
看大数据“外加剂”如何为企业带来奇妙的“化学反应”
智能化系统按一定比例配置砂石、水泥、外加剂及水,运输机自动将原料运输到搅拌机搅拌……在兴达兴混凝土生产车间,只有一个工作人员值守,但现场依旧有条不紊地运行着。
位于观山湖区下麦村的贵州兴达兴建材股份有限公司,是一家生产销售普通商品混凝土、高性能混凝土、预拌砂浆等商品的公司。“以前,我们公司只有一条生产线,却要配备十几个工作人员。”兴达兴董事长倪文勇说,混凝土生产看似工艺简单,实则体系复杂,要经过原材料试验合格、设计、试配、调整、生产、搅拌及成型等一系列步骤。过去,公司人力成本较高,生产效率和产品品质却难以大幅提升。
这一现象在2016年发生了改变。这一年,兴达兴以大数据、互联网、云计算与混凝土产业的融合发展为创新点,自主研发了高性能混凝土信息化产业平台(砼智造)。砼智造由MES智能制造执行、智能物流、C2F电子商务等系统组成,以混凝土产业实时生产数据为基础建立产业数据库,推进产业转型升级,让混凝土生产更智能。
大数据成为混凝土生产过程中的神奇“外加剂”,带来了一系列神奇的“化学反应”——
促进了生产规范化、科学化水平。传统混凝土生产以人工操作为主,什么材料放多少、何时投放全凭工人个人经验。如今,在兴达兴搅拌站,完全不需要人工亲手操作,砼智造通过MES智能制造执行系统,结合库存、设备运行数据模型等信息形成指令,智能配好水泥、水、沙、石等原材料,自行进行均匀搅拌。
更重要的是,有了砼智造,兴达兴还实现了“点菜式”生产。“买家只需登录砼定制云端管理系统,自行下单并备注特殊要求,我们根据买家的‘个人口味’进行相应标注,机器就能按照相应数据科学生产,为他们提供‘私人订制’式的产品。”在砼智造集成控制中心,一名工作人员一边处理订单一边说,以前,混凝土生产分为抗渗、抗冻等大类,各种大类统一生产,“现在,同样是抗渗,砼智造会根据地下抗渗、墙面抗渗等不同类别,合理科学调整配合比,满足买家的个性化需求。”
刚生产出来的混凝土是使用的最佳时期。过去,因调度装卸时间长、交通等方面原因,运输时间过长常常导致混凝土硬化,运输至工地时已达不到最初的质量标准。有了砼智造的智能物流系统,传统混凝土行业的这一“痛点”迎刃而解。
智能物流系统主要通过产品装卸车管控模块及生产运输智能调配模块等进行智能调度。其中,产品装卸车管控模块就是数据云结合门禁指令,调配车辆进行装卸车,与生产运输智能调配模块进行无缝连接,防止装卸错误;生产运输智能调配模块则通过数据云结合GPS监控运输车辆的实时状态,根据订单智能调配车辆。相比传统的人工调度,这一环节用时大幅缩短,确保了快速、高效将混凝土运输至目的地。
此外,砼智巡云端管理系统能对混凝土的施工养护、过程进行追溯;砼智泵云端管理系统能实现人机速配;砼智给云端管理系统能保证价格最优的同时保障货源充足;运营商信息化管理系统能采集实时数据制作智能报表供行业分析……更重要的是,所有子系统在砼智造系统上都能全部打通。
经过智能化升级改造,兴达兴的生产线增至三条,在一间不足100平方米的砼智造集成控制中心,只需7个人就能控制操作整个混凝土的生产。
“现在的生产,都只要完成一个指令即可,减少了出错率,提高了效率。”倪文勇说,2016年,兴达兴节约人工成本近200万元,产品不良率从0.8%降至0.27%,能源利用率从27.8%提升至35.5%。
2017年,兴达兴被列为我省第一批“大数据+工业”深度融合试点示范企业,砼智造已成为工信部建材工业信息中心水泥行业基于在线监控的管控集成试点项目。下一步,砼智造将被逐步推广到全省甚至整个行业,促进混凝土相关企业实现资源共享、数据畅通,从而提升整个行业的制造水平。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03