我個人經(jīng)過近幾年與客戶交流或者是參與各種研討活動，“大數(shù)據(jù)”的熱度逐年攀升。那對于制造企業(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)將會滲透到企業(yè)運營、價值鏈乃至產(chǎn)品的整個生命周期”。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。”。隨著互聯(lián)網(wǎng)及移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，對于非制造企業(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，隨著云計算的發(fā)展，對于大量數(shù)據(jù)的處理、清洗、分析也不是難事。
可是，對于制造企業(yè)來說，商業(yè)運作與制造運營之間的數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀就形成了非常鮮明的對比。甚至，概念增多之后，大家對于“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級增長到EB級。另外，還包括對于數(shù)據(jù)處理的速度，實時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)用場景分析數(shù)據(jù)結(jié)果，成為了大數(shù)據(jù)的另外一個關(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個應(yīng)用場景：
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)控實現(xiàn)途徑主要是安裝專用傳感器，將產(chǎn)品的運行參數(shù)、位置參數(shù)、作業(yè)數(shù)據(jù)進行監(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)險預(yù)警等等。
智能產(chǎn)品的故障預(yù)警機診斷主要是通過產(chǎn)品出現(xiàn)故障時的工況數(shù)據(jù)，對故障進行診斷分析，結(jié)合故障知識庫，同步更新診斷意見。對故障過程進行快速的反應(yīng)，幫助用戶及時解決問題，提高售后服務(wù)的質(zhì)量。目前在市場上的故障診斷，大部分還僅能夠?qū)崿F(xiàn)某個具體問題的預(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)的收集和知識庫的積累，逐漸會提高故障預(yù)警和診斷的準(zhǔn)確率和及時率。
2、生產(chǎn)運營狀態(tài)監(jiān)控
在工業(yè)企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)，將條形碼、二維碼、RFID、工業(yè)傳感器、工業(yè)自動控制系統(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)場所產(chǎn)生的設(shè)備數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)、進度數(shù)據(jù)和故障信息等，經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析，實時掌握生產(chǎn)運營的狀態(tài)。
通過生產(chǎn)運營狀態(tài)的監(jiān)控，實現(xiàn)整個企業(yè)制造過程的透明化，管理者可以得到正確的信息進而對所有制造資源進行全局性的有效評估。例如：已銷售的產(chǎn)品可以通過主動性的適時維護得到經(jīng)濟有效的管理。可以結(jié)合智能產(chǎn)品的遠(yuǎn)程整體性的運行信息，形成制造和應(yīng)用閉環(huán)的全生命周期重新設(shè)計優(yōu)化，進而使下一代運行系統(tǒng)得到改進。
3、優(yōu)化零件庫存和可用性
通過分析車間某段時間的生產(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)，實現(xiàn)供應(yīng)鏈的優(yōu)化和分析，進而優(yōu)化企業(yè)零部件庫存的成本占用情況和可用性。