工業大資料改變制造業的6種方式

工業大資料是網際網路，大資料和工業産業結合的産物，同時又反作用于産業更新發展。對于制造業而言，了解行業大資料産生的背景，歸納行業大資料的分類和特點，從資料流推動本身價值創造的視角看待、重造工業價值流程，将具有現實意義。

以下将了解制造業是如何利用工業大資料降本增效的：

1、能耗異常值分析

能耗異常值分析，實作能源集中管理：将企業的水、電、氣、熱等能源進行集中監控，建構統一內建的能源管理平台，能夠主動、及時的發現能源問題，提高能源管理水準。

建立能耗異常分析模型，洞察能耗問題：産量用能分析為企業提供了按考核對象、分類、分項、區域、工藝、工段、産品單耗等方式統計産品的各種能耗，并對比分析計劃産量、實際産量、完成率、耗能總量、平均單耗能等資訊。降低機關産品能源消耗，提高經濟效益。

實作資料共享：使用者可以随時随地的監視電網運作情況，能源報警時，報警資訊及時發送到使用者手機，提高故障處理效率。

2、裝置故障分析及預測

在工業制造界，企業極不希望發生停機事故。因為，一小時的停機時間會使企業損失上百萬人民币甚至更多。除了資金方面的損失之外，停機還意味着，當持續發生裝置故障時，對員工的激勵難度則會變大。是以，在企業的日常業務營運中，預測性維護就顯得十分重要。

裝置故障預測，第一步就是采集相關裝置資料。在預測性維護措施中，所使用的通用制造裝置均配備了傳感器和執行器，用于監測元件的性能和健康狀況。有了這些曆史資料以及停機時間或故障率資料，企業還需要建立工業雲解決方案、分析應用程式和功能性票據或警報系統，就可以完成工廠中的房間内預測性維護活動。

3、生産品質分析及預測

品質管理的被動，就是問題驅動，發現品質問題，才想到去管理。工業時代化的今天，企業采用了各種檢測裝置和儀表，能在成品中挑出廢品，保持出廠産品的品質。

但是這種時候檢驗把關，無法在生産過程中起到預防、控制的作用。生産品質分​析方案，從三個方面，從預防品質到優化品質，給企業品質保駕護航。

品質追溯分析：産品生命全周期資料關聯分析，如：生産過程分析、品質和缺陷走勢分析、裝置故障分析、客訴與訂單傳遞分析，三包索賠分析等

品質預測分析：通過資料異常點分析、缺陷異常因子分析等，預測産品品質，找出關鍵因素，給出特征重要性排序。

品質優化分析：資料産生價值，剖析生産過程問題，輔助上司決策，優化産品品質。

4、智能裝置運維

智能裝置運維能從4個方面，為制造型企業帶來實質性幫助：

維修周期：模組化預測裝置狀态，按小時實時調整維護計劃，讓計劃性的裝置維護更合理、高效，降低成本。

故障預測：模組化預測裝置故障，提前處理，讓非計劃性的裝置維護更可控，有效減少停機時間，進而降低對生産帶來的損失。

人力成本：裝置運維智能化，減少對有經驗的工程師的依賴程度，同時減少運維人員的無必要的定期檢查。

提高裝置效率：預測裝置狀态，計劃性的裝置運維，按需維護，不用等到定期維護，更有效延長裝置的生命周期。

5、需求計劃

需求計劃主要從以下3方面，實作打通端到端的供應鍊管理：

供應鍊診斷分析：協助客戶進行供應鍊的整體診斷，重點關登出售、庫存、營運、計劃的流程以及間接費用的分析。

資料模組化優化：模組化進行供應鍊成本優化、庫存優化、需求預測，為管理層作出更明智的商業決策提供支援和洞察力。

管理駕駛艙：啟用管理層視覺來內建需求計劃、營運計劃和庫存計劃，進行全維資料管理、探索和可視化呈現。

6、企業經營管控

管理駕駛艙，突破管理盲區，建立企業管理系統。

實時的、準确的、全面的擷取企業營運現狀，實作管控透明化，及時發現問題，為科學決策提供支撐；

通過問題看闆展示相關負責人或上司可直覺的了解現行問題及項目進展等情況，追溯科研能力及生産能力相關的缺失，及時予以科研流程及生産流程的幹涉，從根本上解決問題，達到企業價值及客戶需求。