基于高级数据分析技术的物联网解决方案助力提高制造水平.PDF

白皮书 2015 年 8 月 IT@Intel 基于高级数据分析技术的物联网 解决方案助力提高制造水平 要点概述 在过去的几十年来，英特尔工厂系统的计算功能不断完善，而成本亦显著 降低。英特尔制造信息部门（Manufacturing Information Technology， 简称 MIT）的工程师结合使用物联网（Internet of Things，简称 IoT）和 大规模数据分析技术以降低成本、提高产品质量，从而使英特尔得以延续 借助基于这种高级数据分析 在测芯片领域所预测的辉煌纪录。MIT 工程师将全球多家工厂的制造业 方法和工具，工程师和管理 务协调，收集和整合不同源的数据、调整分析方法以应对不断激增的数据 人员可将执行分析的时间从 量，取得了骄人的业务成效。 4 小时缩短至 30 秒。 工厂的 MIT 工程师认为物联网和大规模数据分析的潜在价值主要体现在 三个方面：分析海量数据、识别最有价值的数据，以及通过易用易懂的方 法来提供报告，以满足制造程序工程师、产量工程师和工厂管理人员的不 同需求和期望。 在制造环境下，他们确定了几种适用于高级分析的使用案例： • 借助高级分析技术延长制造工具的正常运行时间 • 加快工厂的产出速度 • 根据工具传感器数据检测和控制故障 借助基于这种高级数据分析方法的工具，工厂工程师和管理人员可将执行 分析的时间从 4 小时缩短至 30 秒。 Steve Chadwick 英特尔制造信息部门（MIT） 首席工程师 IT@Intel 白皮书：基于高级数据分析技术的物联网解决方案助力提高制造水平 第 2 页，共 8 页 目录 背景 1 要点概述 2 背景 英特尔在全球内拥有多家工厂。随着处理器的更新换代，公司的产品和制造 3 解决方案 流程亦越来越复杂。尽管复杂程度增加不可避免，但为了保持市场竞争力， - 分析海量数据 我们必须尽量降低成本和提高产量。 - 深入分析（drill down）最具 价值的数据 为加强各工厂之间的协调，工程师面临着一个巨大的挑战，即如何跨越这种 - 提交满足用户需求和期望的报告 全球系统收集和分析数据。随着数据爆炸式的增长，以及更多的晶圆数据、 4 结果 产地和设备添加到英特尔的制造环境中，传统的数据分析方法已不能适应。 - 物联网与分布式数据分析应用 综合考虑这种情况，在整合不同数据源的过程中，需要进行数据转换和连 于制造业的三种使用案例 接，才能让工具提供有用的分析与结果。 7 未来计划 根据戈登 • 摩尔（Gordon Moore）预测行业以更小体积和更低成本提供更多 8 结论 计算功能的速度，英特尔制定了工厂战略，这进一步加剧了数据的激增。通 对本文有贡献者 过缩小晶体管的体积，英特尔能够增加芯片的功能和复杂度，或者在保持相 英特