基于大數(shù)據(jù)的工業(yè)智能化研究

  如今，全球化智能工業(yè)技術(shù)網(wǎng)絡(luò)開始在許多國家得到應用，工業(yè)智能化背景下的大數(shù)據(jù)應用成為制造業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的重要工具。基于此，本文簡單闡述大數(shù)據(jù)的應用價值，以及大數(shù)據(jù)背景下智能工廠的發(fā)展趨勢。

  今天，來自南京信息工程大學信息管理學院的汪浩翔教授為我們帶來了一場“基于大數(shù)據(jù)的工業(yè)智能化研究”的精彩講座。這場講座不僅讓我深入了解了前沿技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應用，更引發(fā)了我對工業(yè)未來發(fā)展的深刻思考。

工業(yè)智能化背景下大數(shù)據(jù)的應用價值優(yōu)化生產(chǎn)流程：

1. 設(shè)備管理與維護：

• 實時監(jiān)測與預警：實時收集設(shè)備運行數(shù)據(jù)，監(jiān)測設(shè)備狀態(tài)和性能變化，及時發(fā)現(xiàn)異常并預警，有助于減少故障停機時間，提高設(shè)備利用率。

• 故障診斷與預測：基于大數(shù)據(jù)分析，能夠?qū)崿F(xiàn)故障的快速診斷和預測，為維護決策提供支持，變事后維修為預防性維護，降低維修成本和因設(shè)備故障導致的生產(chǎn)損失。

2. 供應鏈優(yōu)化：

• 供應商管理：通過分析供應商的相關(guān)數(shù)據(jù)，如交貨期、產(chǎn)品質(zhì)量、價格等，評估供應商的績效和能力，從而優(yōu)化供應商選擇和管理，確保原材料的穩(wěn)定供應和質(zhì)量。

• 物流優(yōu)化：利用大數(shù)據(jù)分析物流數(shù)據(jù)，優(yōu)化物流路線和運輸方式，提高物流效率，降低運輸成本，同時實現(xiàn)庫存的精準控制和優(yōu)化，減少庫存積壓和缺貨現(xiàn)象。

3. 市場分析與預測：

• 了解消費者需求：分析市場數(shù)據(jù)、消費者行為數(shù)據(jù)等，深入了解消費者需求和趨勢，為產(chǎn)品創(chuàng)新和設(shè)計提供依據(jù)，使企業(yè)能夠生產(chǎn)出更符合市場需求的產(chǎn)品，提高產(chǎn)品滿意度和市場競爭力。

• 精準營銷：根據(jù)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果，企業(yè)可以針對不同的客戶群體制定個性化的營銷策略，提高營銷效果和投資回報率。

• 市場預測與決策支持：基于大數(shù)據(jù)的市場分析，準確預測市場需求和競爭態(tài)勢，為企業(yè)戰(zhàn)略決策提供有力支持，幫助企業(yè)提前規(guī)劃生產(chǎn)規(guī)模、調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，以適應市場變化。

  
  

大數(shù)據(jù)背景下智能工廠發(fā)展的優(yōu)勢

物信息出發(fā)，可改進企業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)工藝，縮減企業(yè)人力資源及成本的消耗量，實現(xiàn)科學監(jiān)控生產(chǎn)流程，科學管理工作流程，幫助企業(yè)建立綠色、高效、安全和節(jié)能的生產(chǎn)工廠。

1. 生產(chǎn)效率顯著提升：通過實時收集和分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，能精準找出生產(chǎn)瓶頸，優(yōu)化工藝流程和生產(chǎn)布局。同時，依據(jù)大數(shù)據(jù)進行精準的生產(chǎn)計劃與調(diào)度，可減少設(shè)備閑置和人員等待時間，提升整體生產(chǎn)效率。例如，某汽車制造智能工廠借助大數(shù)據(jù)分析，將生產(chǎn)線的節(jié)拍時間縮短，提高了單位時間內(nèi)的產(chǎn)量。

2. 產(chǎn)品質(zhì)量有效保障：對生產(chǎn)過程中的質(zhì)量數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測和分析，能及時發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問題的細微征兆并加以調(diào)整，避免批量性質(zhì)量事故。如電子制造智能工廠利用大數(shù)據(jù)分析，對產(chǎn)品測試數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)并解決潛在的質(zhì)量問題，使產(chǎn)品的良品率得到提高。此外，還可實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的可追溯性，一旦出現(xiàn)質(zhì)量問題，能迅速追溯到原材料、生產(chǎn)設(shè)備、操作人員等相關(guān)因素，便于采取針對性措施改進。

3. 生產(chǎn)成本大幅降低：一方面，基于大數(shù)據(jù)的精準需求預測和庫存管理，可優(yōu)化庫存水平，減少庫存積壓和資金占用。另一方面，通過分析設(shè)備運行數(shù)據(jù)，實施精準的設(shè)備維護保養(yǎng)，避免過度維護，降低維護成本。同時，大數(shù)據(jù)還能助力企業(yè)優(yōu)化能源消耗，通過分析能源使用數(shù)據(jù)，合理安排生產(chǎn)設(shè)備的運行時間和功率，降低能源成本。

4. 設(shè)備管理更加高效：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實時監(jiān)測設(shè)備的運行狀態(tài)和性能參數(shù)，提前預測設(shè)備故障，實現(xiàn)預防性維護，減少設(shè)備停機時間。如某化工智能工廠通過對設(shè)備振動、溫度等數(shù)據(jù)的分析，提前預測設(shè)備故障，及時安排維護，避免了因設(shè)備故障導致的生產(chǎn)中斷。此外，還能基于大數(shù)據(jù)分析評估設(shè)備的剩余使用壽命，為設(shè)備的更新?lián)Q代提供科學依據(jù)，合理規(guī)劃設(shè)備投資。

   
   

智能工廠的未來發(fā)展方向和措施

智能工廠的基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)產(chǎn)品是建設(shè)的基本要素，工業(yè)硬件和集成發(fā)展的支持使智能工廠得以建立，這是智能工廠發(fā)展的核心部分。考慮到硬件和軟件的緊密聯(lián)系。

在大數(shù)據(jù)進行分析的過程中，技術(shù)挑戰(zhàn)相對較大，技術(shù)實時性要求較強。這就需要大型工業(yè)必須應用大數(shù)據(jù)，進行整體性和綜合性的運行管理，涵蓋整體運行管理效率、應用服務(wù)系統(tǒng)、綜合處理系統(tǒng)等。否則不僅會導致價值較低的重復性冗雜信息問題，也會導致變量信息數(shù)據(jù)無用問題。

在智能工廠的發(fā)展中，須將人工智能與互聯(lián)網(wǎng)作為核心，協(xié)同產(chǎn)業(yè)模式共同發(fā)展。從長遠出發(fā)，向著系統(tǒng)化和平臺化的大數(shù)據(jù)技術(shù)應用發(fā)展，以促進信息技術(shù)對工廠建設(shè)背景進行優(yōu)化，促進智能工廠建設(shè)中長遠效益水平的提升。