2016年11月11日 星期五

.深度分析:大數據在工業 4.0 智慧工廠中的應用




隨著近些年國家工業信息化進程腳步的不斷加快,以及國際社會在工業現代化、工業4.0等方面的不斷演進,使得大數據技術在工業行業,以及製造業方面,也進行了比較深度的技術融合和應用融合,我們就來聊聊在上述領域的大數據應用。


近年來出現的人力短缺、工資上漲、產品交付期短,和市場需求變動大等問題,使得製造業正面臨新一波轉型挑戰。

如何在控制生產成本的同時,還能提高生產力與效率,則是轉型的主要目的。在這樣的背景下,德國、美國等製造業發達國家無不積極推動「工業4.0」。

「工業4.0」本質上是通過虛擬資訊與實體系統,實現工廠的設備傳感和控制層的數據,與企業資訊系統融合,使得生產大數據傳到雲計算數據中心進行儲存、分析,形成決策,並反過來指導生產。

大數據的作用不僅局限於此,它可以滲透到製造業的各個環節發揮作用,如產品設計、原料採購、產品製造、倉儲運輸、訂單處理、批發經營和終端零售。

大數據改善訂單處理方式
我們都知道,大數據技術不管是在哪個行業當中進行應用,其最為根本的優勢就是預測能力,用戶利用大數據的預測能力,可以精準的瞭解市場發展趨勢、用戶需求,以及行業走向等多方面的數據,從而為用戶自身企業的發展,制訂更適合的戰略和規劃。企業通過大數據的預測結果,便可以得到潛在訂單的數量,然後直接進入產品的設計和製造以及後續環節。

也就是說,企業可以通過大數據技術,在客戶下單之前進行訂單處理。而傳統企業通過市場調研與分析,得到粗略的客戶需求量,然後開始生產加工產品,等到客戶下單後,才開始訂單處理。這大大延長了產品的生產週期。

現在已經有很多製造業行業的企業用戶,開始利用大數據技術來對銷售數據進行大數據分析,這對於提升企業利潤方面是非常有利的。
  
  
大數據擊敗傳統倉儲運輸
由於大數據能夠精準預測出個體消費者的需求,以及消費者對於產品價格的期望值,企業在產品設計製造之後,可直接派送到消費者手中。

雖然此時消費者還沒有下單,但是消費者最終接受產品,是一個大概率事件。這使得企業不存在庫存過剩的問題,也就沒有必要進行倉儲運輸和批發經營。

工業採購變得更加精準
大數據技術可以從數據分析中,獲得知識並推測趨勢,可以對企業的原料採購的供求資訊,進行更大範圍的歸併、匹配,效率更高。

大數據通過高度整合的方式,將相對獨立的企業各部門資訊匯集起來,打破了原有的資訊壁壘,實現了集約化管理。

用戶可以根據流程當中,每一個環節的輕重緩急,來更加科學的安排企業的費用支出,同時,利用大數據的海量儲存,還可以對採購的原料的附帶屬性,進行更加精細化的描述,與標準認證,通過分類標籤與關聯分析,可以更好地評估企業採購資金的支出效果。

大數據讓產品設計更優化
借助大數據技術,人們可以對原物料的品質進行監控,發現潛在問題立即做出預警,以便能及早解決問題從而維持產品品質,大數據技術還能監控,並預測加工設備未來的故障幾率,以便讓工程師即時執行最適決策。

大數據技術還能應用於精準預測零件的生命週期,在需要更換的最佳時機提出建議,幫助製造業者達到品質成本雙贏。
  
  
比如日本的Honda汽車公司,就將大數據分析技術應用在了電動車的電池上,由於電動車不像汽車或油電混合車一樣,可以使用汽油作為動力來源,其唯一的動力就是電池,所以Honda希望進一步瞭解電池在什麼情況下,績效表現最好、使用壽命最長。

Honda公司通過大數據技術,可以蒐集並分析車輛在行駛中的一些資訊,如:道路狀況、車主的開車行為、開車時的環境狀態等,這些資訊一方面可以幫助汽車製造公司,預測電池目前的壽命還剩下多長,以便即時提醒車主做更換,一方面也可以提供給研發部門,做為未來設計電池的參考。

大數據讓終端零售暢通無阻
對於一家企業來說,供應鏈方面的業務需求,也是整體運作當中非常重要的一環,在零售行業當中的一些企業,也將大數據技術融入了進來,沃爾瑪的零售鏈平台提供的大數據工具,將每家店的賣貨和庫存情況,大數據成果向各公司相關部門,和每個供應商定期分享。

供應商可以實現提前自動補貨,這不僅減少門店斷貨的現象,而且大規模減少了沃爾瑪整體供應鏈的總庫存水平,提高了整個供應鏈條,和零售生態系統的投入回報率,創造了非常好的商業價值。

對於工業製造業來說,由於自身在技術創新性等方面的特殊需求,對於大數據技術的需求改變是非常龐大的,這就需要在實際應用過程當中,將海量數據變得能夠真正被實際應用所用,那麼大數據在工業領域,和製造業領域等方面,也就能起到非常重要的意義了。



                                                                                                                                                                                                                             


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