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引言

     工業(yè)大數(shù)據(jù)，源于工業(yè)信息化應(yīng)用，涉及條形碼、RFID、傳感器等技術(shù)，隨信息技術(shù)在工業(yè)的廣泛應(yīng)用而迅速增長(zhǎng)。這些數(shù)據(jù)多為非結(jié)構(gòu)化，且對(duì)實(shí)時(shí)性有高要求，其應(yīng)用挑戰(zhàn)與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)相仿，甚至更復(fù)雜。工業(yè)大數(shù)據(jù)的利用預(yù)示著企業(yè)創(chuàng)新和變革，通過(guò)高級(jí)分析等技術(shù)，推動(dòng)研發(fā)、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)等各環(huán)節(jié)的效率提升和洞察力增強(qiáng)。本文將探討其在制造企業(yè)中的多種應(yīng)用場(chǎng)景。

01加速產(chǎn)品創(chuàng)新

     客戶與工業(yè)企業(yè)的交互產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，分析這些數(shù)據(jù)不僅有助于客戶參與產(chǎn)品創(chuàng)新，還能促進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)。福特公司就是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化其?？怂闺妱?dòng)車(chē)的典型案例，使其成為"大數(shù)據(jù)電動(dòng)車(chē)"。

     福特?？怂闺妱?dòng)車(chē)在行駛和停放時(shí)收集的數(shù)據(jù)，如加速度、剎車(chē)、充電和位置信息，不僅對(duì)司機(jī)有用，也幫助福特工程師了解駕駛習(xí)慣，優(yōu)化產(chǎn)品。即使車(chē)輛靜止，也會(huì)持續(xù)發(fā)送胎壓和電池系統(tǒng)數(shù)據(jù)。

     這種以客戶為中心的大數(shù)據(jù)應(yīng)用帶來(lái)多方面益處：司機(jī)獲得實(shí)時(shí)信息，工程師通過(guò)分析駕駛數(shù)據(jù)制定改進(jìn)計(jì)劃，電力公司和供應(yīng)商也能據(jù)此規(guī)劃充電站和電網(wǎng)負(fù)荷。這展示了大數(shù)據(jù)在促進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新和協(xié)作方面的潛力。

02產(chǎn)品故障診斷與預(yù)測(cè)

     大數(shù)據(jù)技術(shù)在產(chǎn)品售后服務(wù)和改進(jìn)方面發(fā)揮著重要作用。傳感器和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用使得實(shí)時(shí)故障診斷成為可能，而數(shù)據(jù)建模和仿真技術(shù)提高了預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)變化的能力。

     以波音公司為例，其飛機(jī)系統(tǒng)在飛行中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，如發(fā)動(dòng)機(jī)、燃油系統(tǒng)等的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，為故障診斷和預(yù)測(cè)提供了重要信息。波音737飛機(jī)的發(fā)動(dòng)機(jī)在飛行中每30分鐘就能產(chǎn)生高達(dá)10TB的數(shù)據(jù)。

     通用電氣（GE）的能源監(jiān)測(cè)和診斷中心則通過(guò)分析全球燃?xì)廨啓C(jī)的傳感器數(shù)據(jù)，每天為客戶收集10G數(shù)據(jù)，支持故障診斷和預(yù)警。風(fēng)力渦輪機(jī)制造商Vestas通過(guò)分析天氣和渦輪儀表數(shù)據(jù)，優(yōu)化渦輪機(jī)布局，提高電力輸出并延長(zhǎng)服務(wù)壽命。

     這些案例展示了大數(shù)據(jù)在產(chǎn)品故障診斷和改進(jìn)中的廣泛應(yīng)用，為企業(yè)提供實(shí)時(shí)監(jiān)控、故障預(yù)測(cè)和性能優(yōu)化的能力。

03工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)生產(chǎn)線的大數(shù)據(jù)應(yīng)用

     現(xiàn)代化工業(yè)制造生產(chǎn)線安裝有數(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?；蚍逯登樾?，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。

04工業(yè)供應(yīng)鏈的分析和優(yōu)化

     大數(shù)據(jù)分析已成為電子商務(wù)企業(yè)提升供應(yīng)鏈效率的關(guān)鍵工具。京東商城利用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)商品需求，優(yōu)化配送和倉(cāng)儲(chǔ)，確?？焖俚目蛻趔w驗(yàn)。技術(shù)如RFID、物聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)為工業(yè)企業(yè)提供了供應(yīng)鏈的全面數(shù)據(jù)，分析這些數(shù)據(jù)可顯著提高效率并降低成本。

    海爾公司通過(guò)整合客戶、內(nèi)部和供應(yīng)商數(shù)據(jù)，利用供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)改進(jìn)和優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了對(duì)客戶需求的快速響應(yīng)。

    在美國(guó)，大型OEM供應(yīng)商依靠市場(chǎng)預(yù)測(cè)和多種變量，如銷(xiāo)售數(shù)據(jù)和天氣預(yù)報(bào)，來(lái)銷(xiāo)售產(chǎn)品。工業(yè)制造企業(yè)通過(guò)分析銷(xiāo)售、傳感器和供應(yīng)商數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)，可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)全球需求，跟蹤庫(kù)存和銷(xiāo)售價(jià)格，實(shí)現(xiàn)成本節(jié)約。利用產(chǎn)品傳感器數(shù)據(jù)，企業(yè)還能預(yù)測(cè)零件需求，進(jìn)一步減少庫(kù)存，優(yōu)化供應(yīng)鏈。

05產(chǎn)品銷(xiāo)售預(yù)測(cè)與需求管理

      大數(shù)據(jù)提供了深入分析銷(xiāo)售趨勢(shì)的能力，通過(guò)多維度的歷史數(shù)據(jù)組合，企業(yè)可以洞察區(qū)域需求、產(chǎn)品受歡迎度、消費(fèi)者偏好等關(guān)鍵信息。這有助于企業(yè)調(diào)整產(chǎn)品和鋪貨策略，以適應(yīng)市場(chǎng)需求。

      例如，在開(kāi)學(xué)季，高校集中的城市文具需求激增，企業(yè)可以通過(guò)增加促銷(xiāo)活動(dòng)來(lái)鼓勵(lì)經(jīng)銷(xiāo)商提前訂貨，并提前規(guī)劃產(chǎn)能以滿足需求。在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)方面，企業(yè)可以根據(jù)消費(fèi)者關(guān)注點(diǎn)調(diào)整產(chǎn)品功能，如提升手機(jī)的拍照功能以適應(yīng)市場(chǎng)趨勢(shì)，同時(shí)推動(dòng)4G手機(jī)的市場(chǎng)份額。

      通過(guò)細(xì)致的大數(shù)據(jù)市場(chǎng)分析，企業(yè)能夠發(fā)現(xiàn)并抓住潛在的銷(xiāo)售機(jī)會(huì)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品策略的精準(zhǔn)定位和市場(chǎng)響應(yīng)的快速調(diào)整。

06生產(chǎn)計(jì)劃與排程

    在制造業(yè)中，面對(duì)小批量多品種的生產(chǎn)需求，數(shù)據(jù)的精細(xì)化采集（如MES/DCS系統(tǒng)）和信息量的激增對(duì)生產(chǎn)計(jì)劃系統(tǒng)（APS）提出了快速響應(yīng)的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠提供豐富的信息，幫助我們識(shí)別歷史預(yù)測(cè)與實(shí)際的偏差，同時(shí)考慮產(chǎn)能、人員、物料和工裝模具的約束。

    通過(guò)智能優(yōu)化算法，我們可以制定出預(yù)先的生產(chǎn)計(jì)劃，并實(shí)時(shí)監(jiān)控計(jì)劃與實(shí)際生產(chǎn)之間的差異，實(shí)現(xiàn)計(jì)劃的動(dòng)態(tài)調(diào)整。這有助于避免將群體特征錯(cuò)誤地應(yīng)用到個(gè)體上，比如將工作中心的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤地等同于單個(gè)設(shè)備或人員的數(shù)據(jù)。

    大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析和監(jiān)控能力使我們能夠預(yù)測(cè)并規(guī)劃未來(lái)。盡管大數(shù)據(jù)可能存在不完美之處，但只要合理運(yùn)用，它就能成為我們強(qiáng)有力的工具。正如福特曾詢問(wèn)大數(shù)據(jù)客戶的需求，得到的是“更快的馬”，而非后來(lái)普及的汽車(chē)，這表明在大數(shù)據(jù)的世界里，創(chuàng)意、直覺(jué)、冒險(xiǎn)精神和知識(shí)追求是至關(guān)重要的。

07產(chǎn)品質(zhì)量管理與分析

     傳統(tǒng)制造業(yè)正受到大數(shù)據(jù)的深刻影響，迫切需要?jiǎng)?chuàng)新方法來(lái)應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)帶來(lái)的挑戰(zhàn)，特別是在產(chǎn)品研發(fā)、工藝設(shè)計(jì)、質(zhì)量管理和生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)等方面。以半導(dǎo)體行業(yè)為例，芯片生產(chǎn)過(guò)程中的復(fù)雜工藝步驟產(chǎn)生了大量檢測(cè)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是企業(yè)的潛在財(cái)富，但如何有效挖掘其價(jià)值，找出影響產(chǎn)品良率的關(guān)鍵因素，是半導(dǎo)體工程師面臨的技術(shù)難題。

     一家半導(dǎo)體科技公司每天在晶圓測(cè)試環(huán)節(jié)產(chǎn)生包含眾多測(cè)試項(xiàng)目的龐大數(shù)據(jù)集。按照傳統(tǒng)方法，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)程能力分析是一項(xiàng)龐大而繁瑣的工作，不僅計(jì)算量大，而且難以揭示不同測(cè)試項(xiàng)目間的關(guān)聯(lián)性和產(chǎn)品的整體質(zhì)量性能。

    然而，利用大數(shù)據(jù)質(zhì)量管理分析平臺(tái)，我們不僅可以快速完成傳統(tǒng)的過(guò)程能力分析，還能獲得新的分析結(jié)果，從而更全面地理解和提升產(chǎn)品質(zhì)量。這表明，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用為傳統(tǒng)制造業(yè)提供了新的視角和解決方案，有助于企業(yè)從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)價(jià)值，優(yōu)化生產(chǎn)流程和產(chǎn)品質(zhì)量管理。

結(jié)語(yǔ)

     綜上所述，AI能為制造企業(yè)帶來(lái)的能力邊界突破與業(yè)務(wù)創(chuàng)新賦能是顯而易見(jiàn)、潛力巨大的。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，諸多數(shù)字化技術(shù)，包含人工智能技術(shù)已成企業(yè)轉(zhuǎn)型必選題。而企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人在此過(guò)程中擔(dān)任關(guān)鍵角色，需建立持續(xù)擁抱新技術(shù)、擁抱AI的創(chuàng)新文化，從單點(diǎn)探索逐步走向全民AI，并于過(guò)程中幫助員工同步提升個(gè)人數(shù)字化能力，利用新技術(shù)改善每個(gè)業(yè)務(wù)單位的工作效率與工作流程，通過(guò)研供產(chǎn)銷(xiāo)各業(yè)務(wù)的全面優(yōu)化，繼而實(shí)現(xiàn)降本增效、提質(zhì)轉(zhuǎn)型的目標(biāo)，創(chuàng)建AI賦能的新型智造運(yùn)營(yíng)體系。