利用好大数据智能制造.docx

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1、智能制造如何利用好大数据？1供给侧：数字化的流程监控，保障产品质量在大规模制造时代，生产流水线通常会在末尾安排质检环节，剔除次品以保障质量。但是由于缺乏有效的、数字化的生产流程监控，工程师们需要花费很大力气才能找出次品的成因，再加上次品的成因各不相同，所以传统的制造业企业要想降低次品率是十分困难的。在大数据技术的支持下，制造业企业可以为每一件产品标记一个专有的射频识别码，并通过这一射频识别码记录该产品在整个生产流程中的生产数据。一旦出现次品，工程师们则可以通过这些数据排查整个生产环节，找出生产线的缺陷并加以改进，进而大幅降低次品率。不仅如此，大容量存储和云存储技术能够使产品的生产数据保留数年甚

2、至数十年，直至产品生命周期结束。在产品售出后，制造企业的售后部门可以动态监控用户使用产品的满意度和产品出现的问题，并进行记录。这些售后数据能够帮助制造企业进一步优化产品设计，为市场提供更好、更耐用、更贴心的产品。2.需求侧：精确锁定市场需求，实现大规模定制从20世纪20年代到20世纪70年代，“福特制”和大规模制造曾经风靡一时。大规模制造能够创造巨大的规模经济效应，降低生产成本并提高大型制造企业利润。但是，大规模制造也损失了产品的个性化和多样性，“千篇一律”的产品固然能够在数量上满足市场需求，但无法满足消费者个性化的需要。尤其在物质财富极大丰富以后，大规模制造逐渐式微。从20世纪70年代到21

3、世纪初，以X田汽车公司为代表的“X田制”提倡精准定位市场需求，灵活安排和调整产品线，实现“零库存”、“小批量”的个性化制造。但是，规模过小的个性化制造也容易导致企业利润的不稳定性，不利于制造业企业的长期发展。简言之，大规模定制是将“大规模生产”和“个性化”定制结合起来的新产物，是国际公认的制造业发展方向。大数据技术能够通过互联网和人工智能算法充分采集市场数据，进而为制造业企业实现大规模定制，提供强大的数据支持和技术支持。二、智能制造并不轻运维制造企业在智能制造推进过程中，普遍存在重建设、轻运维的问题。在系统采购和实施阶段，企业会展开需求分析、系统评估、可行性分析和招标选型，重大项目高层领导也会参与到决策过程，投入大量的人力、物力和财力。但在系统上线以后，却缺乏持续的运维，应用软件多年不进行维护和升级，系统功能与实际业务流程的匹配度差距越来越大，系统价值难以发挥；自动化产线也存在不及时维护保养,故障率高等问题。企业的发展是动态变化的，唯一的不变就是变。需要充分考虑系统的柔性化、平台化、可配置和可扩展；同时，企业也需要及时对系统进行维护升级，企业的IT团队要能够及时根据企业需求的变化，对信息系统进行重新配置，尽量减少语言级的二次开发，注重IT治理。