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工业大数据架构与应用2023
目 录
工业大数据背景与需求
工业数据资产价值评估与管理
工业大数据技术架构
工业大数据应用场景
第四次工业革命,走入数据时代
第四次工业革命,走入数据时代
P4
第一次工业革命
—机械化时代
第二次工业革命
—流水线时代
第三次工业革命
—信息化时代
第四次工业革命
—智能化时代
标准化合理化+规范化自动化+集成化网络化+
标准化
合理化
+
规范化
自动化
+
集成化
网络化
+
信息化
智能化
+
客制化
以低成本大规模生产高质量产品
全流程改善,降低浪费次品和事故
产品全生命周期管,提供全面的服务和能力
在无忧生产环境下,快速实现客制化需求
智能制造的体系架构中,大数据与智能制造的关系。
智能制造体系架构
系统层级
离线大数据分析CADMES实时大
离线大数据分析
CAD
MES
实时大
工艺包
缘计算
数据
/
边
DCS
CRM
ERP
智能与大数据:无数据、不智能
智能与大数据:无数据、不智能
P5
《国家智能制造标准体系建设指南(2018年版)》
设备
设计 生产 物流 销售 服务
生命周期
快消品
快消品
我们在各地拥有许多固定资产,因此我们需要最大化运营效率。
如何一年四季让橙汁的口味保持一致。
您不能让货架空着且消费者无法购买产品的情况。在一个瞬息万变的世界中,如何应对至关重要。
服装制造
生产和设计之间保持短距离很重要。这提高了质量和灵活性。
运动服生产商开设了自己的零售店,只为从市场获得更多反馈。
价格竞争已到极限,必须进行客户细分和分类,大数据很重要。
消费电子
产品本身可以成为数据源,尤其是可以提高客户洞察力。我们可以根据用户的使用数据为他们提供所需的产品。因此,我们可以告诉他们:根据我们的知识,您可能会更喜欢此产品。
我们已经在营销中使用大数据,其中还包括分析社交媒体数据。
工业对大数据的需求摘录P6化纤纺织
工业对大数据的需求摘录
P6
我们希望优化工艺,但是关键设备的数据是无法解读的。
我们不希望生产因为缺少原料而中断生产。
但原料价格时刻在变,对于成本和收益很难实时计算。
质量与成本优化优化产品和过程质量,优化制造和运营成本。
客户服务优化
市场预测、客户化定制、按需生产、客户分层分级管理,价格管理,售后管理、自动化客服,并对业务过程的有效支持。
质量与成本优化
客户服务
优化
设计生产运营优化
工
业
大
供应链优化
设计生产运营优化
生产各个环节的数字化和
智能化,产品设计、生 智
产、设备等管理,实现安 能
全生产、优化生产效率, 化
工艺改进、节能减排。
供应链效率优化强调采购、销售、物流、研发等各个环节的协同,以及与上下游的业务过程
的协同。 信
数据资产管理数据资产增值、数据架构管理、标准和主数据管
理、数据质量管理、数据
安全管理。
ERPCRM
数据
MES
PLM 息
SCM 化
自
动
工业大数据的价值P7DCS PLC SCADA 智能装备
工业大数据的价值
P7
阶段1:知晓发生了什么
1:收集关键数据
2:建立标准和主数据
3:经营分析、KPI
阶段2:分析为什么发生
1:收集全量数据
2:加工全部指标
3:生产、客户管理
阶段3:预测未来会发生什么
1:建立预测模型
2:设备管理、智能制造
阶段4:决策让它发生
1:建立数据产品
2:辅助决策
3:数据驱动业务
《阿拉丁神灯》灯神
大数据支持业务的4个能力阶段——4
大数据支持业务的4个能力阶段——4个童话故事
P8
《白雪公主》王后的魔镜
《善良的夏吾冬》公主的魔镜
《小女巫碧碧》女巫水晶球
工业大数据来源广泛,类型复杂多样,要有计划、有目的的采集。
内部数据外部数据采集顺序原则:先内后外、先管理后生产、先结构数据后非结构数据。
内部数据
外部数据
外部市场数据:现货市场、期货市场等。外部环境数据:地域、经济信息、环境天气等。
外部市场数据:
现货市场、期货市场等。
外部环境数据:
地域、经济信息、环境天气等。
竞争对手数据:
生产、销售、质量、供应链等。
客户数据:
下游客户的生产销售、质量功能反馈、社交网络等。
市场数据:
产品、销售、地区、价格等。
商机和需求数据:
商机和需求数据:
客户、产品需求、属性、市场调研等。
管理类数据
客户数据
客户数据:
客户信息、客户分级、客户信用、客户沟通历史。
产品数据
产品数据:
产品名称和描述、规格、分类、定价、版本。
仓储物流数据
仓储物流数据:
原料物料、仓储节点、物流运输数据。
供应商数据
供应商数据:
基本信息、评价信息。
内部组织和人力资源数据
内部组织和人力资源数据:岗位、人员、技能。
生产订单数据
生产订单数据:
客户信息、产线规划、完成情况等。
企业信息管理师持证人
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