京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据如何帮助企业实现智能制造
大数据时代,随着互联网、物联网、云计算、云技术、智能终端等信息技术的迅猛发展,在影响着人们生活的同时,也无时不改变着制造业企业的运作模式。几乎所有行业所拥有的数据都在增长,这也成为大家共同面临的挑战和机遇,制造业自然也不例外。
随着国家大力倡导‘中国制造2025’,且智能制造技术的进步和企业信息化管理理念的普及,制造业企业的运营越来越依赖信息技术。制造业整个价值链、制造业产品的整个生命周期,都涉及到非常多的数据,比如产品数据、运营数据、价值链数据、外部数据等等,种类繁多,这些数据将会为企业带来非常多的价值。
对于传统企业来讲,也不例外。大数据的价值被传统产业所认可,它通过技术创新与发展,以及数据的全面感知、收集、分析、共享,为企业管理者和参与者呈现出看待制造业价值链的全新视角。
大数据是如何实现智能制造的?
一个成功转型智能制造的企业,在生产线、生产设备上都将配备传感器,抓取数据,然后经过无线通信连接互联网,传输数据,对生产本身进行实时监控。而生产所产生的数据同样经过快速处理、传递,反馈至生产过程中,将工厂升级成为可以被管理和被自适应调整的智能网络,使得工业控制和管理最优化,对有限资源进行最大限度使用,从而降低工业和资源的配置成本,使得生产过程能够高效地进行。这就好比现在很多制造型企业使用的易云科技MES智能制造管理解决方案,就是基于工业制造云服务、工业大数据分析等云计算技术之上,通过机联网、RFID、智能穿戴设备等物联网技术实现人、机、料、环等之间的‘互联’和‘感知’,为客户量身打造的‘透明化生产、数字化车间、智能化工厂’,减少人工干预,从而提高工厂设施的整体协作效率、提高产品质量一致性。
如何使用大数据进行设备管理?
此外,过去在设备管理方面,由于设备在运行过程中的磨损,会影响产品品质。而使用信息技术、物联网技术后,可以通过实时感知数据,明确产品故障,生产过程中所有因素均能精确控制,真正实现生产智能化。因此,大数据直接决定了‘工业4.0’所要求的智能化设备的智能水平。在此方面,易云科技MES智能制造管理解决方案中的‘设备管理套件’可以作为很好的借鉴。其涉及到的层面包括设备资产管理、设备维修管理、设备预防性维护管理、设备运行绩效统计分析、设备OEE稼动率分析等,通过实时看板监控设备运行状态、运行绩效;运用智能终端提示、提前预警维修、保养作业,并对设备使用绩效做出统计分析和评价。
此外,利用大数据监控所有的设备生产流程,能够在生产过程中不断实时优化和降低生产能源消耗。
实现智能制造,大数据是基础
实现智能制造,必须使用大数据,包括在数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等得到充分应用。帮助制造业企业提升营销的针对性,降低物流和库存的成本,减少生产资源投入的风险。此外,对大数据进行分析,将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降,并将极大地减少库存,优化供应链。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态,成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20