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應用場景

智能制造大數(shù)據(jù)

數(shù)字化已成為全球重要的共識，各國紛紛發(fā)布國家數(shù)字戰(zhàn)略，開啟并加速數(shù)字化進程。制造業(yè)的發(fā)展一直是國民經(jīng)濟發(fā)展的中堅力量，在數(shù)字化轉型全面進入“深水區(qū)”的今天，制造企業(yè)的核心訴求也在不斷升級，客戶需求個性化、質(zhì)量/生產(chǎn)追溯、業(yè)務協(xié)同、成本核算精細化等已經(jīng)成為當下制造企業(yè)亟待解決的關鍵問題。

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面臨挑戰(zhàn)

傳感器和設備的數(shù)據(jù)量大，接口協(xié)議復雜；

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數(shù)據(jù)傳輸大流量、高帶寬，實時性高；

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設備標準不統(tǒng)一，信息傳遞和數(shù)據(jù)共享困難；

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為業(yè)務實現(xiàn)提質(zhì)降本增效率，提升企業(yè)競爭力。

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解決之道

數(shù)據(jù)采集和存儲

通過傳感器、物聯(lián)網(wǎng)設備等技術手段，實時地采集生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)存儲在云平臺或本地服務器中。

數(shù)據(jù)清洗和預處理

對采集到的原始數(shù)據(jù)進行清洗和預處理，去除噪聲、異常值等，保證數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。

數(shù)據(jù)分析和建模

利用數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等技術，對清洗后的數(shù)據(jù)進行分析和建模，提取出有價值的信息和規(guī)律，為制造過程的優(yōu)化提供決策支持。

實時監(jiān)控和預警

基于分析模型和算法，實時監(jiān)測生產(chǎn)過程中的關鍵指標和參數(shù)，發(fā)現(xiàn)異常情況并提供預警信息，及時采取措施避免生產(chǎn)故障和質(zhì)量問題。

生產(chǎn)調(diào)度和優(yōu)化

根據(jù)實時監(jiān)測和分析結果，對生產(chǎn)過程進行調(diào)度和優(yōu)化，合理安排生產(chǎn)資源，提高生產(chǎn)效率和資源利用率。

質(zhì)量管理和追溯

通過對生產(chǎn)數(shù)據(jù)的分析和整合，實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的監(jiān)控和管理，追溯產(chǎn)品的生產(chǎn)過程和原材料來源，提高產(chǎn)品質(zhì)量和安全性。

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應用價值

智能制造大數(shù)據(jù)的應用通過大通數(shù)據(jù)孤島和構建分析主題應用，提高生產(chǎn)效率，減少工作人員的時間浪費，減少產(chǎn)品重新加工的狀況，對于生產(chǎn)排程的模擬設置和物料流通的監(jiān)控優(yōu)化使得產(chǎn)品生產(chǎn)更有序，更高效。在生產(chǎn)過程中節(jié)省能源、材料等資源，增加生產(chǎn)效益、降低生產(chǎn)成本。