来自 新闻资讯 2019-09-20 16:24 的文章
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赋能决策,工业车间生产制作多少搜罗的意思

数字化转型的基础在于数据,而数据的关键在于对的数据、对的来源、对的时间以及对的人和对的决策,有了这样的数据,数字化转型才能稳步发展。但很多企业都有这样的困难:企业老板无法及时了解企业的生产运行情况,为此需要投入大量的人力和物力进行数据统计,统计的数据往往只是显示最终结果并且时间比较滞后,造成生产情况无法及时了解、跟踪处理。因此,数字化转型第一步,需要找到对的数据以及对的来源进行获取、采集。

数据采集是整个工业自动化控制的基础,现在又是大数据时代,所以对于数据的把控准确的话,能够很好的预估把控市场,这个对于企业的发展显得尤为重要。制造工业在生产产品的时候,为了保证生产过程的稳定、搞笑,肯定会对生产过程中的相关数据进行实时采集和监控。那么下面我具体来讲讲工业车间生产制造数据采集的意义。

1、大数据的收益

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针对制造业企业如何进行工业大数据分析,尹宏刚表示定义制造业大数据必须通过大数据的三个特性来了解大数据的特性。

随着"中国制造2025"制造强国战略的不断推广和深入, 智能、创新、先进技术的不断涌现,数字化工厂正成为企业转型的必经之路。面对市场上众多解决方案,为什么要进行数字化转型、如何转型等这些问题, 普遍困惑着企业,这也成为很多企业无法落实执行数字化转型的主要原因之一。

举足轻重:车间制造过程数据采集的意义

1、从制造运作管理系统空间释放出来,利用开放技术与平台,将任何系统的数据移动到任何其他地方。制造运作管理系统建设项目是系统工程,不仅仅是一套我们传统理解的软件系统,更多的是项目执行和服务的平台。这需要对项目管理与制造企业的策略“客户服务”,提现出制造企业的综合管理能力与软实力。

目前很多企业都会用到一种或多种采集方式,以下是传统的三种数据采集方式:

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大数据不仅仅是大量的数据的堆积。大数据的重要属性之一,便是,人们设法收集,并弄清楚,不断变化的数据类型。如果只是大量采集同一类型的数据的话,再大的数据量都不能称之为大数据。

在信息化实施过程中,数据采集的最理想方式是直接通过数字化生产设备或系统的接口集成数据信息;对于不能直接获取的数据信息,可以采用外加传感器的方式进行采集;而对于其它的数据信息,则可以通过人机交互界面,由生产过程中的人员根据生产过程中的情况,并经过适当处理,以人工方式进行采集。

3、新技术是创新革命的核心,其中很重要一个特点就是集成,即制造运作管理系统MOM与ERP、EAM、OA、商业分析BI的集成,包括一键登录、界面集成、消息推送、工作流集成、主数据、应用集成总线与平台。

因此,信息的采集和集成是现代企业实施信息化战略的迫切需求,只有将制造过程中各种信息进行准确采集和有效集成,才能够及时准确掌握制造过程中的动态信息,从而为提高生产效率和制造资源利用率提供支持。

3、数据的关系

车间制造过程信息的采集和集成的目标是:在正确的时间,将正确的信息以正确的方式传递给正确的系统(或人员),以做出正确的决策(或操作)。因此,要根据具体的需求来选择的数据采集方式。数据采集的关键是接口,包括物理接口(物理连接方式)和数据接口(数据的逻辑表达形式,即数据模式),数据采集和集成的过程是将具有源数据模式的源数据映射(或转变)为具有目标数据模式的目标数据,然后将分析和处理后的信息以不同

一个制造型企业几十年的经营操作下来,确实纪录了不少的数据。这些纪录的数据是大数据么?对于许多制造厂商或资产密集型企业而言,工业大数据是什么,到底有什么用,以及相关的预测性分析是什么且有什么用都是一系列需要明确的问题。对于数字化转型的其他方面而言,大数据不仅要关注实际数据量的多少,而最重要的是关注在大数据的处理方法在特定的场合的应用,让数据产生巨大的创新价值。如果离开了收益考虑或投资回报(ROI)的设计,一味寻求大数据既无法落地也无法为企业创造价值。

现代制造模式以生产效率、产品质量、生产成本等作为衡量企业制造能力和水平的主要标志,然而由于企业规模扩大、技术改造深入和市场竞争加快,造成具有多源异构性、形式多样性、复杂多变性等特征的车间制造过程信息急剧膨胀,再加上传统的企业管理系统无法精细控制到流程复杂、信息纷乱的车间制造过程(特别是包括了设备和人员的车间设备层),使得企业管理层难以准确掌握生产现场的实时情况。数据采集系统的发展历史现代制造企业的管理信息系统都是建立在自身的复杂性之上,而制造车间作为最重要的信息源头,存在着大量的无序、冗余、残缺、异构信息,要想克服他们之间存在的信息交互的鸿沟,这就对车间制造过程信息的采集和集成提出了更高的要求,需要对车间制造过程的集成性和企业信息系统的交互性方面进行提升。

由于这些系统之间主数据全部统一,所有系统之间的数据交互依靠应用系统总线进行数据交互,整合了跨系统的业务流程、工作流、服务流程等之后即实现无缝集成和分析。对于企业管理者来说,一键登录后,可以根据不同的岗位,个性化制定并且显示与管理最相关的必要需要信息。这就是互联网所带给我们的先分享有个性的思路。

我们中国还是有很多离散型制造企业的,而且类型非常广泛,比如汽车生产、机床生产、计算机、日用电子消费品等。那么这个对于中国目前情况来看,在大中型的离散制造业中,管理信息化和设计西秀啊已经得到一定的应用并且得到很好的效益。

2、大数据的来源

这个过程中肯定必不可少的需要数据的支撑,企业需要采集专业的车间生产数据采集系统,人们可以利用标准的数据信息,对于采集的数据进行定制,简化工作,这样才能解决客户或者企业需求增长和多变的情况。

如何实现智能制造是大家都关心的问题。长期来制造商一直以来都在有意采集并存储数据。随着时间的推移,数据在制造业分析的需求将越来越大,将数据转化为情报的能力将有越来越大的需求。几十年来很多制造业企业一直在通过历史记录、MES,ERP,EAM等各种应用系统采集数据。几十年的经营操作下来,确实纪录了不少的数据。这些纪录的数据是大数据么?对于许多制造厂商或资产密集型企业而言,工业大数据是什么,到底有什么用,以及相关的预测性分析是什么且有什么用都是一系列需要明确的问题。

形式展现给不同系统(或人员)。设备数据采集管理系统

2、在制造业大数据分析工作中,必须要加强通过物联网科技的应用对后续持续服务的支撑作业。通过工业物联网,实现及时响应客户、物联网软硬件系统定期巡检、提供应急备件、提供易耗品、完善应用等功能来加强和锁定与企业的供应链企业之间的长期合作。通过管理平台与物联网数据的,可以持续为客户提供有价值的服务。

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整个平台要从前期、工程实施以及售后服务这三个大的阶段来架构。在前期规划中,要重视标准,设计与实施,特别是与管理一体化的信息系统形成统一的对接。有了前期统一规划制定,工程实施的环节要把行业的经验、集成能力、实施能力、软件开发能力等融合。特别需要在组织上建立和形成超级团队的制度。而持续服务,长期经营,将物联网应用融入与“软件+云服务”的互联网+战略是后服务的考虑重点。

因地制宜:选择合适的数据采集方式

近日在沈阳召开的全国工业大数据联盟峰会上,我们就工业大数据在制造业应用方面采访了一直在大数据方面卓有建树的西安弈聪信息技术有限公司(简称:弈聪软件)大数据运营总监尹宏刚先生。首先尹宏刚工业大数据方面纠正了我们认识方面的两点错误:1、工业大数据应用市场是一个尚未打开或是刚刚开启,但实践是大数据的最终价值体现,具体来说智能工厂、机器人等技术这些都依托于大数据,为工业制造提供有效科学依据,可以说大数据是智慧制造的核心能源。在制造业确是有“大量数据”,但这并不是我们大多数人从市场上所理解的“大数据”涵义。2、数据量大还是量小本身并不是判断大数据价值的核心指标,而数据的实时性和多元性应该对大数据的定义和价值更具直接的影响。数字化转型意味着把数据作为智能制造的核心驱动力,利用数据去整合产业链和价值链。当代大数据处理技术的价值在于技术进步,也是因为技术进步才促使使大数据成为商业中有价值的核心驱动因素。然而在大数据定义里面,特别强调大数据是多样化信息资产,不仅关注实际数据,而最最重要的是关注大数据处理方法。

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4、通过时间序列、图像、视频、机器学习、地理空间、预测模型、优化、模拟和统计过程控制等先进的分析工具与制造业企业内的大数据平台结合分析,从而洞见未有可能的见地。通过传感器、感应器、传输网络和应用软件等物联网数据,与管理应用软件结合起来,一定是今后制造业大数据分析的一大方向。

针对制造业企业如何进行大数据分析,尹宏刚也给出了自己的四点建议:

工业大数据的主要来源有两个,第一类数据来源与智能设备。第二个数据来源于人类轨迹产生的数据,包括在现代工业制造链中,从采购,生产,物流与销售市场的内部流程以及外部互联网讯息等,都是此类大数据的战场。通过行为轨迹数据与设备数据的结合,大数据可以帮助我们实现客户的分析和挖掘,它的应用场景包括了实时核心,交易,服务,后台服务等。

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数据必须要放到相应的环境中一起分析,这样才能了解数据之间的关系,可以分析出问题的根本原因。问题的处理关键在于找到产生问题的根源,而已知错误的消除,关键在于解决方案的可靠有效。一旦找到并确定了根本原因,同时产生了可接受的应急措施,就可把问题当成一个已知错误来处理。问题调查的过程一定需要收集所有可用,与事件相关的信息来确定并消除引起事件和问题的根本原因。数据采集与分析必须要事件/问题发生的环境数据结合。

当代大数据处理技术的价值在于技术进步,同时也是因为技术进步,使大数据成为商业中有价值的核心驱动因素。作为智能制造的三驾马车之一,工业大数据分析已经被多数的制造企业所认知并接受。许多制造业企业认为自己在生产运营方面也累积了大量的数据,是时候可以用到大数据了。

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