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工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用所面臨的問(wèn)題和挑戰(zhàn)分析

來(lái)源: 技術(shù)論壇網(wǎng)站
作者:南皮縣中小企業(yè)公共服務(wù)平臺(tái)
日期: 2024-04-30
【字號(hào)

 

著信息化與工業(yè)化的深度融合,信息技術(shù)滲透到了工業(yè)企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié),條形碼、二維碼、RFID、工業(yè)傳感器、工業(yè)自動(dòng)控制系統(tǒng)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI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(dòng)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)域應(yīng)用,工業(yè)企業(yè)也進(jìn)入了互聯(lián)網(wǎng)工業(yè)的新的發(fā)展階段,工業(yè)企業(yè)所擁有的數(shù)據(jù)日益豐富。工業(yè)企業(yè)中生產(chǎn)線(xiàn)處于高速運(yùn)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(jì)算機(jī)和人工產(chǎn)生的數(shù)據(jù),從數(shù)據(jù)類(lèi)型看也多是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),生產(chǎn)線(xiàn)的高速運(yùn)轉(zhuǎn)則對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求也更高。因此,工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用所面臨的問(wèn)題和挑戰(zhàn)并不比互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用少,某些情況下甚至更為復(fù)雜。
  一、加速產(chǎn)品創(chuàng)新
  客戶(hù)與工業(yè)企業(yè)之間的交互和交易行為將產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),挖掘和分析這些客戶(hù)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù),能夠幫助客戶(hù)參與到產(chǎn)品的需求分析和產(chǎn)品設(shè)計(jì)等創(chuàng)新活動(dòng)中,為產(chǎn)品創(chuàng)新作出貢獻(xiàn)。福特公司是這方面的表率,他們將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用到了福特??怂闺妱?dòng)車(chē)的產(chǎn)品創(chuàng)新和優(yōu)化中,這款車(chē)成為了一款名副其實(shí)的“大數(shù)據(jù)電動(dòng)車(chē)”。第一代福特??怂闺妱?dòng)車(chē)在駕駛和停車(chē)時(shí)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。在行駛中,司機(jī)持續(xù)地更新車(chē)輛的加速度、剎車(chē)、電池充電和位置信息。這對(duì)于司機(jī)很有用,但數(shù)據(jù)也傳回福特工程師那里,以了解客戶(hù)的駕駛習(xí)慣,包括如何、何時(shí)以及何處充電。即使車(chē)輛處于靜止?fàn)顟B(tài),它也會(huì)持續(xù)將車(chē)輛胎壓和電池系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳送給最近的智能電話(huà)。
  這種以客戶(hù)為中心的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景具有多方面的好處,因?yàn)榇髷?shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了寶貴的新型產(chǎn)品創(chuàng)新和協(xié)作方式。司機(jī)獲得有用的最新信息,而位于底特律的工程師匯總關(guān)于駕駛行為的信息,以了解客戶(hù),制訂產(chǎn)品改進(jìn)計(jì)劃,并實(shí)施新產(chǎn)品創(chuàng)新。而且,電力公司和其他第三方供應(yīng)商也可以分析數(shù)百萬(wàn)英里的駕駛數(shù)據(jù),以決定在何處建立新的充電站,以及如何防止脆弱的電網(wǎng)超負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)。
  二、產(chǎn)品故障診斷與預(yù)測(cè)
  這可以被用于產(chǎn)品售后服務(wù)與產(chǎn)品改進(jìn)。無(wú)所不在的傳感器、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的引入使得產(chǎn)品故障實(shí)時(shí)診斷變?yōu)楝F(xiàn)實(shí),大數(shù)據(jù)應(yīng)用、建模與仿真技術(shù)則使得預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)性成為可能。在馬航MH370失聯(lián)客機(jī)搜尋過(guò)程中,波音公司獲取的發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)對(duì)于確定飛機(jī)的失聯(lián)路徑起到了關(guān)鍵作用。我們就拿波音公司飛機(jī)系統(tǒng)作為案例,看看大數(shù)據(jù)應(yīng)用在產(chǎn)品故障診斷中如何發(fā)揮作用。在波音的飛機(jī)上,發(fā)動(dòng)機(jī)、燃油系統(tǒng)、液壓和電力系統(tǒng)等數(shù)以百計(jì)的變量組成了在航狀態(tài),這些數(shù)據(jù)不到幾微秒就被測(cè)量和發(fā)送一次。
  以波音737為例,發(fā)動(dòng)機(jī)在飛行中每30分鐘就能產(chǎn)生10TB數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅僅是未來(lái)某個(gè)時(shí)間點(diǎn)能夠分析的工程遙測(cè)數(shù)據(jù),而且還促進(jìn)了實(shí)時(shí)自適應(yīng)控制、燃油使用、零件故障預(yù)測(cè)和飛行員通報(bào),能有效實(shí)現(xiàn)故障診斷和預(yù)測(cè)。再看一個(gè)通用電氣(GE)的例子,位于美國(guó)亞特蘭大的GE能源監(jiān)測(cè)和診斷(M&D)中心,收集全球50多個(gè)國(guó)家上千臺(tái)GE燃?xì)廨啓C(jī)的數(shù)據(jù),每天就能為客戶(hù)收集10G的數(shù)據(jù),通過(guò)分析來(lái)自系統(tǒng)內(nèi)的傳感器振動(dòng)和溫度信號(hào)的恒定大數(shù)據(jù)流,這些大數(shù)據(jù)分析將為GE公司對(duì)燃?xì)廨啓C(jī)故障診斷和預(yù)警提供支撐。風(fēng)力渦輪機(jī)制造商Vestas也通過(guò)對(duì)天氣數(shù)據(jù)及期渦輪儀表數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉分析,從而對(duì)風(fēng)力渦輪機(jī)布局進(jìn)行改善,由此增加了風(fēng)力渦輪機(jī)的電力輸出水平并延長(zhǎng)了服務(wù)壽命。
  三、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)生產(chǎn)線(xiàn)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用
  現(xiàn)代化工業(yè)制造生產(chǎn)線(xiàn)安裝有數(shù)以千計(jì)的小型傳感器,來(lái)探測(cè)溫度、壓力、熱能、振動(dòng)和噪聲。因?yàn)槊扛魩酌刖褪占淮螖?shù)據(jù),利用這些數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)很多形式的分析,包括設(shè)備診斷、用電量分析、能耗分析、質(zhì)量事故分析(包括違反生產(chǎn)規(guī)定、零部件故障)等。首先,在生產(chǎn)工藝改進(jìn)方面,在生產(chǎn)過(guò)程中使用這些大數(shù)據(jù),就能分析整個(gè)生產(chǎn)流程,了解每個(gè)環(huán)節(jié)是如何執(zhí)行的。一旦有某個(gè)流程偏離了標(biāo)準(zhǔn)工藝,就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)報(bào)警信號(hào),能更快速地發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤或者瓶頸所在,也就能更容易解決問(wèn)題。利用大數(shù)據(jù)技術(shù),還可以對(duì)工業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)過(guò)程建立虛擬模型,仿真并優(yōu)化生產(chǎn)流程,當(dāng)所有流程和績(jī)效數(shù)據(jù)都能在系統(tǒng)中重建時(shí),這種透明度將有助于制造商改進(jìn)其生產(chǎn)流程。再如,在能耗分析方面,在設(shè)備生產(chǎn)過(guò)程中利用傳感器集中監(jiān)控所有的生產(chǎn)流程,能夠發(fā)現(xiàn)能耗的異常或峰值情形,由此便可在生產(chǎn)過(guò)程中優(yōu)化能源的消耗,對(duì)所有流程進(jìn)行分析將會(huì)大大降低能耗。
 四、工業(yè)供應(yīng)鏈的分析和優(yōu)化
  當(dāng)前,大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)是很多電子商務(wù)企業(yè)提升供應(yīng)鏈競(jìng)爭(zhēng)力的重要手段。例如,電子商務(wù)企業(yè)京東商城,通過(guò)大數(shù)據(jù)提前分析和預(yù)測(cè)各地商品需求量,從而提高配送和倉(cāng)儲(chǔ)的效能,保證了次日貨到的客戶(hù)體驗(yàn)。RFID等產(chǎn)品電子標(biāo)識(shí)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能幫助工業(yè)企業(yè)獲得完整的產(chǎn)品供應(yīng)鏈的大數(shù)據(jù),利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,將帶來(lái)倉(cāng)儲(chǔ)、配送、銷(xiāo)售效率的大幅提升和成本的大幅下降。以海爾公司為例,海爾公司供應(yīng)鏈體系很完善,它以市場(chǎng)鏈為紐帶,以訂單信息流為中心,帶動(dòng)物流和資金流的運(yùn)動(dòng),整合全球供應(yīng)鏈資源和全球用戶(hù)資源。在海爾供應(yīng)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié),客戶(hù)數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、供應(yīng)商數(shù)據(jù)被匯總到供應(yīng)鏈體系中,通過(guò)供應(yīng)鏈上的大數(shù)據(jù)采集和分析,海爾公司能夠持續(xù)進(jìn)行供應(yīng)鏈改進(jìn)和優(yōu)化,保證了海爾對(duì)客戶(hù)的敏捷響應(yīng)。美國(guó)較大的OEM供應(yīng)商超過(guò)千家,為制造企業(yè)提供超過(guò)1萬(wàn)種不同的產(chǎn)品,每家廠(chǎng)商都依靠市場(chǎng)預(yù)測(cè)和其他不同的變量,如銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、市場(chǎng)信息、展會(huì)、新聞、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的數(shù)據(jù),甚至天氣預(yù)報(bào)等來(lái)銷(xiāo)售自己的產(chǎn)品。利用銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、產(chǎn)品的傳感器數(shù)據(jù)和出自供應(yīng)商數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù),工業(yè)制造企業(yè)便可準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)全球不同區(qū)域的需求。由于可以跟蹤庫(kù)存和銷(xiāo)售價(jià)格,可以在價(jià)格下跌時(shí)買(mǎi)進(jìn),所以制造企業(yè)便可節(jié)約大量的成本。如果再利用產(chǎn)品中傳感器所產(chǎn)生的數(shù)據(jù),知道產(chǎn)品出了什么故障,哪里需要配件,他們還可以預(yù)測(cè)何處以及何時(shí)需要零件。這將會(huì)極大地減少庫(kù)存,優(yōu)化供應(yīng)鏈。
  五、產(chǎn)品銷(xiāo)售預(yù)測(cè)與需求管理
  通過(guò)大數(shù)據(jù)來(lái)分析當(dāng)前需求變化和組合形式。大數(shù)據(jù)是一個(gè)很好的銷(xiāo)售分析工具,通過(guò)歷史數(shù)據(jù)的多維度組合,可以看出區(qū)域性需求占比和變化、產(chǎn)品品類(lèi)的市場(chǎng)受歡迎程度以及最常見(jiàn)的組合形式、消費(fèi)者的層次等,以此來(lái)調(diào)整產(chǎn)品策略和鋪貨策略。在某些分析中我們可以發(fā)現(xiàn),在開(kāi)學(xué)季高校較多的城市對(duì)文具的需求會(huì)高很多,這樣我們可以加大對(duì)這些城市經(jīng)銷(xiāo)商的促銷(xiāo),吸引他們?cè)陂_(kāi)學(xué)季多訂貨,同時(shí)在開(kāi)學(xué)季之前一兩個(gè)月開(kāi)始產(chǎn)能規(guī)劃,以滿(mǎn)足促銷(xiāo)需求。對(duì)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)方面,通過(guò)消費(fèi)人群的關(guān)注點(diǎn)進(jìn)行產(chǎn)品功能、性能的調(diào)整,如幾年前大家喜歡用音樂(lè)手機(jī),而現(xiàn)在大家更傾向于用手機(jī)上網(wǎng)、拍照分享等,手機(jī)的拍照功能提升就是一個(gè)趨勢(shì),4G手機(jī)也占據(jù)更大的市場(chǎng)份額。通過(guò)大數(shù)據(jù)對(duì)一些市場(chǎng)細(xì)節(jié)的分析,可以找到更多的潛在銷(xiāo)售機(jī)會(huì)。
  六、生產(chǎn)計(jì)劃與排程
  制造業(yè)面對(duì)多品種小批量的生產(chǎn)模式,數(shù)據(jù)的精細(xì)化自動(dòng)及時(shí)方便的采集(MES/DCS)及多變性導(dǎo)致數(shù)據(jù)量劇烈增大,再加上十幾年的信息化的歷史數(shù)據(jù),對(duì)于需要快速響應(yīng)的APS來(lái)說(shuō),是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)可以給予我們更詳細(xì)的數(shù)據(jù)信息,發(fā)現(xiàn)歷史預(yù)測(cè)與實(shí)際的偏差概率,考慮產(chǎn)能約束、人員技能約束、物料可用約束、工裝模具約束,通過(guò)智能的優(yōu)化算法,制定預(yù)計(jì)劃排產(chǎn),并監(jiān)控計(jì)劃與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際的偏差,動(dòng)態(tài)的調(diào)整計(jì)劃排產(chǎn)。幫我們規(guī)避“畫(huà)像”的缺陷,直接將群體特征直接強(qiáng)加給個(gè)體(工作中心數(shù)據(jù)直接改變?yōu)榫唧w一個(gè)設(shè)備、人員、模具等數(shù)據(jù))。通過(guò)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析并監(jiān)控它,我們就能計(jì)劃未來(lái)。雖然,大數(shù)據(jù)略有瑕疵,只要得到合理的應(yīng)用,大數(shù)據(jù)會(huì)變成我們強(qiáng)大的武器。當(dāng)年,福特問(wèn)大數(shù)據(jù)的客戶(hù)需求是什么?而回答是“一匹更快的馬”,而不是現(xiàn)在已經(jīng)普及的汽車(chē)。所以,在大數(shù)據(jù)的世界里,創(chuàng)意、直覺(jué)、冒險(xiǎn)精神和知識(shí)野心尤為重要。
  七、產(chǎn)品質(zhì)量管理與分析
  傳統(tǒng)的制造業(yè)正面臨著大數(shù)據(jù)的沖擊,在產(chǎn)品研發(fā)、工藝設(shè)計(jì)、質(zhì)量管理、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)等各方面都迫切期待著有創(chuàng)新方法的誕生,來(lái)應(yīng)對(duì)工業(yè)背景下的大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。例如在半導(dǎo)體行業(yè),芯片在生產(chǎn)過(guò)程中會(huì)經(jīng)歷許多次摻雜、增層、光刻和熱處理等復(fù)雜的工藝制程,每一步都必須達(dá)到極其苛刻的物理特性要求,高度自動(dòng)化的設(shè)備在加工產(chǎn)品的同時(shí),也同步生成了龐大的檢測(cè)結(jié)果。這些海量數(shù)據(jù)究竟是企業(yè)的包袱,還是企業(yè)的金礦呢?如果說(shuō)是后者的話(huà),那么又該如何快速地?fù)茉埔?jiàn)日,從“金礦”中準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品良率波動(dòng)的關(guān)鍵原因呢?這是一個(gè)已經(jīng)困擾半導(dǎo)體工程師們多年的技術(shù)難題。
  某半導(dǎo)體科技公司生產(chǎn)的晶圓在經(jīng)過(guò)測(cè)試環(huán)節(jié)后,每天都會(huì)產(chǎn)生包含一百多個(gè)測(cè)試項(xiàng)目、長(zhǎng)度達(dá)幾百萬(wàn)行測(cè)試記錄的數(shù)據(jù)集。按照質(zhì)量管理的基本要求,一個(gè)必不可少的工作就是需要針對(duì)這些技術(shù)規(guī)格要求各異的一百多個(gè)測(cè)試項(xiàng)目分別進(jìn)行一次過(guò)程能力分析。如果按照傳統(tǒng)的工作模式,我們需要按部就班地分別計(jì)算一百多個(gè)過(guò)程能力指數(shù),對(duì)各項(xiàng)質(zhì)量特性一一考核。這里暫且不論工作量的龐大與繁瑣,哪怕有人能夠解決了計(jì)算量的問(wèn)題,但也很難從這一百多個(gè)過(guò)程能力指數(shù)中看出它們之間的關(guān)聯(lián)性,更難對(duì)產(chǎn)品的總體質(zhì)量性能有一個(gè)全面的認(rèn)識(shí)與總結(jié)。然而,如果我們利用大數(shù)據(jù)質(zhì)量管理分析平臺(tái),除了可以快速地得到一個(gè)長(zhǎng)長(zhǎng)的傳統(tǒng)單一指標(biāo)的過(guò)程能力分析報(bào)表之外,更重要的是,還可以從同樣的大數(shù)據(jù)集中得到很多嶄新的分析結(jié)果。
 

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