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智能制造應(yīng)用場(chǎng)景“十頁(yè)談”

1、設(shè)備和環(huán)境數(shù)據(jù)的采集——從單點(diǎn)到全局

場(chǎng)景:某工廠的有多品牌、多種類的生產(chǎn)設(shè)備需要聯(lián)網(wǎng),并進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,好麻煩啊……

傳統(tǒng)制造模式

A品牌、B品牌、C品牌……的設(shè)備數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)分別采集并上傳到不同的數(shù)據(jù)庫(kù); 

不同品牌的設(shè)備數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一,所有的設(shè)備數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)沒(méi)有關(guān)聯(lián),只能做單點(diǎn)的分析,而無(wú)法做整體數(shù)據(jù)分析。

  智能制造模式

實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的歸一化,使得A品牌、B品牌、C品牌……的設(shè)備數(shù)據(jù)以及溫度、濕度、空氣質(zhì)量、電壓、電流……等環(huán)境數(shù)據(jù)統(tǒng)一采集并上傳到同一個(gè)的數(shù)據(jù)庫(kù)。

能夠在同一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)所有的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行整體的分析。

2、生產(chǎn)設(shè)備的故障與檢修——從被動(dòng)到主動(dòng)

場(chǎng)景:某汽車組裝工廠有上百道工序,每天的產(chǎn)量是1000臺(tái)小轎車,能否確保365天無(wú)故障?

  智能制造模式

將設(shè)備運(yùn)行的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析比對(duì),提前預(yù)知可能發(fā)生故障的設(shè)備,邀請(qǐng)相關(guān)廠家的維護(hù)人員上門(mén)進(jìn)行更換,安排一次2小時(shí)的主動(dòng)停機(jī),將故障損失降到最低。

3、降低產(chǎn)品的維護(hù)成本和運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)

場(chǎng)景:某鍋爐制造企業(yè)需要對(duì)本廠出廠的鍋爐定期進(jìn)行維護(hù)保養(yǎng),如何控制維護(hù)成本呢?

智能制造,十個(gè)場(chǎng)景

  傳統(tǒng)制造模式

人工巡檢,成本越來(lái)越高。

鍋爐運(yùn)行數(shù)據(jù)丟失,無(wú)法進(jìn)行優(yōu)化

  智能制造模式

將鍋爐的所有的運(yùn)行數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程傳回原廠,能夠有針對(duì)性的安排巡檢,大大降低售后服務(wù)成本;

對(duì)鍋爐的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并進(jìn)行運(yùn)行優(yōu)化,延長(zhǎng)鍋爐使用壽命,降低風(fēng)險(xiǎn)。

4、企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí):從生產(chǎn)制造商到運(yùn)營(yíng)服務(wù)商

場(chǎng)景:2005年,GE旗下的飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)公司改名為“GE航空”,業(yè)務(wù)模式發(fā)生重大轉(zhuǎn)型。

傳統(tǒng)制造模式

轉(zhuǎn)型之前:只做發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)品。

  智能制造模式

轉(zhuǎn)型之后:提供航空管理服務(wù),包括運(yùn)維管理、能力保障、運(yùn)營(yíng)優(yōu)化和財(cái)務(wù)計(jì)劃的整套解決方案,還可以提供安全控件、航管控件、排程優(yōu)化、飛航信息預(yù)測(cè)等各類服務(wù),帶來(lái)的價(jià)值控件更大了; 

效果:過(guò)去是在飛機(jī)落地后才進(jìn)行檢修,而現(xiàn)在可以在飛行途中就能對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的健康狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,飛機(jī)落地后就可以及時(shí)的進(jìn)行維護(hù)?,F(xiàn)在從芝加哥飛上海的航班,落地后只需要檢修3個(gè)小時(shí)就能夠從上海啟程返回芝加哥,航班周轉(zhuǎn)率大大提升。

5、確保備品備件銷售:重要利潤(rùn)來(lái)源

場(chǎng)景:主設(shè)備銷售的利潤(rùn)越來(lái)越低,而備品備件的銷售成為某公司的重要利潤(rùn)來(lái)源。

傳統(tǒng)制造模式

無(wú)法監(jiān)控所銷售的設(shè)備和部件的運(yùn)行狀態(tài),用戶可能會(huì)采用“山寨廠家”生產(chǎn)的備品備件,不僅造成生產(chǎn)隱患,也會(huì)影響原廠的備品備件銷售。

 智能制造模式

能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控遠(yuǎn)程設(shè)備和部件的運(yùn)行情況,提前安排備品備件銷售與用戶對(duì)接。

可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)“山寨產(chǎn)品”的應(yīng)用并采用相應(yīng)的反制手段。

6、企業(yè)信息化:從數(shù)據(jù)孤島到真正的企業(yè)大數(shù)據(jù)

場(chǎng)景:某企業(yè)投入不少的人力物力財(cái)力,進(jìn)行了“信息化建設(shè)” 。

傳統(tǒng)制造模式

企業(yè)上了MES、ERP、CRM、OA、財(cái)務(wù)管理等很多管理系統(tǒng)。但是這些系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)并沒(méi)有打通,形成了一個(gè)個(gè)的“數(shù)據(jù)孤島”,“企業(yè)信息化”淪為“互聯(lián)網(wǎng)+部門(mén)墻”。而要將這些數(shù)據(jù)打通又是一個(gè)更加浩大的工程,尤其是不利于做企業(yè)整體的決策。

  智能制造模式

徹底打破“部門(mén)墻”,將企業(yè)運(yùn)營(yíng)所涉及的所有數(shù)據(jù),包括但不限于生產(chǎn)制造、資源管理、設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境、能耗、財(cái)務(wù)、物流、倉(cāng)儲(chǔ)、人員管理、供應(yīng)商、客戶關(guān)系……統(tǒng)統(tǒng)上傳到同一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù),根據(jù)企業(yè)整體決策的需求隨時(shí)從這個(gè)一體化的數(shù)據(jù)庫(kù)中調(diào)用數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

7、工業(yè)大數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)分析:從數(shù)據(jù)到價(jià)值

場(chǎng)景:某制造型企業(yè)的所有數(shù)據(jù)都已經(jīng)上傳到數(shù)據(jù)中心/云端,但這就夠了嗎?

  傳統(tǒng)制造模式

數(shù)據(jù)之間的缺乏邏輯性,沒(méi)有合適的分析工具,“大數(shù)據(jù)”變成了“死數(shù)據(jù)”,產(chǎn)生不了任何的價(jià)值。

全世界的大數(shù)據(jù)工程師90%的時(shí)間浪費(fèi)在無(wú)效數(shù)據(jù)上。

  智能制造模式

按照生產(chǎn)制造型企業(yè)的需求建立各項(xiàng)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和邏輯,比如建立“設(shè)備能耗—環(huán)境溫度”、“生產(chǎn)—倉(cāng)儲(chǔ)—物流”的數(shù)據(jù)相關(guān)性模型,方便企業(yè)進(jìn)行生產(chǎn)優(yōu)化和決策。 

8、企業(yè)投資決策:從盲目投資到有章可循

場(chǎng)景:公司明年的總投資有5000萬(wàn),需要用到錢(qián)的地方很多,如何平衡各部門(mén)的訴求?

智能制造,十個(gè)場(chǎng)景

  傳統(tǒng)制造模式

沒(méi)有數(shù)據(jù)分析和支撐,容易形成“拍腦袋”的盲目投資,甚至各部門(mén)領(lǐng)導(dǎo)和企業(yè)決策層之間的“私人關(guān)系”成為影響投資的因素之一(會(huì)叫的孩子有奶吃),而一旦投資失誤可能造成滿盤(pán)皆輸。

  智能制造模式

由于前期的所有數(shù)據(jù)都有記錄和分析,建立了市場(chǎng)需求—生產(chǎn)—物流—倉(cāng)儲(chǔ)—供應(yīng)鏈—人力資源等數(shù)據(jù)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)模型,使得每一筆投資都能有章可循,不會(huì)顧此失彼。 

9、工業(yè)人工智能:企業(yè)的運(yùn)營(yíng)與自動(dòng)優(yōu)化、輔助決策

  傳統(tǒng)制造模式

企業(yè)的數(shù)據(jù)采集越來(lái)越多,靠人腦已經(jīng)無(wú)法進(jìn)行合理的數(shù)據(jù)分析了,如果老板/企業(yè)高管需要對(duì)所有的決策負(fù)責(zé),就往往顯得力不從心,于是越來(lái)越相信“運(yùn)氣” 。

  智能制造模式

企業(yè)運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)積累可以讓工業(yè)人工智能機(jī)器人進(jìn)行學(xué)習(xí),逐漸將標(biāo)準(zhǔn)化、流程化的生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)優(yōu)化交由工業(yè)AI機(jī)器人完成。

老板/企業(yè)高管可以將精力集中到戰(zhàn)略性的決策上來(lái)。

1、數(shù)學(xué)邏輯和核心算法:智物聯(lián)完全擁有最底層的數(shù)學(xué)邏輯和核心算法,并基于此構(gòu)建了整個(gè)產(chǎn)品體系,這是智物聯(lián)與那些“模仿性”或者“跟隨性”企業(yè)最大的不同。智物聯(lián)非常注重知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù),迄今為止已經(jīng)申請(qǐng)和正在申請(qǐng)的各類專利數(shù)已經(jīng)破百,并且在持續(xù)增加; 

2、產(chǎn)品化的解決方案:智物聯(lián)的物聯(lián)網(wǎng)解決方案包括有硬件終端、工業(yè)云、工業(yè)大數(shù)據(jù)分析軟件、工業(yè)人工智能算法、手機(jī)APP、大屏系統(tǒng)等等。所有這些都是智物聯(lián)自主開(kāi)發(fā),而且經(jīng)過(guò)了多個(gè)行業(yè)和用戶的檢驗(yàn),完全能適應(yīng)客戶的需求;

3、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)與持續(xù)優(yōu)化:在技術(shù)產(chǎn)品化、產(chǎn)品市場(chǎng)化和具體的市場(chǎng)項(xiàng)目和為客戶服務(wù)的過(guò)程中,智物聯(lián)積累了豐富的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn),又反過(guò)來(lái)對(duì)智物聯(lián)的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和優(yōu)化產(chǎn)生了積極促進(jìn)作用。智物聯(lián)已經(jīng)形成了“技術(shù)—產(chǎn)品—應(yīng)用—服務(wù)—反饋—技術(shù)”的閉環(huán),實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品和技術(shù)的持續(xù)優(yōu)化。

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