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      數據驅動制造企業轉型

      發布日期:2019.09.27

      當今世界進入了數據爆炸的時代,數據成為企業重要的資產之一,是實現智能制造的基礎。隨著各類數據采集、整理、分析相關技術的發展及應用,數據的價值逐步在多方面得到了體現,越來越受到企業的重視。數據在制造企業內的核心價值凸顯。  

      在產品設計研發領域,企業可通過實現基于模型的產品定義(MBD),構建產品的DigitalTwin(數字孿生模型),在交付實體產品的同時,交付產品的DigitalTwin,建立數據供應鏈。利用已有的設計成果,實現設計重用。此外,企業還可以構建自己的三維零件庫,這方面目前市場上已有完整的解決方案,如德國卡迪納斯(CADENAS)。隨著社交媒體的廣泛應用,企業進行產品創新設計也可以基于社交大數據的反饋來優化設計方案,使產品設計更加貼近客戶的需求。  

      數據能夠驅動現代制造企業的產品研發、生產、采購等業務流程。例如,可通過結構化數據來描述客戶需求,并且與產品數據關聯起來,將產品結構、裝配關系、制造工藝、產品配置等產品全生命周期的數據統一管理。在整個產品生命周期,從客戶需求到概念設計、詳細設計、工藝設計、仿真試驗、生產制造到售后服務過程的數據應當貫通,并且通過結構樹的方式準確地表達。這樣,客戶需求如果出現變更,會對產品結構,乃至后續的制造和服務產生哪些影響,才能夠追溯清楚。對企業級BOM的有效管理,是制造企業實現設計重用,提升研發效率,實現產品快速配置的基礎。  

      企業進行工藝規劃、生產計劃排產和確定物料需求計劃,也可以利用數據驅動。企業應用ERP系統可以實現產、供、銷、人、財、物的協同管理,MES系統則要處理人、機、料、法、環等影響生產和質量的數據。根據不同產品的銷售數據分析,還可以有針對性地調整產品的生產計劃等等。  

      對設備數據的利用,可以幫助企業更好地進行設備管理。在設備數據采集的基礎上,企業可以通過對傳感器數據的分析,基于“機器學習”等人工智能算法,實現對設備的狀態監控和設備健康管理,進而進行預測性維修維護(PredictiveMaintenance),甚至預見性維護(PrescriptiveMaintenance)。如通過采集設備的能耗,可以判斷出設備的狀態是停機、空載還是在加工,甚至還可以分析出刀具磨損的狀態,對斷刀進行預警。不少廠商提供了可以外接的數據采集終端和相關軟件。企業可以通過與設備廠商、數控系統廠商合作,獲取設備內部的傳感器數據,從而實現對設備的狀態監控,及時對設備可能存在的異常狀態進行預警,避免由于設備故障而造成非計劃性停機。例如,力克(Lectra)能夠通過物聯網對設備狀態進行遠程監控;德國通快集團提供設備的遠程監控服務;華中數控可以通過物聯網實時監控其數控系統的“心電圖”;近年出現的工業數據盒子,通過與生產設備的控制系統建立通信,采集機器運轉的各類實時數據。  

      除以上提到的以外,在質量管理、企業內外部協同、決策支持、供應鏈的分析與優化、市場營銷……等領域,數據的價值日益凸顯,此外許多新的技術,如物聯網的應用、增材制造的實現等都需要基于數據。這些數據有些來自企業內部,如設計、加工、仿真等產品數據,設備、營銷、生產、采購等運營數據;有些來自外部,如客戶、供應商等價值鏈數據,以及社交媒體數據等等。越來越多的制造企業開始認識到數據的價值,并開始積極利用數據實現業務的革新,數據已經成為推動企業智能化轉型的重要力量。  

      筆者認為,在制造企業轉型的過程中,數據將會凸顯其核心價值。只有企業在充分完成數字化和智能化改造,打通數據流通的各個關鍵點,數據的威力才能得到充分發揮。隨著智能制造戰略的推進,企業智能化水平的提高,數據必將在未來的工業轉型過程中扮演越來越重要的角色。


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