2018-03-16 09:19:31 0
隨著工業(yè)4.0的推進(jìn)，中國制造業(yè)急需構(gòu)建自己的大數(shù)據(jù)分析平臺，深入連接用戶和工廠數(shù)據(jù)，驅(qū)動產(chǎn)業(yè)升級和創(chuàng)新，提升競爭力，占據(jù)全球產(chǎn)業(yè)鏈更高端。
制造業(yè)大數(shù)據(jù)不僅僅意味著企業(yè)簡單的數(shù)字化，而是把數(shù)據(jù)作為智能制造的核心驅(qū)動力，利用大數(shù)據(jù)去整合產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈。目前來看，制造業(yè)大數(shù)據(jù)基本就是兩類，一類是人類軌跡產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，另一類是機(jī)器自動產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。這兩類數(shù)據(jù)構(gòu)成了我們今天的大數(shù)據(jù)多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源。隨著時間的推移，進(jìn)行制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析的需求將越來越大。
如果不投資大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)分析，從中獲得信息，智能制造所追求的高效智能將無法實(shí)現(xiàn)。如果通過利用大數(shù)據(jù)、預(yù)測性分析及云技術(shù)衡量產(chǎn)品性能只為了解客戶需求，這意味著你正在失去數(shù)字化轉(zhuǎn)型最大的價值。在工業(yè)大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域里，我們除了要繼續(xù)關(guān)心“人為數(shù)據(jù)或與人相關(guān)的數(shù)據(jù)”，更多要關(guān)注“機(jī)器數(shù)據(jù)或工業(yè)數(shù)據(jù)”與用戶行為數(shù)據(jù)的融合。
事實(shí)上，制造業(yè)企業(yè)不缺數(shù)據(jù)，從內(nèi)部而言，積累了大量的內(nèi)源數(shù)據(jù)，包括運(yùn)維、管理、流程、質(zhì)量等。而在互聯(lián)網(wǎng)時代，外源數(shù)據(jù)更多，包括供應(yīng)商、競爭對手、客戶反饋等等。但問題在于：第一是缺乏整合平臺，大數(shù)據(jù)的有效利用率很低；第二是缺乏分析能力，需要高效的大數(shù)據(jù)分析工具。
MES系統(tǒng)最核心的功能如下：
數(shù)據(jù)采集：通過融合消費(fèi)者與制造業(yè)的交易數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)智能互聯(lián)；通過生產(chǎn)線、設(shè)備安裝傳感器獲取實(shí)時數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)智能生產(chǎn)；MES系統(tǒng)可以有效通過匯集生產(chǎn)、設(shè)備及外部數(shù)據(jù)，指導(dǎo)生產(chǎn)、銷售、決策。
設(shè)備故障監(jiān)測：具有數(shù)據(jù)采集、分析結(jié)果、用戶收益、分析模型匯總、故障預(yù)警、設(shè)備生命周期、識別并發(fā)故障、設(shè)備分群等功能。
智能倉儲：具有數(shù)據(jù)采集、分析方法果、用戶收益、庫存時長分析、短期庫存分析、長期庫存分析、出入庫分析、領(lǐng)料智能推薦等功能。
在未來，推動智能制造的并不是大數(shù)據(jù)本身，而是大數(shù)據(jù)的整合和分析，它是成為創(chuàng)新核心驅(qū)動力的來源。
