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引言

     工業(yè)大數(shù)據(jù)，源于工業(yè)信息化應(yīng)用，涉及條形碼、RFID、傳感器等技術(shù)，隨信息技術(shù)在工業(yè)的廣泛應(yīng)用而迅速增長。這些數(shù)據(jù)多為非結(jié)構(gòu)化，且對實時性有高要求，其應(yīng)用挑戰(zhàn)與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)相仿，甚至更復(fù)雜。工業(yè)大數(shù)據(jù)的利用預(yù)示著企業(yè)創(chuàng)新和變革，通過高級分析等技術(shù)，推動研發(fā)、生產(chǎn)、運營等各環(huán)節(jié)的效率提升和洞察力增強。本文將探討其在制造企業(yè)中的多種應(yīng)用場景。

01加速產(chǎn)品創(chuàng)新

     客戶與工業(yè)企業(yè)的交互產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，分析這些數(shù)據(jù)不僅有助于客戶參與產(chǎn)品創(chuàng)新，還能促進產(chǎn)品設(shè)計。福特公司就是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化其福克斯電動車的典型案例，使其成為"大數(shù)據(jù)電動車"。

     福特?？怂闺妱榆囋谛旭偤屯７艜r收集的數(shù)據(jù)，如加速度、剎車、充電和位置信息，不僅對司機有用，也幫助福特工程師了解駕駛習(xí)慣，優(yōu)化產(chǎn)品。即使車輛靜止，也會持續(xù)發(fā)送胎壓和電池系統(tǒng)數(shù)據(jù)。

     這種以客戶為中心的大數(shù)據(jù)應(yīng)用帶來多方面益處：司機獲得實時信息，工程師通過分析駕駛數(shù)據(jù)制定改進計劃，電力公司和供應(yīng)商也能據(jù)此規(guī)劃充電站和電網(wǎng)負荷。這展示了大數(shù)據(jù)在促進產(chǎn)品創(chuàng)新和協(xié)作方面的潛力。

02產(chǎn)品故障診斷與預(yù)測

     大數(shù)據(jù)技術(shù)在產(chǎn)品售后服務(wù)和改進方面發(fā)揮著重要作用。傳感器和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用使得實時故障診斷成為可能，而數(shù)據(jù)建模和仿真技術(shù)提高了預(yù)測動態(tài)變化的能力。

     以波音公司為例，其飛機系統(tǒng)在飛行中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，如發(fā)動機、燃油系統(tǒng)等的實時數(shù)據(jù)，為故障診斷和預(yù)測提供了重要信息。波音737飛機的發(fā)動機在飛行中每30分鐘就能產(chǎn)生高達10TB的數(shù)據(jù)。

     通用電氣（GE）的能源監(jiān)測和診斷中心則通過分析全球燃氣輪機的傳感器數(shù)據(jù)，每天為客戶收集10G數(shù)據(jù)，支持故障診斷和預(yù)警。風(fēng)力渦輪機制造商Vestas通過分析天氣和渦輪儀表數(shù)據(jù)，優(yōu)化渦輪機布局，提高電力輸出并延長服務(wù)壽命。

     這些案例展示了大數(shù)據(jù)在產(chǎn)品故障診斷和改進中的廣泛應(yīng)用，為企業(yè)提供實時監(jiān)控、故障預(yù)測和性能優(yōu)化的能力。

03工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)生產(chǎn)線的大數(shù)據(jù)應(yīng)用

     現(xiàn)代化工業(yè)制造生產(chǎn)線安裝有數(shù)以千計的小型傳感器，來探測溫度、壓力、熱能、振動和噪聲。因為每隔幾秒就收集一次數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)很多形式的分析，包括設(shè)備診斷、用電量分析、能耗分析、質(zhì)量事故分析(包括違反生產(chǎn)規(guī)定、零部件故障)等。首先，在生產(chǎn)工藝改進方面，在生產(chǎn)過程中使用這些大數(shù)據(jù)，就能分析整個生產(chǎn)流程，了解每個環(huán)節(jié)是如何執(zhí)行的。一旦有某個流程偏離了標(biāo)準工藝，就會產(chǎn)生一個報警信號，能更快速地發(fā)現(xiàn)錯誤或者瓶頸所在，也就能更容易解決問題。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，還可以對工業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)過程建立虛擬模型，仿真并優(yōu)化生產(chǎn)流程，當(dāng)所有流程和績效數(shù)據(jù)都能在系統(tǒng)中重建時，這種透明度將有助于制造商改進其生產(chǎn)流程。再如，在能耗分析方面，在設(shè)備生產(chǎn)過程中利用傳感器集中監(jiān)控所有的生產(chǎn)流程，能夠發(fā)現(xiàn)能耗的異?；蚍逯登樾危纱吮憧稍谏a(chǎn)過程中優(yōu)化能源的消耗，對所有流程進行分析將會大大降低能耗。

04工業(yè)供應(yīng)鏈的分析和優(yōu)化

     大數(shù)據(jù)分析已成為電子商務(wù)企業(yè)提升供應(yīng)鏈效率的關(guān)鍵工具。京東商城利用大數(shù)據(jù)預(yù)測商品需求，優(yōu)化配送和倉儲，確?？焖俚目蛻趔w驗。技術(shù)如RFID、物聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)為工業(yè)企業(yè)提供了供應(yīng)鏈的全面數(shù)據(jù)，分析這些數(shù)據(jù)可顯著提高效率并降低成本。

    海爾公司通過整合客戶、內(nèi)部和供應(yīng)商數(shù)據(jù)，利用供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)進行持續(xù)改進和優(yōu)化，實現(xiàn)了對客戶需求的快速響應(yīng)。

    在美國，大型OEM供應(yīng)商依靠市場預(yù)測和多種變量，如銷售數(shù)據(jù)和天氣預(yù)報，來銷售產(chǎn)品。工業(yè)制造企業(yè)通過分析銷售、傳感器和供應(yīng)商數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，可以準確預(yù)測全球需求，跟蹤庫存和銷售價格，實現(xiàn)成本節(jié)約。利用產(chǎn)品傳感器數(shù)據(jù)，企業(yè)還能預(yù)測零件需求，進一步減少庫存，優(yōu)化供應(yīng)鏈。

05產(chǎn)品銷售預(yù)測與需求管理

      大數(shù)據(jù)提供了深入分析銷售趨勢的能力，通過多維度的歷史數(shù)據(jù)組合，企業(yè)可以洞察區(qū)域需求、產(chǎn)品受歡迎度、消費者偏好等關(guān)鍵信息。這有助于企業(yè)調(diào)整產(chǎn)品和鋪貨策略，以適應(yīng)市場需求。

      例如，在開學(xué)季，高校集中的城市文具需求激增，企業(yè)可以通過增加促銷活動來鼓勵經(jīng)銷商提前訂貨，并提前規(guī)劃產(chǎn)能以滿足需求。在產(chǎn)品開發(fā)方面，企業(yè)可以根據(jù)消費者關(guān)注點調(diào)整產(chǎn)品功能，如提升手機的拍照功能以適應(yīng)市場趨勢，同時推動4G手機的市場份額。

      通過細致的大數(shù)據(jù)市場分析，企業(yè)能夠發(fā)現(xiàn)并抓住潛在的銷售機會，實現(xiàn)產(chǎn)品策略的精準定位和市場響應(yīng)的快速調(diào)整。

06生產(chǎn)計劃與排程

    在制造業(yè)中，面對小批量多品種的生產(chǎn)需求，數(shù)據(jù)的精細化采集（如MES/DCS系統(tǒng)）和信息量的激增對生產(chǎn)計劃系統(tǒng)（APS）提出了快速響應(yīng)的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠提供豐富的信息，幫助我們識別歷史預(yù)測與實際的偏差，同時考慮產(chǎn)能、人員、物料和工裝模具的約束。

    通過智能優(yōu)化算法，我們可以制定出預(yù)先的生產(chǎn)計劃，并實時監(jiān)控計劃與實際生產(chǎn)之間的差異，實現(xiàn)計劃的動態(tài)調(diào)整。這有助于避免將群體特征錯誤地應(yīng)用到個體上，比如將工作中心的數(shù)據(jù)錯誤地等同于單個設(shè)備或人員的數(shù)據(jù)。

    大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析和監(jiān)控能力使我們能夠預(yù)測并規(guī)劃未來。盡管大數(shù)據(jù)可能存在不完美之處，但只要合理運用，它就能成為我們強有力的工具。正如福特曾詢問大數(shù)據(jù)客戶的需求，得到的是“更快的馬”，而非后來普及的汽車，這表明在大數(shù)據(jù)的世界里，創(chuàng)意、直覺、冒險精神和知識追求是至關(guān)重要的。

07產(chǎn)品質(zhì)量管理與分析

     傳統(tǒng)制造業(yè)正受到大數(shù)據(jù)的深刻影響，迫切需要創(chuàng)新方法來應(yīng)對大數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)，特別是在產(chǎn)品研發(fā)、工藝設(shè)計、質(zhì)量管理和生產(chǎn)運營等方面。以半導(dǎo)體行業(yè)為例，芯片生產(chǎn)過程中的復(fù)雜工藝步驟產(chǎn)生了大量檢測數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是企業(yè)的潛在財富，但如何有效挖掘其價值，找出影響產(chǎn)品良率的關(guān)鍵因素，是半導(dǎo)體工程師面臨的技術(shù)難題。

     一家半導(dǎo)體科技公司每天在晶圓測試環(huán)節(jié)產(chǎn)生包含眾多測試項目的龐大數(shù)據(jù)集。按照傳統(tǒng)方法，對這些數(shù)據(jù)進行過程能力分析是一項龐大而繁瑣的工作，不僅計算量大，而且難以揭示不同測試項目間的關(guān)聯(lián)性和產(chǎn)品的整體質(zhì)量性能。

    然而，利用大數(shù)據(jù)質(zhì)量管理分析平臺，我們不僅可以快速完成傳統(tǒng)的過程能力分析，還能獲得新的分析結(jié)果，從而更全面地理解和提升產(chǎn)品質(zhì)量。這表明，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用為傳統(tǒng)制造業(yè)提供了新的視角和解決方案，有助于企業(yè)從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)價值，優(yōu)化生產(chǎn)流程和產(chǎn)品質(zhì)量管理。

結(jié)語

     綜上所述，AI能為制造企業(yè)帶來的能力邊界突破與業(yè)務(wù)創(chuàng)新賦能是顯而易見、潛力巨大的。隨著數(shù)字經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展，諸多數(shù)字化技術(shù)，包含人工智能技術(shù)已成企業(yè)轉(zhuǎn)型必選題。而企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人在此過程中擔(dān)任關(guān)鍵角色，需建立持續(xù)擁抱新技術(shù)、擁抱AI的創(chuàng)新文化，從單點探索逐步走向全民AI，并于過程中幫助員工同步提升個人數(shù)字化能力，利用新技術(shù)改善每個業(yè)務(wù)單位的工作效率與工作流程，通過研供產(chǎn)銷各業(yè)務(wù)的全面優(yōu)化，繼而實現(xiàn)降本增效、提質(zhì)轉(zhuǎn)型的目標(biāo)，創(chuàng)建AI賦能的新型智造運營體系。