大数据对未来制造业智能装备制造业制造的影响有哪些

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-06-07 21:14 标签： 人工智能 制造业
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　现今5G、物联网、VR等技术产品大热的同时，还有一个领域正在悄然升温，那就是智能制造。工业大数据已经成为智能制造发展的重要核心之一，而新型工业数据平台将会成为构建智能应用生态的关键，数网星作为基于云平台的的工业物联解决方案，帮助企业根据现有数据预测未来和发展趋势，帮助企业更好把握现在，预知未来。
　智能制造其实是一系列热点技术的总称，它是基于物联网、大数据、云计算等新一代信息技术，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。智能制造具有以智能工厂为载体、以关键制造环节智能化为核心、以端到端数据流为基础、以全面深度互联为支撑四大特征，其目标是缩短研发周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能耗。
　中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所工程师介绍说，我国制造业规模全球领先，有着世界最为门类齐全、独立完整的制造业体系，在多个工业领域具有产量优势。制造业增加值达22万亿美元，制造业产出占世界比重高达21%。按照国际标准工业分类，在22个大类中，我国在7个大类中名列第一；在世界500种主要工业品中，钢铁、水泥、汽车等220多种工业品产量居世界第一位；高铁、核电、航天等高端制造领域具有国际领先水平。同时，我国信息产业发展水平全球领先，中国信息产业用户数量世界第一，业务应用快速发展，技术研发和设备制造能力不断提升，部分骨干企业已初具国际影响力，形成了涵盖软硬件研发制造、网络设施建设运营、信息服务等主要领域的产业体系，已成为举世瞩目的互联网大国。
　尽管我国已经初步构建了完整的智能制造支撑产业，智能制造装备所需的关键零部件产业已成雏形，但市场份额依然有限。主要原因是我国智能制造在核心关键技术依然受制于人；我国智能制造系统集成企业实力与规模与国外龙头企业如西门子、GE等存在一定差距。
　参展多家企业在工业网络化和工业大数据方面已经有了一定探索。网络化方面，国内企业面向工业互联网的装备网络化改造已经展开。传统生产装备的网络化改造大体有两类路径，一是基于新增传感与网络接口的叠加方案，二是基于对传统工控协议进行增强改造的优化方案。叠加方案适用于在不对已有机器设备进行大规模更新换代的基础上增加数据采集能力的场景，如天拓四方旗下自主品牌数网星大数据采集及应用平台，实现了数百台机床设备的联网改造。
　在工业大数据方面，天拓四方认为，工业大数据已经成为智能制造发展的重要核心之一，而新型工业数据平台将会成为构建智能应用生态的关键。随着跨界融合的不断深入，一系列新型工业数据平台开始涌现，横向整合了多个环节的数据，纵向打通了企业管理层与生产现场层的数据，为深层决策优化提供了基础。以数网星为工业互联网专门打造的大大数据采集及应用管理台平-云平台，基于云平台的工业物联网，利用超大数据处理的软件平台，实现对设备的远程诊断维护、远程监控、远程诊断和故障报警灯功能，实现企业用户或第三方自主开发智能应用，进而形成丰富多样的工业智能制造应用生态体系。目前在国内，如北京天拓四方科技有限公司等企业都在围绕新型工业数据平台开展战略布局。
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大数据对智能制造的影响特性分析
鸡蛋，从外打破是食物，从内打破是生命。智能制造之路亦是，从外打破是压力，从内打破是成长。我们要从设备智能管理、工业大数据入手分析，驾驭工业物联网的三驾马车，结合现代制造业企业的下一代企业架构，让自己有能力从内打破……
　　制造即运营管理，是供应链的四大环节之一，负责规划、组织、管理所有制造产品所需要的资源，包括设备、人力、技术、流程、信息等。其主要职能是统筹相关的资源与活动，将投入的资源转变成最终可销售的产品和服务。每个企业都有自己的规划和自己企业在运营环节的管理最佳实践。大数据对促进供应链中的生产环节产生了前所未有的巨大影响，在众多的运营决策改进里面，这些影响包括产品设计、质量控制、客户画像等等。大数据及其分析将影响制造业的规范性、产品以及服务的品质以及卓越运营这三大方面。　　大数据将促进规范性分析与维护　　基于预测性分析的进化步骤被称为规范性分析。规范分析法是20世纪60年代后期美国管理心理学家皮尔尼克提出的，它对事物运行状态做出是非曲直的主观价值判断，力求回答&事物的本质应该是什么&。规范性分析意味着分析工具不仅能够预测可能发生的事情，还可以提供备用的&假设&分析，以提供可以改变结果的方案。从这一分析出发，我们可以将工业物联网平台的数据提供给智能连接资产内部的云数据库或潜在的分散分析，以期在&最佳&结果的基础上，对规范性维护活动做出最准确的定义。　　这一转变将彻底改变制造行业。我们将不再需要一系列专家来告诉管理员何时需要针对设备资产做哪些维护以及如何维护，因为当资产无法实现自我修复时，将会自己告诉你它们需要什么。　　大数据对质量要求更高　　商业原则之一的帕累托法则，也称为二八定律，一般来讲质量也往往与这一基本原则紧密相关。早在上世纪90年代开始，大量企业就开始通过应用分析法来提高产品质量和生产的效率，其核心是实现生产与服务的需求相匹配。　　今天的大数据分析手段也如出一辙。大数据不仅能够使生产商制造产品的时间缩短，还能够在产品批量生产前通过模拟，检验防止产品缺陷，减少产品开发周期过程中不必要的环节等。　　质量管理强调产品质量要符合消费者预期，这个预期包括预算、功能、外观等等。这是大数据分析法提升质量管理环节的首要收益。通过对内源与外源数据的实时采集和分析，企业能够准确地了解消费者需求及其购买行为，明确产品特征，运用高级分析法准确地指导生产、运输与采购，从而提升产品或服务的质量。　　大数据的实时性与实效性，給企业的生产质量管理创造了实现质的飞跃的条件。传统质量管理主要是通过静态的、历史的、沉淀的数据，通过检查表、散点图、控制图等检测手段来发现生产过程的质量问题，大数据则通过物联网，通过产品上安装传感器、标签等手段，实时监测采集数据，认知产品性能，实时提高质量。　　大数据来促使实现制造业运营效率提高　　当企业高管们在探索如何利用大数据改善运营之时，我们需要从企业的生产目标以及更高的商业目标开始思考这个问题。越来越多的管理人员意识到，贯穿产品生命周期各个阶段的数据，将成为能給企业带来高效增值的极有价值的原始材料。　　企业不论何时开始实施卓越运营，都必须将人、流程和技术结合起来，基于此，制造业的卓越运营实践需要包含资产管理（EAM），资产性能管理（APM），企业质量管理（EQMS），环境、健康和安全管理（EHS），工业能源管理（IEM）以及制造运营管理（MOM）六大支柱。　　将数据和大数据分析结合起来时，之前未知而有待发现的相关性以及打破信息孤岛的可能性变得越来越大。把从运营中已使用到的大数据、社会媒体以及物联网等新的数据源，以及融合大数据分析解决方案的能力三者结合起来，大数据就可以为管理层提供运营洞见。　　在制造行业，企业边界日益模糊，最难以预测的外部因素，当数颠覆性创新。互联互通彻底改变了商业游戏规则，在意识到竞争时已为时过晚。对于所有希望转型的制造业企业来说，企业管理者需要迅速全面了解前沿技术及其相关性与关联性，利用现代企业架构，重新定义企业，通过全供应链的数字化，来获得更为高效、智能与高利润的服务产品。　　鸡蛋，从外打破是食物，从内打破是生命。智能制造之路亦是，从外打破是压力，从内打破是成长。我们要从设备智能管理、工业大数据入手分析，驾驭工业物联网的三驾马车，结合现代制造业企业的下一代企业架构，让自己有能力从内打破，打造并形成数据红利，在这场智能制造的文化升级中，实现重生，实现我们的制造强国之梦。
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