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工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的應用解析

閱讀:26911          發(fā)布時間:2018-8-9

面對復雜的工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)環(huán)境, 生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) 及應用管理平臺的實現(xiàn)了對工業(yè)數(shù)據(jù)的遠程監(jiān)控,可視化的遠程運維方案。于此同時,更幫助企業(yè)根據(jù)以往的數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)來分析當前需求變化和組合形式,為產(chǎn)品優(yōu)化及預警分析提供數(shù)據(jù),并形成統(tǒng)計報表,為企業(yè)*決策提供數(shù)據(jù)支持。



下面就為大家介紹一下工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的7大應用解析

一、加速產(chǎn)品創(chuàng)新
客戶與工業(yè)企業(yè)之間的交互和交易行為將產(chǎn)生大量生產(chǎn)數(shù)據(jù),挖掘和分析這些客戶動態(tài)數(shù)據(jù),能夠幫助客戶參與到產(chǎn)品的需求分析和產(chǎn)品設計等創(chuàng)新活動中,為產(chǎn)品創(chuàng)新作出貢獻。福特公司是這方面的表率,他們將生產(chǎn)數(shù)據(jù)技術應用到了福特??怂闺妱榆嚨漠a(chǎn)品創(chuàng)新和優(yōu)化中,這款車成為了一款名副其實的“大數(shù)據(jù)電動車”。代福特福克斯電動車在駕駛和停車時產(chǎn)生大量生產(chǎn)數(shù)據(jù)。在行駛中,司機持續(xù)地更新車輛的加速度、剎車、電池充電和位置信息。這對于司機很有用,但數(shù)據(jù)也傳回福特工程師那里,以了解客戶的駕駛習慣,包括如何、何時以及何處充電。即使車輛處于靜止狀態(tài),它也會持續(xù)將車輛胎壓和電池系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳送


這種以客戶為中心的生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)應用場景具有多方面的好處,因為生產(chǎn)數(shù)據(jù)實現(xiàn)了寶貴的新型產(chǎn)品創(chuàng)新和協(xié)作方式。司機獲得有用的新信息,而位于底特律的工程師匯總關于駕駛行為的信息,以了解客戶,制訂產(chǎn)品改進計劃,并實施新產(chǎn)品創(chuàng)新。而且,電力公司和其他第三方供應商也可以分析數(shù)百萬英里的駕駛數(shù)據(jù),以決定在何處建立新的充電站,以及如何防止脆弱的電網(wǎng)超負荷運轉(zhuǎn)。

二、產(chǎn)品故障診斷與預測
這可以被用于產(chǎn)品售后服務與產(chǎn)品改進。*的傳感器、互聯(lián)網(wǎng)技術的引入使得產(chǎn)品故障實時診斷變?yōu)楝F(xiàn)實,生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、建模與仿真技術則使得預測動態(tài)性成為可能。在MH370失聯(lián)客機搜尋過程中,波音公司獲取的發(fā)動機運轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)對于確定飛機的失聯(lián)路徑起到了關鍵作用。我們就拿波音公司飛機系統(tǒng)作為案例,看看大數(shù)據(jù)應用在產(chǎn)品故障診斷中如何發(fā)揮作用。在波音的飛機上,發(fā)動機、燃油系統(tǒng)、液壓和電力系統(tǒng)等數(shù)以百計的變量組成了在航狀態(tài),這些數(shù)據(jù)不到幾微秒就被測量和發(fā)送一次。
以波音737為例,發(fā)動機在飛行中每30分鐘就能產(chǎn)生10TB數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅僅是未來某個時間點能夠分析的工程遙測數(shù)據(jù),而且還促進了實時自適應控制、燃油使用、零件故障預測和飛行員通報,能有效實現(xiàn)故障診斷和預測。再看一個通用電氣(GE)的例子,位于美國亞特蘭大的GE能源監(jiān)測和診斷(M&D)中心,收集50多個國家上千臺GE燃氣輪機的數(shù)據(jù),每天就能為客戶收集10G的數(shù)據(jù),通過分析來自系統(tǒng)內(nèi)的傳感器振動和溫度信號的恒定大數(shù)據(jù)流,這些大數(shù)據(jù)分析將為GE公司對燃氣輪機故障診斷和預警提供支撐。風力渦輪機制造商Vestas也通過對天氣數(shù)據(jù)及期渦輪儀表數(shù)據(jù)進行交叉分析,從而對風力渦輪機布局進行改善,由此增加了風力渦輪機的電力輸出水平并延長了服務壽命。

三、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)生產(chǎn)線的大數(shù)據(jù)應用
現(xiàn)代化工業(yè)制造生產(chǎn)線安裝有數(shù)以千計的小型傳感器,來探測溫度、壓力、熱能、振動和噪聲。因為每隔幾秒就收集一次數(shù)據(jù),利用這些生產(chǎn)數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)很多形式的分析,包括設備診斷、用電量分析、能耗分析、質(zhì)量事故分析(包括違反生產(chǎn)規(guī)定、零部件故障)等。首先,在生產(chǎn)工藝改進方面,在生產(chǎn)過程中使用這些大數(shù)據(jù),就能分析整個生產(chǎn)流程,了解每個環(huán)節(jié)是如何執(zhí)行的。一旦有某個流程偏離了標準工藝,就會產(chǎn)生一個報警信號,能更快速地發(fā)現(xiàn)錯誤或者瓶頸所在,也就能更容易解決問題。
利用生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),還可以對工業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)過程建立虛擬模型,仿真并優(yōu)化生產(chǎn)流程,當所有流程和績效數(shù)據(jù)都能在系統(tǒng)中重建時,這種透明度將有助于制造商改進其生產(chǎn)流程。再如,在能耗分析方面,在設備生產(chǎn)過程中利用傳感器集中監(jiān)控所有的生產(chǎn)流程,能夠發(fā)現(xiàn)能耗的異?;蚍逯登樾危纱吮憧稍谏a(chǎn)過程中優(yōu)化能源的消耗,對所有流程進行分析將會大大降低能耗。

四、工業(yè)供應鏈的分析和優(yōu)化
當前,生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析已經(jīng)是很多電子商務企業(yè)提升供應鏈競爭力的重要手段。例如,電子商務企業(yè)京東商城,通過數(shù)據(jù)提前分析和預測各地商品需求量,從而提高配送和倉儲的效能,保證了次日到的客戶體驗。RFID等產(chǎn)品電子標識技術、物聯(lián)網(wǎng)技術以及移動互聯(lián)網(wǎng)技術能幫助工業(yè)企業(yè)獲得完整的產(chǎn)品供應鏈的大數(shù)據(jù),利用這些數(shù)據(jù)進行分析,將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
以海爾公司為例,海爾公司供應鏈體系很完善,它以市場鏈為紐帶,以訂單信息流為中心,帶動物流和資金流的運動,整合供應鏈資源和用戶資源。在海爾供應鏈的各個環(huán)節(jié),客戶數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、供應商數(shù)據(jù)被匯總到供應鏈體系中,通過供應鏈上的生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集和分析,海爾公司能夠持續(xù)進行供應鏈改進和優(yōu)化,保證了海爾對客戶的敏捷響應。
美國較大的OEM供應商超過千家,為制造企業(yè)提供超過1萬種不同的產(chǎn)品,每家廠商都依靠市場預測和其他不同的變量,如銷售數(shù)據(jù)、市場信息、展會、新聞、競爭對手的數(shù)據(jù),甚至天氣預報等來銷售自己的產(chǎn)品。利用銷售數(shù)據(jù)、產(chǎn)品的傳感器數(shù)據(jù)和出自供應商數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù),工業(yè)制造企業(yè)便可準確地預測不同區(qū)域的需求。由于可以跟蹤庫存和銷售價格,可以在價格下跌時買進,所以制造企業(yè)便可節(jié)約大量的成本。如果再利用產(chǎn)品中傳感器所產(chǎn)生的數(shù)據(jù),知道產(chǎn)品出了什么故障,哪里需要配件,他們還可以預測何處以及何時需要零件。這將會*地減少庫存,優(yōu)化供應鏈。

五、產(chǎn)品銷售預測與需求管理
通過生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)來分析當前需求變化和組合形式。數(shù)據(jù)是一個很好的銷售分析工具,通過歷史數(shù)據(jù)的多維度組合,可以看出區(qū)域性需求占比和變化、產(chǎn)品品類的市場受歡迎程度以及常見的組合形式、消費者的層次等,以此來調(diào)整產(chǎn)品策略和鋪貨策略。在某些分析中我們可以發(fā)現(xiàn),在開學季高校較多的城市對文具的需求會高很多,這樣我們可以加大對這些城市經(jīng)銷商的*,吸引他們在開學季多訂貨,同時在開學季之前一兩個月開始產(chǎn)能規(guī)劃,以滿足*需求。對產(chǎn)品開發(fā)方面,通過消費人群的關注點進行產(chǎn)品功能、性能的調(diào)整,如幾年前大家喜歡用音樂,而現(xiàn)在大家更傾向于用上網(wǎng)、拍照分享等,的拍照功能提升就是一個趨勢,4G也占據(jù)更大的*。通過大數(shù)據(jù)對一些市場細節(jié)的分析,可以找到更多的潛在銷售機會。

六、生產(chǎn)計劃與排程
制造業(yè)面對多品種小批量的生產(chǎn)模式,數(shù)據(jù)的精細化自動及時方便的采集(MES/DCS)及多變性導致數(shù)據(jù)量劇烈增大,再加上十幾年的信息化的歷史數(shù)據(jù),對于需要快速響應的APS來說,是一個巨大的挑戰(zhàn)。生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)可以給予我們更詳細的數(shù)據(jù)信息,發(fā)現(xiàn)歷史預測與實際的偏差概率,考慮產(chǎn)能約束、人員技能約束、物料可用約束、工裝模具約束,通過智能的優(yōu)化算法,制定預計劃排產(chǎn),并監(jiān)控計劃與現(xiàn)場實際的偏差,動態(tài)的調(diào)整計劃排產(chǎn)。幫我們規(guī)避“畫像”的缺陷,直接將群體特征直接強加給個體(工作中心數(shù)據(jù)直接改變?yōu)榫唧w一個設備、人員、模具等數(shù)據(jù))。通過數(shù)據(jù)的關聯(lián)分析并監(jiān)控它,我們就能計劃未來。雖然,大數(shù)據(jù)略有瑕疵,只要得到合理的應用,大數(shù)據(jù)會變成我們強大的武器。當年,福特問大數(shù)據(jù)的客戶需求是什么?而回答是“一匹更快的馬”,而不是現(xiàn)在已經(jīng)普及的汽車。所以,在數(shù)據(jù)的世界里,創(chuàng)意、直覺、冒險精神和知識野心尤為重要。

七、產(chǎn)品質(zhì)量管理與分析
傳統(tǒng)的制造業(yè)正面臨數(shù)據(jù)的沖擊,在產(chǎn)品研發(fā)、工藝設計、質(zhì)量管理、生產(chǎn)運營等各方面都迫切期待著有創(chuàng)新方法的誕生,來應對工業(yè)背景下的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。例如在半導體行業(yè),芯片在生產(chǎn)過程中會經(jīng)歷許多次摻雜、增層、光刻和熱處理等復雜的工藝制程,每一步都必須達到極其苛刻的物理特性要求,高度自動化的設備在加工產(chǎn)品的同時,也同步生成了龐大的檢測結(jié)果。這些海量數(shù)據(jù)究竟是企業(yè)的包袱,還是企業(yè)的金礦呢?如果說是后者的話,那么又該如何快速地撥云見日,從“金礦”中準確地發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品良率波動的關鍵原因呢?這是一個已經(jīng)困擾半導體工程師們多年的技術難題。
某半導體科技公司生產(chǎn)的晶圓在經(jīng)過測試環(huán)節(jié)后,每天都會產(chǎn)生包含一百多個測試項目、長度達幾百萬行測試記錄的數(shù)據(jù)集。按照質(zhì)量管理的基本要求,一個*的工作就是需要針對這些技術規(guī)格要求各異的一百多個測試項目分別進行一次過程能力分析。
如果按照傳統(tǒng)的工作模式,我們需要按部就班地分別計算一百多個過程能力指數(shù),對各項質(zhì)量特性一一考核。這里暫且不論工作量的龐大與繁瑣,哪怕有人能夠解決了計算量的問題,但也很難從這一百多個過程能力指數(shù)中看出它們之間的關聯(lián)性,更難對產(chǎn)品的總體質(zhì)量性能有一個全面的認識與總結(jié)。然而,如果我們利用大數(shù)據(jù)質(zhì)量管理分析平臺,除了可以快速地得到一個長長的傳統(tǒng)單一指標的過程能力分析報表之外,更重要的是,還可以從同樣的大數(shù)據(jù)集中得到很多嶄新的分析結(jié)果。

工業(yè)企業(yè)中生產(chǎn)線處于高速運轉(zhuǎn),由工業(yè)設備所產(chǎn)生、采集和處理的數(shù)據(jù)量遠大于企業(yè)中計算機和人工產(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)線的高速運轉(zhuǎn)則對數(shù)據(jù)的實時性要求也更高。因此,工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)應用所面臨的問題和挑戰(zhàn)并不比互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的大數(shù)據(jù)應用少,某些情況下甚至更為復雜。所以選擇適合企業(yè)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)及應用管理尤為重要。

 

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