFID标签或芯片(如一批产品的第1片、第1000片、第2000片、**1片)等追踪产品位置,进而对一批产品从投料到运行加工进行全工序流程跟踪,同时实时监测工序时长、剩余产品量及其所在的位置与工序。
在数字孪生工厂中,可以直观、准确看到每批产品的生产进度,甚至详细到具体数量。同时通过各工序中对不良品的数据及时录入,动态呈现各环节良率分部状态,便于生产管理的节点控制,迅速采取措施降低损失、提高企业效益。匹配格创东智运行成熟的数字量测技术及其数据,通过数据建模、挖掘量测数据和运行进度数据,实现精准、实时图形化查看在线加工产品类型、数量、进度、良率等功能。
真正的工业大数据不是将拥有的数据接入后存起来就可以,而是要通过算法,挖掘这些数据融合所能产生的价值,将工业物联网数据与跨产业链数据及企业信息化数据相结合,把分散在企业各个角落里的数据进行整合。
例如,环安系统中有不少关于环境温度、湿度、压力的实时监测数据,而实际生产及控制环节中所需的仓库、原材料存储、品质检测等控制温湿度及压力要求等数据,也许还是通过人工、按时间段测量记录的方式来监控环境。而通过IT系统开发,打通横向业务系统间需要共享的数据通道,让这些共享数据跨系统跑起来,让环安系统实时监测的温湿度、压力数据,跨系统流动到仓储、品质控制的系统中。共享的环境监测数据,既可实时根据环境情况调整控制措施,也减少了人工量测的人力资源消耗,提升了企业的效益。
把横向各业务模块关注的焦点数据罗列出来,进行大数据匹配,找到不同系统中的同类数据,进而打通这些不关联系统间关键数据的通道,让数据跨系统“流动”起来,构建具备智能分析优化能的大数据系统,达成制造企业降耗降本、提质增效和控险的目标。
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