08_工业大数据在智能制造中的应用
工业大数据在智能制造中的应用
⼯业⼤数据在智能制造中的应用目录1.前言 (3)2.工业大数据面临的挑战 (4)3.工业大数据的应用场景 (7)4.总结 (17)1.前言作为新一轮工业革命的重要内容，正在快速发展的工业大数据成为世界各国争相抢夺的制高点。
工业大数据就是把大数据在产品的研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链的各个环节广泛应用。
通过对数据的处理分析，推进制造产业的网络化和智能化。
从"工业互联网"的概念来看，工业互联网是全球工业系统与高级计算、分析、感应技术以及互联网连接融合的结果。
它通过智能机器间的连接并最终将人机连接，结合软件和大数据分析，重构全球工业、激发生产力，让世界更美好、更快速、更安全、更清洁且更经济。
2.工业大数据面临的挑战第一是数据搜集，要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标签，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，还可与历史数据对照，多角度检验数据的全面性和可信性。
第二是数据存储，要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，要用到冗余配置，分布和云计算技术，存储时对数据进行分类，并加入便于检索的标签。
三是数据处理，利用上下文关联进行语义分析，现在关于上下文这种关联，也是一个国际上比较热门的一个领域。
第四是可视化呈现，目前计算机智能化有了很大的进步和发展，但是谈不到深层次数据挖掘，现有数据挖掘算法在行业中难以应用，就是我们谈到的智能之路进步很大，但还很遥远。
3.工业大数据的应用场景（1）设备远程故障诊断分析：大数据预测设备未来可能出现故障的时间，提供避免风险的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失。
（2）工业产品开拓：整合行业大数据及市场指数分析、风险管理、电子化招标、供应链金融等增值服务，优化线上交易机制（订单、竞买、竞卖、招标、撮合、挂牌等），基于平台贸易数据整合，解决供需双方的信息对称和信用对称问题，为工业产品开拓等提供交易资金结算一体化服务。
工业大数据在智能制造中的应用
工业大数据在智能制造中的应用智能制造是指通过集成信息技术和智能化设备，实现生产过程的全面自动化、智能化和高效化。
而工业大数据作为智能制造的重要支撑，通过收集、存储、处理和分析大量的生产数据，为企业提供决策支持和优化生产过程。
一、工业大数据的定义和特点工业大数据是指在工业生产过程中产生的大量数据，包括生产设备的运行数据、产品质量数据、生产环境数据等。
与传统的数据相比，工业大数据具有以下特点：1.规模大：工业生产过程中产生的数据量庞大，涉及到多个环节和多个系统。
2.多样性：工业大数据涵盖了多种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
3.实时性：工业大数据需要实时采集和处理，以便及时发现问题并采取相应的措施。
4.价值密度高：工业大数据中蕴含着丰富的信息，通过挖掘和分析可以为企业提供有价值的洞察和决策支持。
二、1.生产过程优化：通过对工业大数据的分析，可以实时监测生产设备的运行状态，提前预警设备故障，并进行智能调度和优化，以提高生产效率和降低生产成本。
例如，在一家汽车制造企业中，通过对生产线上的工业大数据进行分析，发现某个设备存在异常，可能导致生产线停机。
及时采取措施修复设备，避免了停机损失，提高了生产效率。
2.质量控制：通过对工业大数据的分析，可以实时监测产品质量指标，发现质量问题，并进行追溯和分析，以找出问题根源并采取相应措施，保证产品质量。
例如，在一家电子产品制造企业中，通过对工业大数据的分析，发现某个生产批次的产品存在质量问题。
通过追溯工业大数据，发现问题出现在某个生产环节的设备上，及时修复设备并调整生产工艺，保证了产品质量。
3.供应链管理：通过对工业大数据的分析，可以实时监测供应链各个环节的数据，如物流数据、库存数据等，以实现供应链的智能化管理和优化。
例如，在一家制造企业中，通过对工业大数据的分析，发现某个供应商的物流配送速度较慢，导致库存积压。
通过与供应商沟通，并调整供应链计划，及时调整库存和物流，优化了供应链的效率。
工业大数据在智能制造中的应用
工业大数据在智能制造中的应用领先的制造企业已经认识到工业大数据在生产过程中的重要性。
随着物联网技术的进一步发展，越来越多的机器设备都能够通过传感器、控制器等参与到数据采集中，实现工业大数据的规整收集和处理。
对于企业而言，通过采用工业大数据分析技术，能够有效提升智能制造的效率和质量，从而在激烈的市场竞争中占得一席之地。
工业大数据在智能制造中的应用主要包括以下几个方面：一、制造过程中的数据收集和分析在生产过程中，设备传感器能够实时采集制造过程中的各种参数，例如温度、压力、速度、转速等，通过对这些数据进行收集和整合可以形成全面的产品质量数据。
通过大数据技术的分析和挖掘，能够给企业在制造过程中提供及时的预警和优化建议，有利于更好地控制生产过程，提高产品的制造质量和效率。
二、智能化生产过程的监控和分析很多企业实现了智能化生产过程的监控和控制，通过采用大数据技术，生产过程中的各种数据能够得到及时的监测和处理。
在生产实时数据的基础上，可以通过数据分析和挖掘技术进行产品预测和风险评估，通过提前预测生产障碍和提出相应的改进建议，实现预防性维护，避免机器故障引起的停机和生产缺陷，从而提高生产线的稳定性和产量。
三、基于大数据的管理及优化对于企业的工厂管理而言，在智能制造中引入工业大数据技术，不仅能够实现全面数据管理，更有利于实现工厂生产流程的优化。
通过对数据进行挖掘、分析和展示，企业可以清晰了解到工厂生产中的瓶颈、风险和机会。
同时通过对历史数据的分析比对，能够对生产线做出优化调整，提供更加精准的计划需求，实现生产线上的无缝一体化。
四、降低成本在智能化制造中，大数据技术的应用能够在降低企业的成本方面发挥非常积极的作用。
通过受托生产、成本分析等技术手段，企业能够利用数据预测来加快产品研发过程，同时实现运营收益的提高。
除此之外，通过数据分析技术、故障预警等方式，企业实现及时预警和主动预防，能够减少故障维修带来的损失，提高生产效率，减少赔偿费用。
智能制造中的工业大数据分析处理
智能制造中的工业大数据分析处理智能制造是未来制造业的趋势，其核心就是工业大数据的收集、分析、处理和应用。
工业大数据包括机器设备的运行数据、生产过程的数据、供应链数据、客户反馈数据等，通过对这些数据的分析，制造企业可以优化生产流程、提高产品质量、降低成本、提升客户满意度。
本文将从工业大数据的来源、处理方式、分析方法等方面探讨智能制造中的工业大数据分析处理。
一、工业大数据的来源工业大数据的来源主要有以下几个方面：1. 机器设备运行数据：包括温度、压力、电流、振动等参数的监测数据。
2. 生产过程数据：包括生产计划、产量、时间、质量等数据。
3. 供应链数据：包括原材料采购、仓储、物流等方面的数据。
4. 客户反馈数据：包括售后服务、客户满意度、市场销售等数据。
通过对以上数据的收集和分析，制造企业可以全面了解生产过程、产品的质量、客户需求等信息，为生产流程的优化、产品的升级和市场营销提供有力的支持。
二、工业大数据的处理方式工业大数据的处理方式主要包括以下几个方面：1. 数据采集：通过各种传感器和监测设备进行数据采集。
2. 数据存储：将采集到的数据存入数据仓库或数据湖中。
3. 数据清洗：对采集到的数据进行清洗和预处理，去掉噪点和异常数据。
4. 数据建模：对清洗过的数据进行建模和分析，提取有用的信息和模式。
5. 数据可视化：将分析结果通过图表、报表等形式呈现出来，便于用户理解和使用。
三、工业大数据的分析方法工业大数据的分析方法主要包括以下几个方面：1. 描述性统计分析：对数据进行描述性分析，如均值、中位数、标准差等。
2. 关联性分析：通过分析数据之间的关系，发现特定规律和潜在因果关系。
3. 预测性分析：通过构建模型进行数据预测和趋势分析，为制定生产计划和销售策略提供支持。
4. 机器学习：通过机器学习算法实现数据的自动分类、聚类、识别等，提高数据的处理效率和分析精度。
5. 智能决策：基于工业大数据的分析结果，给出智能化的决策建议，提高生产效率、产品质量和客户满意度。
智能制造中的大数据技术应用
智能制造中的大数据技术应用随着科技的进步和工业化生产方式的升级，智能制造已经成为了制造业的重要发展趋势。
其中，大数据技术在智能制造领域中具有不可替代的地位。
大数据技术可以帮助企业更加有效地利用数据资源，优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本。
本文将探讨智能制造中大数据技术的应用。
一、大数据在智能制造中的应用大数据是指那些数据量巨大、结构复杂、速度快且多样化的数据，它们具有很高的价值和挑战性。
在智能制造领域中，大数据可以通过以下方式得到应用：1. 实时监测和控制：智能制造中的关键环节就是对生产线上工艺参数的监测和控制。
生产线上各种传感器收集到的数据量很大，对实时监测和控制提出了更高的要求。
这时候，大数据技术派上用场，可以实时分析数据，获得更精确的生产流程和机器设备的状态信息，从而实现对生产过程实时监测和控制。
2. 生产过程仿真：大数据技术可以帮助企业根据实际的生产数据，对整个生产流程进行仿真分析，找出生产过程中的瓶颈和问题，进行优化和改进，从而提高生产效率，降低生产成本。
3. 预测维护：大数据技术可以对生产线上各种机器设备和设施进行监测和分析，通过对数据的分析，可以预测机器设备的故障，实现设备的预测性维护，从而提高设备的利用率，降低设备维护成本。
二、智能制造中大数据技术的优势大数据技术在智能制造中具有以下优势：1. 降低生产成本：通过大数据技术的应用，企业可以更好地掌握和利用生产过程数据，找到生产流程中的瓶颈和问题，对生产流程进行优化和改进，从而降低生产成本。
2. 提高生产效率：大数据可以实时监测和控制生产流程，并根据实际情况对生产流程进行调整和优化，提高生产效率。
3. 提高产品质量：大数据技术可以对产品质量进行监测和分析，找出生产过程中的缺陷和问题，从而提高产品质量。
4. 实时预测生产状况：大数据技术可以实时监测生产过程中的各种数据，对生产状况进行实时预测，并提前预判生产过程中可能出现的问题，从而实现生产管理的智能化。
大数据处理技术在智能制造中的应用
大数据处理技术在智能制造中的应用智能制造是一种以计算机技术和智能化为基础，结合工业制造和交互式通信的高端制造方式。
随着物联网和人工智能等技术的快速发展，智能制造也变得更加全面，其生产效率和产品质量将进一步提高。
然而，大数据处理技术的普及与应用是智能制造的核心环节之一。
在本文中，我们将探讨大数据处理技术在智能制造中的应用，并同时探讨其在制造业中的重要性。
一、大数据在智能制造中的优势智能制造通常不仅涉及机器生产，还涉及了几乎所有与生产工艺以及产品相关的细节，从设计和生产到销售和客户服务。
这意味着，企业需要处理的数据量必然非常庞大。
大数据处理技术的流行和广泛应用为企业管理和决策提供了更多的数据资料。
智能数据分析可以根据历史数据预测未来趋势，并帮助企业加深对客户和市场的了解，以便在未来判断出现的问题以及如何解决它们。
这同时也可以减轻管理人员的工作负担，让他们更加专注于业务流程和战略指导。
此外，智能制造需要大小不一的数据。
大数据处理对于智能制造也可以指导企业更好地处理大量数据，但同时也要考虑到处理小数据的改进和调整。
一个好的大数据处理系统应该能够对各种大小不同的数据进行处理，以便通过数据挖掘和进一步分析来产生其预测和结果。
二、大数据处理技术的应用1. 生产过程效率的改进大数据可以改进工业生产过程的效率。
通过实时监测，企业可以实时了解生产线上的状况。
人工设备数据化是智能制造中的一种基础设施，可以为企业监测机器运行时间、维护计划和设备故障等合理的信息，进而减少停机时间、提高产量和提高产品质量。
2. 智能质量控制大数据可以提供一个强有力的质量控制措施，当发现无法预测的缺陷或制造工艺问题时，企业可以对数据进行跟踪和异常分析。
在智能制造环境中，这种数据实时监测的能力使生产和产品质量增加更佳和成功更可靠。
3. 优化供应链智能制造需要对整个生产流程进行全面且实时的检测，并要求企业管理者拥有更多明智的决策。
大数据可以为集成的供应链提供支持，从实时物流跟踪到客户需求预测，以实现更可靠的运输和零库存管理和提高客户满意度。
大数据技术在工业制造中的应用
大数据技术在工业制造中的应用随着社会发展和科技进步，大数据技术应用得越来越广泛，其中，工业制造领域也不例外。
大数据技术在工业制造中的应用，不仅提高了生产效率和产品质量，还促进了智能制造的发展。
下面，我们来详细探讨一下大数据技术在工业制造中的应用。
一、大数据技术在生产过程中的应用1.1 数据采集在生产过程中，各种设备和仪器会不断产生数据，通过对这些数据的采集和分析，能够有效提高生产效率和产品质量。
例如，对于流水线生产中的产品，可以在每个节点处设置传感器，实时采集产品的温度、湿度、振动等多种参数，通过对这些参数的分析，可以及时发现生产过程中的问题，从而采取相应的措施进行调整和优化。
1.2 数据分析与优化通过大数据技术，可以将采集到的数据进行分析，并给出针对性的优化方案。
例如，当前很多企业都在使用MES（制造执行系统）来管理生产过程，通过MES能够对生产中的数据进行实时监控，同时也可以收集到历史数据，通过对数据进行分析，进一步优化生产过程。
1.3 预测分析通过大数据技术，可以对现有数据进行预测分析。
例如，通过对工业机器设备的数据进行分析，可以预测设备故障的时间，即使在设备故障前就能够采取预防措施，从而提高设备的使用寿命和生产效率。
另外，大数据技术还可以对产品的销售情况进行分析，预测未来销售趋势，从而更好地制定生产计划和销售策略。
二、大数据技术在产品设计中的应用2.1 产品设计优化借助大数据技术，可以通过对用户反馈和产品使用数据的分析，对产品进行改进和优化。
例如，汽车厂商可以通过对车辆的行驶数据进行分析，优化车辆的动力系统和悬挂系统，从而提高驾驶舒适度和油耗性能。
2.2 可视化设计通过3D打印技术和CAD/CAM软件，可以将产品设计可视化，对产品进行虚拟展示。
这不仅可以辅助设计师准确理解产品各部件的结构和形态，也可以使客户更好地了解所购买的产品，促进产品的销售。
三、大数据技术在售后服务中的应用3.1 远程诊断和维护在传统的售后服务中，客户通常需要将设备或产品送至售后服务中心进行维修。
工业智能和大数据在智能制造中的应用解析
工业智能和大数据在智能制造中的应用解析随着科技的不断进步和发展，工业智能和大数据已经成为推动智能制造发展的重要驱动力。
工业智能指的是通过人工智能和物联网等技术，对生产过程和设备进行自动化、智能化管理和控制的能力。
大数据则是指通过收集、储存和分析海量数据，从中获取有价值的信息和知识。
本文将从工业智能和大数据的定义、应用场景、优势以及未来发展趋势等方面进行深入解析。
一、工业智能的定义工业智能是将人工智能、物联网、云计算等技术与传统工业生产相结合的一种新型生产方式。
通过传感器、控制器和算法等技术手段，实现生产过程的自动化、智能化管理和控制，提高生产效率和产品质量。
工业智能的主要特点包括智能感知、智能决策和智能执行。
二、大数据在智能制造中的应用场景1. 资源优化调度：利用大数据分析技术，对生产设备和流程进行全面监测和调度，实现生产资源的优化配置和利用，提高生产效率和资源利用率。
2. 品质控制和质量预测：通过分析历史数据、实时监测和反馈，实现对产品质量的精细控制和预测，减少次品率和产品召回率。
3. 故障预警和维修管理：通过对设备运行状态的实时监测和分析，实现故障的预警和预测，提前进行维修和保养，避免生产中断和停机损失。
4. 智能供应链管理：通过对供应链中各环节的数据进行收集和分析，实现物流配送、库存管理和供应计划的智能化管理和优化。
5. 客户需求预测和个性化定制：通过对大量用户数据和市场趋势进行分析，实现对客户需求的准确预测和个性化定制，提高客户满意度和市场竞争力。
三、工业智能和大数据在智能制造中的优势1. 提高生产效率：工业智能和大数据技术可以实现生产过程的自动化和智能化控制，减少人为干预，提高生产效率和产能。
2. 减少成本：通过对生产过程和设备的监测和调度，实现资源的高效利用和合理分配，降低生产成本和能源消耗。
3. 提高产品质量：通过实时监测和分析，及时发现和解决生产过程中的质量问题，减少次品率和产品召回率。
智能制造中的工业大数据分析
智能制造中的工业大数据分析智能制造是指利用新一代信息技术，实现生产过程自动化、数字化和智能化。
而其中必不可少的一项技术就是工业大数据分析。
随着科技的发展，数据越来越丰富，如何利用这些数据为企业带来更高效、更智能的生产方式，成为了众多企业所关注的问题。
一、智能制造与工业大数据分析的关系智能制造是基于大数据技术、人工智能技术等前沿技术的发展，对传统制造业进行升级改造，实现生产过程自动化、数字化和智能化。
而工业大数据分析是智能制造的重要组成部分，通过收集和分析生产过程中产生的各种数据，从而进行决策和管理，以实现生产过程的优化和改进。
二、智能制造中工业大数据分析的应用智能制造中，工业大数据分析主要应用于以下几个方面：1.质量控制通过对生产过程中产生的各种数据进行分析，可以及时判断生产过程中是否存在异常情况，并及时进行处理，以保证产品质量。
2.生产调度在生产过程中，通过对各项生产数据的分析，可以有效地优化生产调度，合理调配资源，从而提高生产效率。
3.预测维护通过对设备状态数据的分析，可以提前判断设备是否存在故障，并提出有效的维护方案，避免由于设备故障造成的生产停滞和损失。
4.节能减排通过对生产过程中的能耗数据进行分析，可以有效地控制能源的使用，实现节能减排，降低生产成本。
三、智能制造中工业大数据分析的发展趋势随着新一代信息技术的快速发展，工业大数据分析在智能制造中的应用也在逐渐丰富和深化。
未来，智能制造中的工业大数据分析将呈现以下几个发展趋势：1.深度学习随着人工智能技术的不断发展，深度学习正在成为工业大数据分析的一个重要方向。
通过深度学习算法，可以对生产数据进行更加深入的分析，提高数据分析的准确性和精度。
2.可视化分析在工业大数据分析中，可视化分析将成为一个重要的趋势。
通过将数据可视化，可以更加直观地展示数据分析的结果，帮助人们更好地理解数据的含义，从而更加有效地进行决策和管理。
3.云计算随着云计算技术的发展，越来越多的企业正在将工业大数据分析的应用移到云端。
工业互联网在智能制造中的重要性和应用
工业互联网在智能制造中的重要性和应用工业互联网是指将传统产业与互联网技术有机结合，实现生产全流程的数字化、网络化和智能化，为企业提供高效、灵活和智能的生产运营模式。
在当今技术飞速发展的时代，工业互联网已经成为推动智能制造发展的关键要素。
本文将探讨工业互联网在智能制造中的重要性和应用。
一、工业互联网的重要性1. 促进生产效率提升工业互联网通过网络化的设备和系统，实现了生产流程的智能化管理。
通过实时数据的采集和分析，可以及时监控和调整生产过程，减少资源浪费，提高生产效率。
同时，工业互联网将不同环节的信息进行互联互通，提升协同工作效率，快速响应市场需求变化。
2. 优化资源配置工业互联网通过大数据分析和智能算法，实现了对企业内部资源的精细化管理。
通过全面了解生产情况和市场需求，可以合理配置生产资源，避免生产过剩或物料短缺的情况发生，提高资源利用率和供应链的稳定性。
3. 提升产品质量和个性化需求工业互联网在智能制造中的应用，可以实现对产品生命周期的全程追溯和质量监控。
通过物联网技术和传感器的应用，可以实时监测产品的质量和性能，及时发现和解决问题，保证产品质量。
同时，通过大数据分析，可以深入了解用户的个性化需求，并根据需求实现产品的个性化定制，提高用户满意度。
4. 实现灵活生产和定制化制造传统的生产模式往往需要经过长时间的调整和准备才能转换生产线，而工业互联网的应用使得生产线具备了灵活的生产能力。
通过工业互联网技术，可以迅速调整生产线布局和生产工艺，实现多品种、小批量的生产，满足市场的个性化需求。
二、工业互联网的应用1. 设备联网和远程监控工业互联网通过物联网技术，实现了工厂内设备的联网和远程监控。
通过设备传感器的安装和数据的采集，可以实时监测设备的运行状态和生产数据，避免因设备故障或异常导致的停工和损失。
同时，远程监控技术也能提供一种新模式的设备维护和管理，降低生产成本。
2. 数据分析和预测维护工业互联网通过大数据分析和机器学习算法，可以实现对生产数据的深度挖掘和分析。
大数据技术在智能制造中的应用及发展前景
大数据技术在智能制造中的应用及发展前景随着信息化和智能化的不断发展，大数据技术日益成为业界瞩目的热门话题。
而在智能制造领域，大数据技术更是得到了广泛应用，并具有极大的发展潜力。
本文将就大数据技术在智能制造中的应用及发展前景进行探讨。
一、大数据技术在智能制造中的应用智能制造正逐渐成为制造业发展的趋势，而大数据技术的应用则是智能制造的重要支撑。
基于大数据技术的智能制造，不仅可以提高生产效率和产品质量，还可以降低成本和提高企业的核心竞争力。
下面分别从数据采集、数据存储和数据分析三个方面介绍大数据技术在智能制造中的应用。
1. 数据采集在智能制造中，数据采集是基础，也是关键。
通过物联网、传感器和RFID等技术，可以实现对生产线上各环节的数据采集，并将数据进行统一管理。
这些数据可以包括生产设备运行状态、产品质量数据、工人效率数据等等。
如此一来，企业就可以随时了解生产线运行状况，及时推出措施，实现对生产过程的有效管控。
2. 数据存储在数据采集过程中，需要大量的存储空间来存储数据。
数据存储可以采用云计算技术，通过云平台的存储资源来存储海量数据，并实现数据共享和协同操作。
这样一来，企业不但能够做到数据的长期存储，而且还能在需要时迅速调用数据，为决策提供支持。
3. 数据分析数据分析是大数据技术在智能制造中的重要应用，是实现智能制造的核心驱动力。
通过对生产数据进行分析，可以帮助企业快速发现生产线上的问题，并及时做出调整。
数据分析还可以实现生产线上的优化，使生产效率得到进一步提升。
目前，常用的数据分析方法包括数据挖掘、机器学习、人工智能等。
二、大数据技术在智能制造中的发展前景随着大数据技术的不断发展，其在智能制造中的应用也在不断拓展。
下面从智能工厂、数字孪生和5G技术三个方面介绍大数据技术在智能制造中的发展前景。
1. 智能工厂智能工厂是智能制造的新形态，它通过各种信息技术，将生产线的各个环节进行智能化改造，实现生产线信息化、自动化、柔性化和高效率。
工业大数据的典型应用
工业大数据的典型应用随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了当今社会的热门话题。
工业大数据作为大数据的一个重要领域，正在被越来越多的企业和组织所应用。
本文将介绍工业大数据的典型应用，并探讨其对工业生产和管理的影响。
一、智能制造智能制造是工业大数据的重要应用方向之一。
通过采集和分析生产过程中的大量数据，企业可以实现对生产过程的实时监控和优化控制，提高生产效率和质量。
例如，利用工业大数据分析技术，企业可以实时监测设备运行状态，预测设备故障并及时进行维修，避免生产线的停机和损失。
此外，工业大数据还可以用于对产品质量进行监测和控制，帮助企业提高产品的一致性和稳定性。
二、供应链管理供应链管理是现代企业非常重要的一项任务。
通过工业大数据的分析和挖掘，企业可以更好地了解供应链的运作情况，发现潜在的风险和瓶颈，并及时采取相应的措施。
例如，通过分析供应链中的各个环节的数据，企业可以预测市场需求的变化趋势，根据需求进行合理的生产和库存规划，避免库存积压和缺货现象的发生。
此外，工业大数据还可以用于供应链协同管理，实现供应链中各个环节的信息共享和协同决策，提高供应链的运作效率和灵活性。
三、产品研发和创新工业大数据可以为企业的产品研发和创新提供有力支持。
通过分析大量的市场数据和用户反馈数据，企业可以了解市场需求和用户需求的变化，并根据需求进行产品的改进和创新。
例如，企业可以通过分析用户的使用数据和反馈数据，发现产品的短板和不足之处，并及时进行产品改进和升级。
此外，工业大数据还可以用于产品设计和制造的优化，通过分析和模拟大量的设计和制造数据，帮助企业提高产品的质量和性能。
四、质量管理和风险控制工业大数据可以帮助企业进行质量管理和风险控制。
通过监测和分析产品的质量数据和生产过程的数据，企业可以及时发现质量问题和生产异常，并采取相应的措施进行调整和改进。
例如，通过分析产品的质量数据，企业可以发现产品的不良率和故障率的变化趋势，并及时采取措施进行调整和改进。
工业大数据技术在智能制造中的应用研究
工业大数据技术在智能制造中的应用研究随着科技的不断发展和工业领域的加速转型，工业大数据技术已经成为了推动智能制造升级的重要标志。
在当前经济环境下，智能制造的发展已经成为了各大企业必须面对的问题。
工业大数据技术作为智能制造的重要技术手段之一，在企业的生产经营模式、产品研发、营销服务等多个环节中发挥了重要的作用。
本文将对工业大数据技术在智能制造中的应用进行深入探讨。
一、工业大数据技术在智能制造中的应用现状1. 现状概述随着物联网、云计算、大数据等信息技术的快速发展，智能制造中工业大数据技术的应用迅速普及。
不少企业在生产经营中已经开始应用工业大数据技术，极大提升了企业的信息管理能力和生产效率。
据业内数据显示，目前工业大数据技术已经成为了全球制造业企业进行智能化转型的必备技术之一。
2. 应用场景工业大数据技术应用于智能制造中的场景主要有以下几个方面：(1) 生产过程监控与控制。
通过安装各种传感器、监测设备以及监控系统，实时采集和追踪工业生产中的关键参数信息。
例如，通过智能传感器采集炼钢过程中的温度、压力、流量等信息，对钢铁生产过程进行监控和控制，提高生产效率并及时发现生产过程中的异常情况，从而保障生产安全。
(2) 生产品质控制。
在生产过程中，工业大数据技术可通过对产品数据、工艺参数等信息进行采集和分析，实现对产品品质的控制。
例如，在汽车制造过程中，通过对汽车部件各项数据的采集，进行分析建模，探究汽车制造中可能存在的问题，及时进行调整和改善，提高产品质量和生产效率。
(3) 营销服务分析。
通过工业大数据技术的广泛应用，各类设备和设施实现了互联互通，不同的数据之间也实现了全流程共享和价值协同，这为企业的营销服务带来了极大的变革机遇。
例如，通过工业大数据技术对客户需求、市场变化等信息进行分析，为企业的营销服务决策提供全方位支持，从而提高销售效率和业绩。
(4) 环境安全监测。
工业大数据技术提供了大范围、实时、精细化的监测能力，可以对企业生产过程中的环境安全状况进行全面监测和评估。
工业大数据在中国制造业中的应用案例分析
工业大数据在中国制造业中的应用案例分析随着信息技术的发展，工业大数据成为了国内外制造业企业非常关注和研究的一个重要话题。
工业大数据的应用可以提高制造业企业的生产效率和产品品质，实现智能制造和数字化转型。
本文将通过分析国内外工业大数据应用案例，探讨工业大数据在中国制造业中的应用现状及未来前景。
一、智能制造1. 手机制造业智能手机制造业一直是工业大数据应用的重要领域之一，例如三星在其自动化工厂中应用了先进的物联网技术，实现了自动化生产和质量控制，并且能够预测维修和设备短缺情况。
这种数字化的生产运营模式，实现了生产和销售的快速响应，大大提高了手机制造的效率和品质。
2. 汽车制造业在汽车制造行业中，工业大数据的应用也非常广泛，例如通用汽车在欧洲应用了高度自动化设备，生产过程完全数字化，并且在制造过程中实时监控和分析数据，以确保最佳生产效率。
此外，工业大数据还可以用于汽车生产过程的品质控制和设备维护保养，实现了汽车制造的全面自动化和智能化。
二、产品质量控制对于制造行业而言，产品质量一直是非常重要的一个问题。
通过工业大数据的应用可以实现实时监测和分析质量指标，以便及时判断产品质量状况并进行调整。
例如苹果公司在自己的生产线上应用了工业大数据，实时跟踪产品质量，掌控失效风险并及时进行处理，大大提高了生产效率和产品质量。
三、生产效率提升工业大数据应用还能够帮助制造企业实现生产效率的提升，例如在半导体制造业中，制造的效率和品质对于企业的利润和市场竞争力至关重要。
以英特尔公司为例，应用了工业大数据来收集生产信息，分析制造进程的缺陷和瓶颈，并且通过数据分析优化了工艺流程，实现了自我校对和自我改进，并且大大提升了生产效率和生产线的产出。
四、生产过程优化工业大数据应用在制造业中还可以实现生产过程的优化，例如在纺织行业中，生产过程涉及到多个环节，需要对传统的物流流程进行重新优化。
山东通威集团集成了大量的工业大数据，应用了先进的物流分配模型，实现了精细化管理，大大提高了生产和物流效率，并且减少了库存成本。
工业大数据分析技术在制造业中的应用
工业大数据分析技术在制造业中的应用随着科技的不断发展，数据成为了当今社会最宝贵的财富之一。
其中，工业大数据被认为是推动工业制造业转型升级的重要工具。
工业大数据分析技术，即利用先进的大数据算法将工业数据进行深入分析，以实现产品质量、生产效率的提升，成为一种新型的制造业工具。
工业大数据分析技术的基本概念和应用领域工业大数据是指工业生产过程中所产生的各种数据，它主要包括传感器信息、设备运行状态信息、产品生产数据等。
而工业大数据分析则是将这些数据进行有效的收集、存储、处理和分析，从而产生工业大数据分析结果，以指导制造过程的改进和优化。
因此，工业大数据分析技术也被广泛应用于制造业的各个领域。
首先，工业大数据分析技术在制造业中应用最为广泛的是质量分析领域。
通过分析和挖掘大量生产过程和产品质量相关的数据，可以发现产品质量问题的本质原因，以及影响产品质量的因素，进一步优化制造过程和提升产品质量。
例如，一家汽车生产厂商可以利用工业大数据分析技术，通过分析生产线上的大量传感器数据，找出制造过程中存在的问题，并对其进行优化，避免将故障产品送到市场上。
其次，工业大数据分析技术在生产效率提升方面也有着广泛的应用。
通过对生产过程中的数据进行收集和分析，可以深入了解制造流程和装备运行情况，提高生产效率。
例如，在机器人自动化生产的工厂中，可以对机器人生产数据进行分析和监控，以发现生产效率低下的原因和问题。
并且还可以根据实际情况对机器人的设计和生产进行调整，提高生产效率。
工业大数据分析技术在制造业中的应用案例工业大数据分析技术的应用案例具有很高的参考价值，我们可以通过这些案例更深入地了解这种技术在制造业中的应用，以及它对制造业转型升级的积极作用。
第一种案例：利用工业大数据分析技术提高产品质量在汽车生产过程中，每一辆汽车都需要进行全面的检测，以保证车辆的品质。
这个过程必须经过大量的数据收集和分析，才能实现对汽车零部件、机器设备、生产线等多个环节进行精细化管理、检测和控制。
工业互联网技术在智能制造中的作用
工业互联网技术在智能制造中的作用近年来，随着工业互联网技术的不断发展，智能制造已成为工业制造业的一个新概念。
工业互联网技术的应用为智能制造提供了巨大的支持，使制造业在生产效率、质量控制、成本管理等多方面都取得了重大突破。
本文将介绍工业互联网技术在智能制造中的作用。
一、生产效率的提高工业互联网技术的应用可以大大提高生产效率。
传统生产中，往往需要人工操作，将原材料运送到生产线上，然后再进行生产。
而在工业互联网技术的应用中，智能化的传送带、机械臂等设备不仅可以自动完成原材料的运输，还可以精准地将其定位到指定的位置。
这些设备能够实时监测生产进程，并快速响应生产过程中出现的问题。
同时，通过网络连接设备，实现远程监控和远程操作，生产过程的效率和准确性都得到了很大的提升。
二、质量控制的提升工业互联网技术的应用对于质量控制的提升也是极大的。
在生产过程中，会在不同的环节进行质检、抽样检测等工作，以保证产品的质量。
在传统的生产方式下，这些工作主要依靠人工完成，会存在漏检漏测的情况，导致产品存在缺陷。
而在工业互联网技术的应用中，智能化的设备可与传感器等技术相结合，实现全程自动化检测。
这不仅可以减少人员的使用，还可以提高检测的效率和准确性，从而保证产品的质量。
三、成本管理的降低在传统生产中，由于需要大量使用人力和物力，成本往往较高。
而随着工业互联网技术的应用，许多人工操作被机器代替，大大降低了成本。
在生产设备连网后，实现了资源的共享和流程的优化，可以更好的控制成本。
通过大规模的数据分析和智能化的决策，可以最大限度地降低制造商的成本，节约财务资源。
四、工业互联网和大数据随着现代制造业的日益发展，数据的重要性也越来越受到重视。
大规模的生产流程可以为企业提供多方面的数据支持，如销售数据、生产数据、产品数据等等。
而工业互联网技术的应用对于数据的处理也有了新的突破。
通过工业互联网技术，可以将各个设备与互联网连接，并对产生的数据进行整合、分析和处理，从而帮助企业更好地了解市场、优化生产流程，以及做出更加明智的决策。
工业互联网在智能制造中的应用
工业互联网在智能制造中的应用工业互联网作为新兴技术，是指通过互联网技术、云计算技术、大数据技术、物联网技术等，将企业内部的生产设备、仓储设施、管理系统、监测设备等物联网化，在此基础上进行应用软件的开发和数据挖掘等技术的应用，从而实现生产模式的高度自动化、流程化和数字化。
在传统制造业转型智能制造的过程中，工业互联网的应用成为了必不可少的一环。
一、工业互联网在智能制造中的作用1、资源调度方面：工业互联网可以通过云计算技术实现生产流程的可视化，协同工作流程的协调和资源的可控性管理，智能化的调度可以根据成本控制、生产效率和产品优化等需要，支持生产自主决策和协同创新。
2、生产安全方面：工业互联网可以通过可视化的监控和追溯，确保生产过程中的安全和稳定，从而提高生产效率和生产质量。
3、生产自动化方面：工业互联网可以通过自动化完成生产制造过程，从而实现工人智能化和自由化的工作状态，提高工厂生产力和生产质量的稳定性。
二、工业互联网在智能制造中的应用1、车间智能化：工业互联网可以将生产现场的传感器和监控系统的数据采集、传送和处理等整个过程进行互联，实时监测生产和质量的情况并及时调整，从而实现车间的智能化。
2、供应链管理：工业互联网可以实现供应链的精细化管理，通过对供应链中的物流、质量等方面进行监控和管理，从而提高供应链的响应速度和供货效率。
3、产品排产与优化：工业互联网通过对生产设备的实时监控和生产情况的数据分析，进行优化生产调度和产品排产计划的制定，提高生产效率和产品质量。
三、工业互联网在智能制造中的挑战与展望1、数据安全问题：工业互联网充斥大量的数据，涉及到企业的机密性和可靠性等问题，如何保证数据的安全性是一个需要非常重视的问题。
2、技术标准问题：因为涉及到多个领域和不同领域的需求和合作，标准问题将成为工业互联网应用的重要问题。
3、人才培养问题：智能制造是在工业互联网技术基础上的，这就要求相关应用技术的开发和推广需要有一批专业的技术人才，同时提高工人的知识和技能水平，为智能制造的推广提供更为有力的保障。
工业大数据考试题目及答案
工业大数据考试题目及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 工业大数据的核心价值在于（）。
A. 数据存储B. 数据分析C. 数据挖掘D. 数据可视化答案：B2. 工业大数据与传统数据仓库的主要区别在于（）。
A. 数据量B. 数据速度C. 数据多样性D. 数据准确性答案：C3. 工业4.0的核心是（）。
A. 自动化B. 信息化C. 智能化D. 网络化答案：C4. 工业大数据的分析方法不包括（）。
A. 描述性分析B. 诊断性分析C. 预测性分析D. 规范性分析答案：A5. 以下哪个不是工业大数据的来源（）。
A. 传感器数据B. 机器日志C. 社交媒体D. 客户反馈答案：C6. 工业大数据的实时性要求通常比（）更高。
A. 金融行业B. 电子商务C. 医疗行业D. 教育行业答案：A7. 工业大数据的分析结果可以用于（）。
A. 产品改进B. 市场预测C. 供应链优化D. 所有以上选项答案：D8. 工业大数据的安全性问题不包括（）。
A. 数据泄露B. 数据篡改C. 数据丢失D. 数据共享答案：D9. 工业大数据的分析工具不包括（）。
A. HadoopB. SparkC. R语言D. Photoshop答案：D10. 工业大数据的发展趋势不包括（）。
A. 数据集成B. 数据隐私C. 数据共享D. 数据隔离答案：D二、多项选择题（每题3分，共15分）11. 工业大数据的特点包括（）。
A. 体量大B. 速度快C. 种类多D. 价值密度低答案：ABCD12. 工业大数据的应用领域包括（）。
A. 制造业B. 能源行业C. 医疗保健D. 交通运输答案：ABCD13. 工业大数据的分析方法包括（）。
A. 数据挖掘B. 机器学习C. 统计分析D. 人工智能答案：ABCD14. 工业大数据的挑战包括（）。
A. 数据采集B. 数据存储C. 数据处理D. 数据安全答案：ABCD15. 工业大数据的技术框架包括（）。
A. 数据采集B. 数据存储C. 数据处理D. 数据分析答案：ABCD三、判断题（每题2分，共20分）16. 工业大数据的分析结果只能用于指导生产。
工业大数据在智能化制造中的应用与实践
工业大数据在智能化制造中的应用与实践随着科技的不断发展，工业大数据逐渐成为制造业智能化发展的重要指标之一，其可以通过对大量的制造过程数据、产品数据、设备数据等进行统计、分析、挖掘和预测，帮助企业从数据中了解产品质量、生产效率、设备运行状态等一系列重要信息，从而优化生产过程、提高生产效率、降低生产成本，进而促进智能制造的快速发展。
一、工业大数据在智能化制造中的意义工业大数据的出现，让制造企业的生产过程可视化、可感知、可控制，这有效提高了制造效率和产品品质。
1. 生产智能化借助大数据技术，可以实现智能化生产。
设备可以更好地工作，产品质量更好，整个制造流程变得更加流畅，这也可以有效地节省人力资源。
2. 降低制造成本随着互联网时代的到来，制造企业也可以得到更多的信息来源。
企业可以通过从相关数据中提取信息，为制造过程带来新方案、新方向和新思路，以更好地提高制造企业的生产效率和质量，从而减少生产成本。
3. 智能化的制造过程可以更好地保障安全和监管一些危险品的生产、运输过程，可以电子化、自动化处理，最大限度地为人们带来安全保障。
二、工业大数据在智能化制造中的应用工业大数据在智能化制造中的应用，可以分为三个方面：生产流程、设备状态和产品质量。
1. 生产流程生产流程是生产制造过程的核心，任何一个环节出现问题都会影响整个生产过程。
因此，生产流程是制造企业赖以生存的重要环节，也是工业大数据应用的主要之处。
它们可以协助并精准分析生产流程，提高生产的效率和质量，并进行一些更高级别的操作。
2. 设备状态设备是工业制造的一个重要环节，它能够影响制造企业的生产效率和质量。
因此，通过设备数据的统计和分析，可以较好地了解设备的状态，从而进行预防性维护和管理，以最大限度地提高设备的使用寿命和运行效率。
3. 产品质量无论是使用工业大数据还是其他技术，产品质量都是智能化制造中最关键的一环。
从制造到售后服务，质量的水平都能够直接影响整个制造企业的生存和发展。
大数据在智能制造中的应用
大数据在智能制造中的应用随着科学技术的不断发展，我们日常生活中的许多事物都在迈向智能化的方向。
而智能制造作为一项新兴的领域，正在逐步地成为工业生产的主流。
与此同时，大数据技术的出现也给智能制造带来了前所未有的变革。
什么是智能制造？智能制造是一种新型的高效率、高灵活性的制造模式。
它以“智能化、柔性化、数字化和网络化”为核心，集成了各种先进的技术手段，如云计算、物联网、人工智能等。
以此为基础，智能制造大幅提高了生产效率和品质，加快了企业更新换代，提升了产业竞争力。
在智能制造中，大数据技术发挥着至关重要的作用。
大数据在智能制造中的应用首先，大数据技术的应用使得智能制造可以更加智能化。
在智能制造的过程中，工厂将会收集、处理并存储大量的数据信息。
这些数据包括生产的各个方面，包括机器设备的状态、生产质量、生产能力等。
通过这些数据的处理和分析，智能制造系统可以获取更多的信息，从而对生产流程进行实时控制和优化，使得工厂可以更好地应对复杂的生产环境和需求变化，实现生产过程自动化。
其次，大数据技术的应用也使得智能制造可以更加精准。
在智能制造中，机器设备之间实现了互联互通，形成了一个高度自动化生产的体系。
这需要智能制造系统耗费大量的时间、精力和数据来实现。
通过对生产数据的分析，生产管理者可以更加精准地对生产流程进行优化，提高了生产效率和品质。
与此同时，智能制造系统能够及时发现并诊断设备故障，从而减少工作人员的人力投入和时间成本。
在智能制造中，大数据技术的应用还能够更好地实现生产过程的可视化和智能化。
现代的智能制造系统能够将大量的数据以图形化、可视化的方式呈现出来，使操作者可以一目了然地了解生产状态和进度，同时还能通过模拟和预测分析等手段进行生产优化。
这为生产管理者带来了极大的方便和高效，同时也显著提高了生产的精度和可靠性。
应用案例大数据技术在智能制造中的应用还是比较广泛的。
下面我将为大家介绍两个具体的应用案例。
第一个案例是智能家电的智能制造。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014工业大数据在智能制造中的应用达索技术团队雷霆3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014议程工业大数据在智能制造中的应用大数据与智能制造案例分享3123D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014当前主题工业大数据在智能制造中的应用大数据与智能制造案例分享3123D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014信息物理融合系统具备记忆和自我学习能力能够检测并响应外部变化收集、测量和分析数据不具备推理能力描述交通运输医疗卫生能源建筑国防军工消费电子环境感知系统响应式系统自主系统互联系统无智能系统智能化未来设备智能化发展3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014未来系统智能化发展智能的产品智能的城市系统中的系统3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014未来制造业发展趋势现状：大部分生产端的设备、工艺、流程、制度、理念都是应对大生产而准备未来：“互联网＋”推动个性化、多品种、小批量、灵活配置的发展趋势智能制造3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014智能制造的定义与内涵智能制造是指将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节融合，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称，具备以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网通互联为支撑的四大特征，可有效缩短产品研制周期、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗，对推动制造业转型升级具有重要意义。
--《国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)》（征求意见稿）1234一条主线：新一代信息技术与产品全生命周期各环节及先进制造技术的深度融合两个目的：智能地实现产品，实现智能的产品三大功能：信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行四个特征：智能工厂、关键制造环节智能化、端到端数据流、网通互联3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014QUALITY 质量WAREHOUSE 仓储MAINTENANCE 维护PRODUCTION 生产LABOR 人工ROBOTICS 机器人MACHINING加工PROCESSPLANNING 工艺和产线规划ERGONOMICS 人机INTELLIGENCE 智能分析CENTER OFEXCELLENCE最佳实践TRACEABILITY实时跟踪SCHEDULING 工时优化未来智能制造平台的关键要素基于统一模型实现数字化的制造规划通过数字模型贯穿整个制造执行过程，实现供应链可视化，执行和监控所有资源基于大数据，提取关键信息，持续改进制造性能数字化制造规划制造运营管理运营优化3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014VariétéVélocité工业大数据的来源企业业务运营产生的数据ERP –PLM –CRM –…Business Applications智能设备的采集数据Logs –Smart Meters –GPS …社交数据e-Mail –Documents …Volume Variety Velocity3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014工业大数据分析和传统商业智能领域差别全球车间实时月次、年次工場日次工业大数据领域BI 领域空间轴时间轴主要分析计划层数据•财务•销售•库存•制造•人事分析制造/供应链数据•工程•制造•品质•库存•设备•人工3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014Business Objects Enterprise Model Flat Representation Logical View Business View Physical / Enterprise Logical / UsageCollectAccessInteractConsolidateProcessService典型的大数据处理流程3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014当前主题工业大数据在智能制造中的应用大数据与智能制造案例分享3123D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014工业大数据在智能制造中的应用制造知识挖掘制造流程智能产品质量智能工厂设备智能3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014制造知识挖掘•如何去组织来源不同，格式不同的历史工艺数据•如何从大量的历史设计信息中提取可复用的数据•如何从新的产品工艺设计中识别出可复用的知识•产品工艺设计中复用的规律是什么•如何在海量的数据中快速的检索出可复用的知识3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014+ 清单+ 分析特征+ 图档+ 相似性制造知识挖掘+ 社交数据3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014制造流程智能•订单分析•实际循环时间与平均作业循环时间分析•作业持续时间•订单完工率分析•作业与订单延迟率•作业与订单遵守率•提前开工作业与订单分析•生产报表•完工不良与报废数量统计•一次通过率与传统产量对比•订单完工数与剩余数统计•统计分析维度:•日期与班次•工作中心，部门和工厂•员工•订单类型•产品和产品组•流程(持续改进监控能力)•原因代码与原因组MPI 生产报废报表3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014实时制造可见性多工厂大数据分析事务数据共享主数据历史/分析数据工厂特殊主数据总部(拥有共享主数据)工厂1工厂2工厂nRAP DIRAP 数据仓库3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014单工厂到多工厂的制造流程数据DBPlant MPIMPI DWMPIEIC PortalEICDB3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014按产品分组，监控计划与实际绩效的差别，可尽早发现订单问题，帮助提高订单按期率3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014通过各种维度条件参数，统计订单按时、延迟、提早交付的状况，用以分析并发现生产流程中的问题3D S .COM©DassaultSy st ème s|C onfi denti alIn fo rma ti on|12/3/2015|r ef.:3DS_D ocume nt_2014报废分析通过分析报废和报废的原因，找到各类事件中关联因素，帮助生产持续改善3D S .COM©DassaultSy st ème s|C onfi denti alIn fo rma ti on|12/3/2015|r ef.:3DS_D ocume nt_2014报废与生产损耗分析报废与生产损耗分析，可以帮助管理者快速定位并梳理出损耗问题点3D S .COM©DassaultSy st ème s|C onfi denti alIn fo rma ti on|12/3/2015|r ef.:3DS_D ocume nt_2014设备智能•设备生产分析:•良品，不良品和报废数量统计•设备稼动率•设备状态分析(运转):•状态持续分析•设备速率•复合分析•OEE (绩效, 产能, 数量)•循环时间(均值, 调整值)•统计分析维度•工厂层级(工厂，部门，产线，工作中心和设备)•时间(年，季，月，周，日，班次，小时)•产品与产品组•原因代码工厂KPIs 分析设备事件甘特图3D S .COM©DassaultSy s t èm e s|C on fi de nti alIn fo r m a ti on|12/3/2015|r ef.:3DS_D ocume nt_2014接口现场设备Level 1Level 0Level 3Level 2ISALev e lsMI Open Interface Web Browser Apriso Machine Integrator RS/232Machines / Plant Floor SCADA OPC-DA Data Historian OPC-DA Third Party Machines & SystemsOPC-DA Server PLC PLC PLC Apriso, 3rd Party Databases 3DExperience 设备接口：OPC 服务器模式RS/232模式3D S .COM©DassaultSy st ème s|C onfi denti alIn fo rma ti on|12/3/2015|r ef.:3DS_D ocume nt_2014通过设备时间分析，工程师可以清楚得看到原因、事件和停线影响3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _20143D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014设备绩效分析Overview of the Production Count, Performance, OEE, and Scrap for a given Facility, Department or Production Line3D S .CO M©DassaultSy st ème s|C onfi denti alIn fo rma ti on|12/3/2015|r ef.:3DS_D ocume nt_2014质量智能•缺陷分析•缺陷原因分析•DPO, DPMO 百万机会的缺陷数, 过程西格玛•缺陷率，缺陷与产量对比•客户影响，供应商评分•含范围的可视缺陷分析•质检分析•质检执行与结果分析•测试读数与样品•遏制分析•遏制数量与“锁止/释放”数量对比•遏制的时长，原因和影响分析•统计分析跨越:•组织-工厂，部门，工作中心•日期–年，季，月，周，日•产品和产品组•原因代码及类型•客户与供应商3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014缺陷分析分析影响客户最大的质量缺陷是什么Key metrics: DPU, DPMO, Process Sigma3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014测试结果分析高偏离差值，可能意味着需要重新校准通过分析测试通过/不通过率，提前发现不良趋势3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014供应商质量分析按不良数量和原因比较供应商分析供应商详细数据，包括供应商等级3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014。