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专访 | 王喜文:大数据如何驱动工业4.0深度剖析

2016-04-18 14:31
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  (1)实现智能生产

  在“工业4.0”中,通过信息物理系统(CPS)实现工厂/车间的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合,使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析,形成决策并反过来指导生产。具体而言,生产线、生产设备都将配备传感器,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的监控。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的使用,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。

  例如在过去,在设备运行的过程中,自然磨损本身会使产品的品质发生一定的变化。通过信息技术、物联网技术的发展,通过传感器技术,实时感知数据,知道产品出了什么故障,哪里需要配件,使得生产过程中的这些因素能够被精确控制,从而真正实现生产的智能化。一定程度上,工厂/车间的传感器所产生的大数据直接决定了“工业4.0”所要求的智能化设备的智能水平。

  此外,从生产能耗角度来看,设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程,能够发现能耗的异常或峰值情况,由此能够在生产过程中不断实时优化能源的消耗。同时,对所有流程的大数据进行分析,也将会整体上大幅降低生产能耗。

  (2)实现大规模定制

  大数据是制造业智能化的基础,其在制造业大规模定制中的应用包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等,其核心是定制平台。定制数据达到一定的数量级,就可以实现大数据应用,通过对大数据的挖掘,实现流行预测、精准匹配、时尚管理、社交应用、营销推送等更多的应用。同时,大数据能够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。

  利用这些大数据进行分析,将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。这将会极大地减少库存,优化供应链。同时,利用销售数据、产品的传感器数据和供应商数据库的数据等大数据,制造业企业可以准确地预测全球不同市场区域的商品需求。由于可以跟踪库存和销售价格,所以制造业企业便可节约大量的成本。

大数据驱动制造业向服务业转型

  “工业4.0”本质是基于信息物理系统(CPS)实现“智能工厂”,使智能设备根据处理后的信息,进行判断、分析、自我调整、自动驱动生产加工,直至最后的产品完成等步骤。可以说,智能工厂已经为最终的制造业大规模定制生产做好了准备。

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