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实用|工业大数据具体解决的实际应用问题

如今大数据如火如荼,从起初的看似概率一样的词语,到现在不管是教育、金融、制造业等各个行业都在往大数据这个方向前进。但具小编了解目前大数据的行业应用上却存在很多问题,特别是制造业大数据,在整个价值链中面临的最关键挑战,洞察力埋藏在数据孤岛中,无法为其所用,因此只有通过数据驱动的洞察力提高生产力和质量,才能让企业实现精准数据管理分析、准确管理设备健、真正实现计划生产、增强产品质量控制、企业资源利用最大化。

大数据+制造业的几大应用场景1

制造业的数据现状1、数据孤岛现象严重

制造业各个信息系统,存在大量生产经营数据大数据实际应用案例,这些数据往往是独立的,交互的信息很少,数据孤岛现象严重。

2、挖掘数据价值难度高

生产信息系统或制造执行系统的数据,多用于在线监控和历史数据查看,无法做到海量数据分析。

3、缺乏数据管理思维

制造业缺乏在数据管理方面人员和技术的投入,不能有效管理数据资源和建立数据管理机制,为生产经营提供有效的数据指引。

大数据在制造业中的应用场景

针对制造业目前面临的数据现状问题,策意data拥有15年制造业服务经验,能够为制造业提供的全线解决方案。如今策意data工业大数据正式上线,与小编我一起来一睹策意data在制造业中应用场景与成功案例吧!

一、设备运维

策意data工业大数据针对工业领域的机器学习,整体提升故障预测及设备健康管理的准确性,使企业的所有设备健康运行,从而提高生产效率。具体解决的应用问题:

1、实时数据分析、准确管理设备健康

传感数据、日志数据、录波数据、BOM、ERP、EMS等数据的高效接入和实时分析。

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2、制定维护计划、延长设备生命周期

在一个地方查看工厂车间所有设备的健康状况,根据数据分析发现设备问题,制定维护计划,找到性能提升点,提高整体设备效率(OEE)并降低维护成本,延长设备生命周期。

3、故障追踪及预测、减少设备停机时间

使用过去事件中的数据,与监控生产线中产品的制造过程,利用机器学习等智能算法,发现故障的根源,同时在设备故障发生之前预测故障,减少停机时间大数据实际应用案例,以符合生产目标。

4、实现资产管理、有效降低生产成本

覆盖设备全生命周期的资产管理涵盖了固定资产管理、成本管理、流程工单、定检定修计划和应对成本。

策意data工业大数据可以让企业根据实时数据结合训练的模型发现潜在问题,并预测未来出现故障的概率,使企业能够提前准备机器的维修,减少无计划的停机时间造成的损失。

应用案例:解决液压测试监控平台的故障预测问题

策意data工业大数据可以让企业根据实时数据结合训练的模型发现潜在问题,并预测未来出现故障的概率,使企业能够提前准备机器的维修,减少无计划的停机时间造成的损失。

工业大数据设备运维

想了解该案例详情可以给我们留言或直接登陆策意data官网工业大数据版块查看详情。

二、质量控制

工业大数据战略性深入了解企业整体质量数据,找出曾被藏于数据之下的深刻见解。监督整个企业的质量变化情况,积极推动包括产品、过程及车间现场在内的企业整体业务持续改善。

发现质量潜在改善机会,提高产品质量和客户忠诚度。具体解决的应用问题:

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1、监督供应商品质、分析原材料和成品质量

及时发现供应商延期交货或原材料断货等问题,避免打乱生产计划。同时对原材料、供应商乃至成品质量及其一致性进行详细分析,有效监督供应商质量,以优化产品生产流程和质量。

2、预测质量问题、数据驱动增强质量控制

通过捕获和分析传感器生成的数据,在产品离开基座前,自动识别关键过程和产品规格中的异常,并采取预防措施,减少废品和返工。让数据驱动预测,增强质量控制,降低测试成本。

3、生产数据管理、缩短时间提升测试效率

通过仔细检查制造过程中收集的历史数据,减少了每个产品应该经历的测试次数,而是将测试集中在特定产品上,以缩短测试时间,提升测试效率。

4、精准数据分析、发现企业潜在改进机会

不同于传统的随机、沉淀的数据分析,用完整且实时质量数据管理报表,针对质量管理需求搭建数据模型,通过对数据采集、管理和分析统一管理,预测问题及发现企业潜在改进机会。

应用案例:解决多家工厂整体质量控制的问题

策意data工业大数据根据一致性质量数据采集和分析结合训练的模型,发现客户产品质量潜在问题,预测质量问题,增强企业质量控制。

大数据质量控制

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三、生产流程优化

工业大数据通过完整且实时的数据为您的团队提供支持,消除不确定性并为更明智、更安全的决策提供信息,从而减少生产过程的问题,优化生产流程、提升产量。具体解决的应用问题:

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1、实时监控生产、真正实现计划生产

帮您全面掌握单条产线、单个工厂或多个工厂的实时运行情况,从而全面优化生产流程,获得最佳的可靠性、效率、产量、质量和设备运行状况,同时发现转型机会,真正实现计划生产。

2、预测和规避风险、发现生产隐患避免损失

为您提供一个中央数据库分析引擎,在质量问题演变为质量“灾难”前,帮助您发现并彻底解

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