智能制造中工业时代大数据应用
发布日期:
2021-09-02

近年来,“机器换人”项目在中国多地开花,“数字化工厂”展现了信息化制造的强大魅力,“互联工厂”模式给人们无限的想象空间。工业自动化、数字化等作为“智能制造”的关键技术,在新一轮革命发展浪潮下必将成为重要的角色。

以新一代信息技术为核心的第四次工业革命已经悄然开始,为适应并引领新工业革命的浪潮,美国推出“再工业化”,德国提出“工业4.0”,作为世界制造大国的中国制定了“中国制造2025”并把“智能制造”定为中国未来的主攻方向,中国制造业进入了转型升级的重要发展阶段。

在工厂里,每一台自动化设备均由PLC、变频器、工控机、传感器、人机界面、伺服与运动控制、机器视觉等基础工控元件构建而成,设备与设备之间通过工业以太网连接,所有的机器设备互联组成井然有序的生产系统,再由MES、PLM、ERP、CAD/CAM、SCADA等信息管理软件进行统筹,更终形成所谓的“智能制造”工厂解决方案。中国“智能制造”转型带来了巨大的自动化市场需求。

早在几年前,德国政府推出了“工业4.0”的计划,通用电气GE提出了“工业互联网”的愿景,信息技术在工业领域上应用研究已积累数年。工业大数据生态要求企业有能力平台化,不管企业是生态的主导者还是参与者,工业大数据将来肯定是一种生态存在业态,只不过各家企业在其中的角色是不同的。

基于云平台构建的制造企业的大数据的意义-数网星工业互联网云平台

产品营销:大数据分析结果为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保等服务。

设备远程故障诊断分析:大数据预测设备未来可能出现故障的时间,提供避免风险的解决方案,消除设备故障停机给客户带来的损失。

客户体验:在移动端建立企业宣传平台,以场景化方式让客户参与产品的认知,增加品牌的传播效果

技术创新:借助平台的专家经验共享、智能决策库的建立,提高运维领域的装备管理水平,降低行业运营成本。

节约效能:通过数据集的切分和规律查找,帮助找到优化的数据集,实现人员投入及控制过程的节能提效。


具有理想的工业大数据企业也许也要经历这样的过程,他们需要通过单个项目帮助企业完成内部的纵向集成,然后把解决方案产品化和平台化,进一步延展自己的核心竞争力。