e-works数字化企业网  »  文章频道  »  基础信息化  »  大数据

工业大数据白皮书(2017版)

2017/3/13    来源:信息技术研究中心    作者:佚名      
关键字:工业大数据  大数据应用  
工业大数据是指在工业领域中,围绕典型智能制造模式,从整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称,地位举足轻重,全球主要国家皆部署了相应的工业大数据战略部署。

    3.3法国新工业战略

    2015年,法国推出“新工业法国战略”,总体布局为“一个核心,九大支点”。一个核心即“未来工业”,主要内容是实现工业生产向数字化、智能化转型。九大支点,包括新资源开发、可持续发展城市、环保汽车、网络技术、大数据技术、新型医药等。

    2015年5月,法国经济、工业与就业部又公布了未来工业计划,该计划将在“新工业战略”的第二阶段中扮演核心角色,主要目标是建立更为互联互通、更具有竞争力的法国工业,旨在使工业工具更加现代化,并通过数字技术帮助企业转变经营模式、组织模式、研发模式和商业模式,实现经济增长模式转变。

    3.4中国制造2025战略

    2015年5月,国务院正式印发《中国制造2025》规划。规划中提出将重点推动信息化与工业深度融合,把智能制造作为两化深度融合的主攻方向,着力发展智能装备和智能产品,推进生产过程智能化,培育新型生产方式。同年12月,工信部、国标委联合发布《国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)》。为推动智能工厂的建设,国务院又发布了《促进大数据发展行动纲要》,建立面向不同行业、不同环节的工业大数据资源聚合和分析应用平台。

    4.工业大数据应用热点

    工业大数据挖掘和分析的结果可广泛应用于企业研发设计、复杂生产过程、产品需求预测、工业供应链优化和工业绿色发展等各个环节。

    4.1在设计领域的应用

    工业设计大数据主要用于提高研发人员的研发创新能力、研发效率和质量,支持协同设计,具体体现为以下几个方面:

    (1)基于模型和仿真的研发设计

    基于模型的研发设计。在数字化技术环境下的产品设计开发,从概念设计就以数字化模型为载体,设计阶段对设计师、工程师、产品销售部门等历史数据信息进行采集、整理、分析,构建全方位的产品数据模型,并可根据应用的具体情况,不受到时间和空间等因素的限制对产品模型修改和完善,然后将最终方案的数据通过生产设备进行产品制作。

    基于仿真的设计。通过数字化模型的显示、仿真、快速成型、虚拟现实交互,可及早发现设计缺陷,优化产品,克服以往多种缺点。目前,虚拟仿真技术还在不断提高系统的智能型,逐步解决产品创新设计中的不确定性与模糊性。

    (2)基于产品生命周期的设计

    运用大数据相关技术如数据检索技术、大数据分析技术、大数据解释技术等,将产品生命周期设计所需的知识大数据与各种设计过程集成,实现高度有序化的方式展示产品生命周期设计大数据的关系,使产品生命周期大数据在设计过程中得到有效应用的同时,被评价和推荐,并快速地推送给所需要的人,方便地集成员工在设计中产方便地集成员工在设计中产生的新知识,使产品设计大数据得进一步丰富。

    (3)融合消费者反馈的设计

    利用工业数据平台获取消费者、市场等各维度的数据信息,达到生产者和消费者之间“信息粘性”的效果,利用这些关联数据信息,通过大数据挖掘分析技术,实现客户全面洞察,改进、创新设计产品的功能和款式。

    4.2在复杂生产过程优化的应用

    (1)工业物联网生产线

    在生产工艺改进方面,在生产过程中使用这些大数据,就能分析整个生产流程,有助于制造商改进其生产流程。在能耗分析方面,在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程,优化能源的消耗。

    通过诸如AGV小车、智能分拣配对系统、智能吊挂系统与智能分拣送料系统的导入等,加快整个制造流程的物料循环,通过智能摘挂系统、信号识别系统、智能取料系统、智能装配、智能定制等系统的导入实现整个制造流程的自动化。

    (2)生产质量控制

    利用工业大数据技术,挖掘产品质量特性与关键工艺参数之间的关联规则,抽取过程质量控制知识,为在线工序质量控制、工艺参数优化提供指导性意见。

    (3)生产计划与排程

    大数据给予企业更详细的数据信息,发现历史预测与实际的偏差概率,通过数据的关联分析及监控,企业能更准确地制定计划。

    4.3在产品需求预测中的应用

    在产品开发方面,分析当前需求变化和组合形式,通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整,设计制造更加符合核心需要的新产品,针对每一个群体策划并推送针对性的营销。

    4.4在工业供应链优化中的应用

    供应链环节工业大数据的应用主要体现在供应链优化,即通过全产业链的信息整合,使整个生产系统达到协同优化,让生产系统更加动态灵活,进一步提高生产效率和降低生产成本。主要应用有供应链配送体系优化和用户需求快速响应。

    4.5在工业绿色发展中的应用

    新一代信息技术通过对产品的配方、工艺及原材料采购、生产制造、仓储、运输、使用、大修和报废的全过程进行监控和管理,以数据采集为前端,数据分析和挖掘为服务,为制造企业实现绿色制造提供有力保障。

    5.工业大数据参考框架

    工业大数据参考架构以工业过程的业务需求为导向,基于工业系统的业务架构,规划工业大数据的数据、技术和应用(平台)架构,以搭建面向多业务领域、贯通多组织和应用层次的工业大数据IT架构。

(图片)
图3 工业大数据参考架构

责任编辑:刘春晓
本文来源于互联网,e-works本着传播知识、有益学习和研究的目的进行的转载,为网友免费提供,并已尽力标明作者与出处,如有著作权人或出版方提出异议,本站将立即删除。如果您对文章转载有任何疑问请告之我们,以便我们及时纠正。联系方式:editor@e-works.net.cn tel:027-87592219/20/21。
e-works
官方微信
掌上
信息化
编辑推荐
新闻推荐
博客推荐
视频推荐