工业40数字化智能制造解决方案主动传感问题识别分析.pdf

工业4.0 数字化智能制造解决方案 主动传感问题识别分析 问题 随着迅速识别质量 保修及安全问题并 、 缩小保养活动与召回范围的压力与日俱 增 制造商必须找到能够从该领域庞杂的 ， 数据中提取有效信息并进行分析的创新 方法。 解决方案 主动传感 ： 主动传感将所有可用的结构化及非结 …使用预先定义并经过检测的算法和 …以便及时自动提醒调查人员。 构化缺陷数据源进行交叉关联 风险字典库… 供应商数据 保修数据 30+ 高级算法 自动 优先的缺陷警报 、 MFG流程数据 汽车信息 服务数据 客户投诉 经销商维修 60,000+条 风险字典库条目 监管投诉 社会情绪 商业价值 主动传感 vs. 传统问题检测 ： 通过跨多个数据源的进阶数据分析 主动传感能够帮助较早识别问题 因此可以缩小召回影响范围 降低保修期间内维修成本 提 ， ， 、 、 升流程效率并提高品牌声誉。 生产的缺陷机器数量 活动发起 6K 少修复3K 5K 台机器 4K 活动发起 3K 2K 1K 调查 调查 Q115 Q215 Q315 Q415 Q116 Q216 Q316 Q416 主动传感发现的问题 提前1年发现的问题 传统手段发现的问题 案例分析 9个月时间节约 问题 燃油软管故障 ： 传统方案发现时间 2013年4月 ： 主动传感发现问题 概念 手动审核客户投诉 M （ E O 主动传感发现时间 2012年7月 提取 概率分析） 时发现问题 国 ： 时间节约 9个月 调查 调查 德 ： 家 应用技术 概念提取 概率分析 一 ： 、 年度成本节约 召回成本的15% ： 2012年7月 2013年1月 2013年4月 2013年10月 24个月时间节约 问题 交流发电机故障 ： 传统方案发现时间 2014年8月 M ： 主动传感发现问题 事件 E