当前位置: 棋牌电玩游戏平台 > 独家报道 > 正文

大数据如何帮助企业实现智能制造?

时间:2019-06-25 01:43来源:独家报道
和贯科技2017年年末再夺一标: 《西南大学智能设备管理与业务服务流程平台定制开发服务》 在消费升级的智能化时代,人们对智慧生活的渴望与日俱增,由此形成的庞大的智慧人居市场

和贯科技2017年年末再夺一标:《西南大学智能设备管理与业务服务流程平台定制开发服务》

在消费升级的智能化时代,人们对智慧生活的渴望与日俱增,由此形成的庞大的智慧人居市场,吸引着越来越多的从业者加入。但要实现从传统人居到智慧人居的跨越,需要克服从硬件到软件,从开发者运营到企业管理以及到用户体验等多方面问题。

作者:刘德峰

大数据时代,随着互联网、物联网、云计算、云技术、智能终端等信息技术的迅猛发展,在影响着人们生活的同时,也无时不改变着制造业企业的运作模式。几乎所有行业所拥有的数据都在增长,这也成为大家共同面临的挑战和机遇,制造业自然也不例外。

智能制造环境下,设备日益智能化,但无论设备如何智能,如何自动化,也避不开设备的老化和磨损

为了帮助人居类相关企业加速实现数字化升级,打造智慧生活环境,近日,金山云推出了专门面向企业级人居行业的AIoT开放平台金山云AI-House平台,它包括AI-House 企业管理平台,以及面向设备厂商、开发者的开放平台,面向终端用户、便于运营管理人员管理的移动端应用等。

--【导读】--

随着国家大力倡导 “中国制造2025“,且 智能制造 技术的进步和企业信息化管理理念的普及,制造业企业的运营越来越依赖信息技术。制造业整个价值链、制造业产品的整个生命周期,都涉及到非常多的数据,比如产品数据、运营数据、价值链数据、外部数据等等,种类繁多,这些数据将会为企业带来非常多的价值。

同时,院校内涉及到的设备与系统众多并且并不统一归属管理,一旦集中爆发故障将大大的制约了设备管理水平的提升

目前,金山云AI-House企业管理平台已经投入市场实际应用,通过发挥小米系和第三方设备等跨品类设备联动能力,将持续搭建丰富的IoT设备智能化交互场景,为人居行业的智能化转型提供专业服务。

智能制造环境下,设备管理将面临空前的挑战,传统的技术方法和组织管理方法将很难有效保障智能装备的运行能力,需要进行革新或重新设计。如何构建一个开放的控制与反馈系统,以便基于大数据、云服务和互联网技术建立对智能装备运行故障及异常问题的精确的动态快速反应机制,是设备管理业界需要去面对的重要课题。

对于传统企业来讲,也不例外。大数据的价值被传统产业所认可,它通过技术创新与发展,以及数据的全面感知、收集、分析、共享,为企业管理者和参与者呈现出看待制造业价值链的全新视角。

本次基于西南大学的建设规划,和贯科技全力构建一个面向全校的智能设备管理与业务服务流程平台,并使得该平台成为西南大学的物联网(IoT)综合平台

一站式全周期服务,提升企业管理效率

一、智能制造环境下设备管理面临的挑战

大数据是如何实现智能制造的?

通过该平台,学校不但能有效管理各种IoT设备及相应设备资产,而且能高效率地利用遍布全校的IoT设备实现物理空间与数字空间完美融合,从而为智慧校园的进一步建设打下坚实基础

不论是指纹识别智能门锁,还是健康监测的智能手环,要想真正拥抱智慧生活,离不开各种智能设备的支持。但智能设备品类复杂多样、如何发挥他们的协同作用、保障其安全稳定运行、及时反馈设备故障,保证人居服务的高效成为这类企业运营的主要难题。

1.工业4.0与智能制造的观念和技术发展

一个成功转型智能制造的企业,在生产线、生产设备上都将配备传感器,抓取数据,然后经过无线通信连接互联网,传输数据,对生产本身进行实时监控。而生产所产生的数据同样经过快速处理、传递,反馈至生产过程中,将工厂升级成为可以被管理和被自适应调整的智能网络,使得工业控制和管理最优化,对有限资源进行最大限度使用,从而降低工业和资源的配置成本,使得生产过程能够高效地进行。这就好比现在很多制造型企业使用的易云科技MES智能制造管理解决方案,就是基于工业制造云服务、工业大数据分析等云计算技术之上,通过机联网、RFID、智能穿戴设备等物联网技术实现人、机、料、环等之间的“互联”和“感知”,为客户量身打造的“透明化生产、数字化车间、智能化工厂”,减少人工干预,从而提高工厂设施的整体协作效率、提高产品质量一致性。

那么如何优化设备管理方法,才能确保设备在其生命周期内实现资产价值的最大化和运行效能的最优化?

金山云AI-House企业管理平台的出现则可有效解决上述问题, AI-House企业管理平台以小米系的MIoT设备开放平台和小爱智能语音开放平台能力为依托,支持几百种风格统一、价廉物美的智能硬件设备一键批量连接管理,可帮助企业查明设备故障、一瞬间预警灾害发生、一站式优化能源配置,加速企业实现数字化升级。不仅如此,在服务周期内,AI-House企业管理平台可为客户提供专业的需求定制、IoT设备采购、安装实施、管理系统等全生命周期一站式服务,帮助企业直面行业痛点、获取竞争优势。

由德国政府在2013年4月的汉诺威工业博览会上发布的《德国2020高技术战略》,将工业4.0项目作为十大未来项目之一。2015年4月,《德国工业4.0实施战略》提出参考模型RAMI4.0,结合已有工业标准IEC(工业过程测量控制和自动化系统和产品生命周期管理),将以CPPS(信息物理生产系统)为核心的智能制造生产系统,映射到产品全生命周期价值链和全层级工业系统中,以简单直观的方式呈现了数据驱动的工业智能化图景。

大数据与智能制造

设备也要讲究全生命周期管理

图片 1

工业4.0的提出和技术研发,被认为开启了第四次工业革命的序幕,它着眼于增强德国制造的竞争力和工业产品的持续盈利能力,并将竞争力提升和持续盈利能力的发展指向制造模式的变革、技术装备和产品的智能化、个性化定制服务和商业流程及供应链的智能化。

如何使用大数据进行设备管理?

和贯科技认为构建设备全生命周期管理平台是解决当下设备管理问题,实现设备效能利用最优化的重要举措

金山云AI-House 企业管理平台一键连接多智能终端界面

意识到制造模式变革且向智能服务转型的重要倡导者和实践者,还有美国通用电气公司(GE)以及由GE、AT&T、英特尔、思科、IBM等组成的工业互联网联盟IIC等。GE在2012年发布《工业互联网-打破智慧与机器的边缘》报告,并成立了工业互联网研发中心,进行工业互联网平台建设、数据分析算法研究和应用软件研发,以CPS(cyber

此外,过去在设备管理方面,由于设备在运行过程中的磨损,会影响产品品质。而使用信息技术、物联网技术后,可以通过实时感知数据,明确产品故障,生产过程中所有因素均能精确控制,真正实现生产智能化。因此,MES系统 大数据直接决定了“工业4.0”所要求的智能化设备的智能水平。在此方面,易云科技MES智能制造管理解决方案中的“设备管理套件”可以作为很好的借鉴。其涉及到的层面包括设备资产管理、设备维修管理、设备预防性维护管理、设备运行绩效统计分析、设备OEE稼动率分析等,通过实时看板监控设备运行状态、运行绩效;运用智能终端提示、提前预警维修、保养作业,并对设备使用绩效做出统计分析和评价。

设备全生命周期管理平台:基于先进的网络的信息处理技术如3D可视化技术、实时监控技术,能够实现设备运行监视、操作与控制、综合信息分析与智能预警、运行管理和辅助应用等功能的一体化管理,让管理者随时随地的了解校内设备的生产情况,大幅度提高设备管理能力

以行业中酒店公寓场景为例,企业借助AI-House企业管理平台,可实现合作客户住户的自助入住退房办理、机器人领路送递服务,有效降低运营成本;通过全环节数据记录分析,AI智能辅助系统就能精准理解用户使用习惯,形成用户画像,为客户提供个性化和定制化服务,在提高用户体验的同时,解决当前行业中同质化严重、客户忠诚度较低等问题;各种AI训练的私人定制、稳定简约的智能硬件设备,通过自研的配网工具,实现批量入网、情景模式一键设置,还能为人居行业的安全、效率等等问题提供解决之道。

physical systems)和物联网技术为核心,致力于智能装备、大数据分析和互联网为基础的智能化服务能力的建设。

此外,利用大数据监控所有的设备生产流程,能够在生产过程中不断实时优化和降低生产能源消耗。

设备管理也要实现全程可追溯

全面智能 满足多场景需要

在此形势下,2015年5月,国务院印发的《中国制造2025》中,将智能制造发展战略作为“中国制造2025”九项战略任务之一,对工业互联网发展也提出了明确要求,“促进工业互联网、云计算、大数据在企业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务等全流程和全产业链的综合集成应用”,“建设低时延、高可靠、广覆盖的工业互联网”;推动新一代信息技术与智能化制造技术的融合发展,成为提高国家制造业创新能力、促进智能化服务的重要要求。

实现智能制造, 大数据 是基础

传统意义上的设备管理工具或软件,往往局限在业务层面和主数据层面。然而,设备本身并不是孤立存在和使用的,设备之间的生产过程相似度以及相互影响度,是设备能否正常运行的影响因素之一

金山云AI-House企业管理平台具备智能化、多场景应用的能力,可应用于智能化酒店、智能化公寓、智能化民宿、智能化教室、智能化病房、智能化楼宇、智能化养老院、智能化社区等多种场景,帮助企业客户获得高效的智能化硬件管理服务。

智能制造技术的核心,是智能装备(Intelligent equipment,IE)的自主运行和信息物理系统(cyber physical systems,CPS)。目前,主要工业化国家和主要经济体正基于这两个核心技术,以重新构建制造业产品加工模式和价值服务模式的工业体系。

实现智能制造,必须使用 大数据,包括在数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等得到充分应用。帮助制造业企业提升营销的针对性,降低物流和库存的成本,减少生产资源投入的风险。此外,对大数据进行分析,将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降,并将极大地减少库存,优化供应链。

编辑:独家报道 本文来源:大数据如何帮助企业实现智能制造?

关键词: 日记本 西南大学 金山 管理平