掘金工業(yè)大數據，你需要重點掌握的7個關鍵應用
機房360 | 2016-07-15 14:54
【數據猿導讀】 隨著信息化與工業(yè)化的深度融合，信息技術滲透到了工業(yè)企業(yè)產業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)，現代化工業(yè)制造生產線安裝有數以千計的小型傳感器，每隔幾秒就收集一次數據，這些數據可以實現很多形式的分析
現代化工業(yè)制造生產線安裝有數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據，利用這些數據可以實現很多形式的分析，包括設備診斷、用電量分析、能耗分析、質量事故分析等。
工業(yè)企業(yè)中生產線處于高速運轉，由工業(yè)設備所產生、采集和處理的數據量遠大于企業(yè)中計算機和人工產生的數據，從數據類型看也多是非結構化數據，生產線的高速運轉則對數據的實時性要求也更高。
隨著信息化與工業(yè)化的深度融合，信息技術滲透到了工業(yè)企業(yè)產業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)，條形碼、二維碼、RFID、工業(yè)傳感器、工業(yè)自動控制系統(tǒng)、工業(yè)物聯(lián)網、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技術在工業(yè)企業(yè)中得到廣泛應用，尤其是互聯(lián)網、移動互聯(lián)網、物聯(lián)網等新一代信息技術在工業(yè)領域的應用，工業(yè)企業(yè)也進入了互聯(lián)網工業(yè)的新的發(fā)展階段，工業(yè)企業(yè)所擁有的數據也日益豐富。因此，工業(yè)大數據應用所面臨的問題和挑戰(zhàn)并不比互聯(lián)網行業(yè)的大數據應用少，某些情況下甚至更為復雜。
工業(yè)大數據應用將帶來工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新和變革的新時代。通過互聯(lián)網、移動物聯(lián)網等帶來的低成本感知、高速移動連接、分布式計算和高級分析，信息技術和全球工業(yè)系統(tǒng)正在深入融合，給全球工業(yè)帶來深刻的變革，創(chuàng)新企業(yè)的研發(fā)、生產、運營、營銷和管理方式。這些創(chuàng)新不同行業(yè)的工業(yè)企業(yè)帶來了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。
1.加速產品創(chuàng)新
客戶與工業(yè)企業(yè)之間的交互和交易行為將產生大量數據，挖掘和分析這些客戶動態(tài)數據，能夠幫助客戶參與到產品的需求分析和產品設計等創(chuàng)新活動中，為產品創(chuàng)新作出貢獻。福特公司是這方面的表率，他們將大數據技術應用到了福特福克斯電動車的產品創(chuàng)新和優(yōu)化中，這款車成為了一款名副其實的“大數據電動車”。第一代福特福克斯電動車在駕駛和停車時產生大量數據。在行駛中，司機持續(xù)地更新車輛的加速度、剎車、電池充電和位置信息。這對于司機很有用，但數據也傳回福特工程師那里，以了解客戶的駕駛習慣，包括如何、何時以及何處充電。即使車輛處于靜止狀態(tài)，它也會持續(xù)將車輛胎壓和電池系統(tǒng)的數據傳送給最近的智能電話。
這種以客戶為中心的大數據應用場景具有多方面的好處，因為大數據實現了寶貴的新型產品創(chuàng)新和協(xié)作方式。司機獲得有用的最新信息，而位于底特律的工程師匯總關于駕駛行為的信息，以了解客戶，制訂產品改進計劃，并實施新產品創(chuàng)新。而且，電力公司和其他第三方供應商也可以分析數百萬英里的駕駛數據，以決定在何處建立新的充電站，以及如何防止脆弱的電網超負荷運轉。
2.產品故障診斷與預測
這可以被用于產品售后服務與產品改進。無所不在的傳感器、互聯(lián)網技術的引入使得產品故障實時診斷變?yōu)楝F實，大數據應用、建模與仿真技術則使得預測動態(tài)性成為可能。在馬航MH370失聯(lián)客機搜尋過程中，波音公司獲取的發(fā)動機運轉數據對于確定飛機的失聯(lián)路徑起到了關鍵作用。我們就拿波音公司飛機系統(tǒng)作為案例，看看大數據應用在產品故障診斷中如何發(fā)揮作用。在波音的飛機上，發(fā)動機、燃油系統(tǒng)、液壓和電力系統(tǒng)等數以百計的變量組成了在航狀態(tài)，這些數據不到幾微秒就被測量和發(fā)送一次。以波音737為例，發(fā)動機在飛行中每30分鐘就能產生10TB數據。
這些數據不僅僅是未來某個時間點能夠分析的工程遙測數據，而且還促進了實時自適應控制、燃油使用、零件故障預測和飛行員通報，能有效實現故障診斷和預測。再看一個通用電氣(GE)的例子，位于美國亞特蘭大的GE能源監(jiān)測和診斷(M&D)中心，收集全球50多個國家上千臺GE燃氣輪機的數據，每天就能為客戶收集10G的數據，通過分析來自系統(tǒng)內的傳感器振動和溫度信號的恒定大數據流，這些大數據分析將為GE公司對燃氣輪機故障診斷和預警提供支撐。風力渦輪機制造商Vestas也通過對天氣數據及期渦輪儀表數據進行交叉分析，從而對風力渦輪機布局進行改善，由此增加了風力渦輪機的電力輸出水平并延長了服務壽命。
3.工業(yè)物聯(lián)網生產線的大數據應用
現代化工業(yè)制造生產線安裝有數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據，利用這些數據可以實現很多形式的分析，包括設備診斷、用電量分析、能耗分析、質量事故分析(包括違反生產規(guī)定、零部件故障)等。首先，在生產工藝改進方面，在生產過程中使用這些大數據，就能分析整個生產流程，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準工藝，就會產生一個報警信號，能更快速地發(fā)現錯誤或者瓶頸所在，也就能更容易解決問題。利用大數據技術，還可以對工業(yè)產品的生產過程建立虛擬模型，仿真并優(yōu)化生產流程，當所有流程和績效數據都能在系統(tǒng)中重建時，這種透明度將有助于制造商改進其生產流程。再如，在能耗分析方面，在設備生產過程中利用傳感器集中監(jiān)控所有的生產流程，能夠發(fā)現能耗的異?；蚍逯登樾?，由此便可在生產過程中優(yōu)化能源的消耗，對所有流程進行分析將會大大降低能耗。
4.工業(yè)供應鏈的分析與優(yōu)化
當前，大數據分析已經是很多電子商務企業(yè)提升供應鏈競爭力的重要手段。例如，電子商務企業(yè)京東商城，通過大數據提前分析和預測各地商品需求量，從而提高配送和倉儲的效能，保證了次日貨到的客戶體驗。RFID等產品電子標識技術、物聯(lián)網技術以及移動互聯(lián)網技術能幫助工業(yè)企業(yè)獲得完整的產品供應鏈的大數據，利用這些數據進行分析，將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
以海爾公司為例，海爾公司供應鏈體系很完善，它以市場鏈為紐帶，以訂單信息流為中心，帶動物流和資金流的運動，整合全球供應鏈資源和全球用戶資源。在海爾供應鏈的各個環(huán)節(jié)，客戶數據、企業(yè)內部數據、供應商數據被匯總到供應鏈體系中，通過供應鏈上的大數據采集和分析，海爾公司能夠持續(xù)進行供應鏈改進和優(yōu)化，保證了海爾對客戶的敏捷響應。美國較大的OEM供應商超過千家，為制造企業(yè)提供超過1萬種不同的產品，每家廠商都依靠市場預測和其他不同的變量，如銷售數據、市場信息、展會、新聞、競爭對手的數據，甚至天氣預報等來銷售自己的產品。
利用銷售數據、產品的傳感器數據和出自供應商數據庫的數據，工業(yè)制造企業(yè)便可準確地預測全球不同區(qū)域的需求。由于可以跟蹤庫存和銷售價格，可以在價格下跌時買進，所以制造企業(yè)便可節(jié)約大量的成本。如果再利用產品中傳感器所產生的數據，知道產品出了什么故障，哪里需要配件，他們還可以預測何處以及何時需要零件。這將會極大地減少庫存，優(yōu)化供應鏈。
5.產品銷售預測與需求管理
通過大數據來分析當前需求變化和組合形式。大數據是一個很好的銷售分析工具，通過歷史數據的多維度組合，可以看出區(qū)域性需求占比和變化、產品品類的市場受歡迎程度以及最常見的組合形式、消費者的層次等，以此來調整產品策略和鋪貨策略。在某些分析中我們可以發(fā)現，在開學季高校較多的城市對文具的需求會高很多，這樣我們可以加大對這些城市經銷商的促銷，吸引他們在開學季多訂貨，同時在開學季之前一兩個月開始產能規(guī)劃，以滿足促銷需求。對產品開發(fā)方面，通過消費人群的關注點進行產品功能、性能的調整，如幾年前大家喜歡用音樂手機，而現在大家更傾向于用手機上網、拍照分享等，手機的拍照功能提升就是一個趨勢，4G手機也占據更大的市場份額。通過大數據對一些市場細節(jié)的分析，可以找到更多的潛在銷售機會。
6.產品計劃與排程
制造業(yè)面對多品種小批量的生產模式，數據的精細化自動及時方便的采集(MES/DCS)及多變性導致數據劇烈增大，再加上十幾年的信息化的歷史數據，對于需要快速響應的APS來說，是一個巨大的挑戰(zhàn)。大數據可以給予我們更詳細的數據信息，發(fā)現歷史預測與實際的偏差概率，考慮產能約束、人員技能約束、物料可用約束、工裝模具約束，通過智能的優(yōu)化算法，制定預計劃排產，并監(jiān)控計劃與現場實際的偏差，動態(tài)的調整計劃排產。幫我們規(guī)避“畫像”的缺陷，直接將群體特征直接強加給個體(工作中心數據直接改變?yōu)榫唧w一個設備、人員、模具等數據)。通過數據的關聯(lián)分析并監(jiān)控它，我們就能計劃未來。雖然，大數據略有瑕疵，只要得到合理的應用，大數據會變成我們強大的武器。當年，福特問大數據的客戶需求是什么?而回答是“一匹更快的馬”，而不是現在已經普及的汽車。所以，在大數據的世界里，創(chuàng)意、直覺、冒險精神和知識野心尤為重要。
7.產品質量管理與分析
傳統(tǒng)的制造業(yè)正面臨著大數據的沖擊，在產品研發(fā)、工藝設計、質量管理、生產運營等各方面都迫切期待著有創(chuàng)新方法的誕生，來應對工業(yè)背景下的大數據挑戰(zhàn)。例如在半導體行業(yè)，芯片在生產過程中會經歷許多次摻雜、增層、光刻和熱處理等復雜的工藝制程，每一步都必須達到極其苛刻的物理特性要求，高度自動化的設備在加工產品的同時，也同步生成了龐大的檢測結果。這些海量數據究竟是企業(yè)的包袱，還是企業(yè)的金礦呢?如果說是后者的話，那么又該如何快速地撥云見日，從“金礦”中準確地發(fā)現產品良率波動的關鍵原因呢?這是一個已經困擾半導體工程師們多年的技術難題。
某半導體科技公司生產的晶圓在經過測試環(huán)節(jié)后，每天都會產生包含一百多個測試項目、長度達幾百萬行測試記錄的數據集。按照質量管理的基本要求，一個必不可少的工作就是需要針對這些技術規(guī)格要求各異的一百多個測試項目分別進行一次過程能力分析。如果按照傳統(tǒng)的工作模式，我們需要按部就班地分別計算一百多個過程能力指數，對各項質量特性一一考核。這里暫且不論工作量的龐大與繁瑣，哪怕有人能夠解決了計算量的問題，但也很難從這一百多個過程能力指數中看出它們之間的關聯(lián)性，更難對產品的總體質量性能有一個全面的認識與總結。然而，如果我們利用大數據質量管理分析平臺，除了可以快速地得到一個長長的傳統(tǒng)單一指標的過程能力分析報表之外，更重要的是，還可以從同樣的大數據集中得到很多嶄新的分析結果。
來源：機房360
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