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数据驱动制造企业转型

2018/3/4    来源:e-works    作者:e-works  郑倩      
关键字:数据  制造业  数字化  
当今世界进入了数据爆炸的时代,数据成为企业最重要的资产之一,是实现智能制造的基础。随着各类数据采集、整理、分析相关技术的发展及应用,数据的价值逐步在多方面得到了体现,越来越受到企业的重视。数据在制造企业内的核心价值凸显。
    当今世界进入了数据爆炸的时代,数据成为企业最重要的资产之一,是实现智能制造的基础。随着各类数据采集、整理、分析相关技术的发展及应用,数据的价值逐步在多方面得到了体现,越来越受到企业的重视。数据在制造企业内的核心价值凸显。
 
    在产品设计研发领域,企业可通过实现基于模型的产品定义(MBD),构建产品的Digital Twin(数字孪生模型),在交付实体产品的同时,交付产品的Digital Twin,建立数据供应链。最大限度地利用已有的设计成果,实现设计重用。此外,企业还可以构建自己的三维零件库,这方面目前市场上已有完整的解决方案,如德国卡迪纳斯(CADENAS)。随着社交媒体的广泛应用,企业进行产品创新设计也可以基于社交大数据的反馈来优化设计方案,使产品设计更加贴近客户的需求。
 
    数据能够驱动现代制造企业的产品研发、生产、采购等业务流程。例如,可通过结构化数据来描述客户需求,并且与产品数据关联起来,将产品结构、装配关系、制造工艺、产品配置等产品全生命周期的数据统一管理。在整个产品生命周期,从客户需求到概念设计、详细设计、工艺设计、仿真试验、生产制造到售后服务过程的数据应当全部贯通,并且通过结构树的方式准确地表达。这样,客户需求如果出现变更,会对产品结构,乃至后续的制造和服务产生哪些影响,才能够追溯清楚。对企业级BOM的有效管理,是制造企业实现设计重用,提升研发效率,实现产品快速配置的基础。
 
    企业进行工艺规划、生产计划排产和确定物料需求计划,也可以利用数据驱动。企业应用ERP系统可以实现产、供、销、人、财、物的协同管理,MES系统则要处理人、机、料、法、环等影响生产和质量的数据。根据不同产品的销售数据分析,还可以有针对性地调整产品的生产计划等等。
 
    对设备数据的利用,可以帮助企业更好地进行设备管理。在设备数据采集的基础上,企业可以通过对传感器数据的分析,基于“机器学习”等人工智能算法,实现对设备的状态监控和设备健康管理,进而进行预测性维修维护(Predictive Maintenance),甚至预见性维护(Prescriptive Maintenance)。如通过采集设备的能耗,可以判断出设备的状态是停机、空载还是在加工,甚至还可以分析出刀具磨损的状态,对断刀进行预警。不少厂商提供了可以外接的数据采集终端和相关软件。企业可以通过与设备厂商、数控系统厂商合作,获取设备内部的传感器数据,从而实现对设备的状态监控,及时对设备可能存在的异常状态进行预警,避免由于设备故障而造成非计划性停机。例如,力克(Lectra)能够通过物联网对设备状态进行远程监控;德国通快集团提供设备的远程监控服务;华中数控可以通过物联网实时监控其数控系统的“心电图”;近年出现的工业数据盒子,通过与生产设备的控制系统建立通信,采集机器运转的各类实时数据。
 
    除以上提到的以外,在质量管理、企业内外部协同、决策支持、供应链的分析与优化、市场营销……等领域,数据的价值日益凸显,此外许多新的技术,如物联网的应用、增材制造的实现等都需要基于数据。这些数据有些来自企业内部,如设计、加工、仿真等产品数据,设备、营销、生产、采购等运营数据;有些来自外部,如客户、供应商等价值链数据,以及社交媒体数据等等。越来越多的制造企业开始认识到数据的价值,并开始积极利用数据实现业务的革新,数据已经成为推动企业智能化转型的重要力量。
 
    e-works认为,在制造企业转型的过程中,数据将会凸显其核心价值。只有企业在充分完成数字化和智能化改造,打通数据流通的各个关键点,数据的威力才能得到充分发挥。随着智能制造战略的推进,企业智能化水平的提高,数据必将在未来的工业转型过程中扮演越来越重要的角色。
 
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责任编辑:梁曦
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