工业4.0和大数据

工业4.0概念和起源

工业1.0是机械制造时代,工业2.0是电气化与自动化时代,工业3.0是电子信息化时代。工业4.0描绘了一个通过人、设备与产品的实时联通与有效沟通,构建一个高度灵活的个性化和数字化的智能制造模式。

工业4.0是德国政府提出的一个高科技战略计划。该项目由德国联邦教育及研究部和联邦经济技术部联合资助,投资预计达2亿欧元。旨在提升制造业的智能化水平,建立具有适应性、资源效率及人因工程学的智慧工厂,在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴。其技术基础是网络实体系统及物联网。

从消费意义上来说,工业4.0就是一个将生产原料、智能工厂、物流配送、消费者全部编织在一起的大网,消费者只需用手机下单,网络就会自动将订单和个性化要求发送给智能工厂,由其采购原料、设计并生产,再通过网络配送直接交付给消费者。

工业4.0内涵

工业4.0项目主要分为三大主题,一是“智能工厂”,重点研究智能化生产系统及过程,以及网络化分布式生产设施的实现;技术的使用者和受益者,同时也成为先进工业生产技术的创造者和供应者;三是二是“智能生产”,主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。该计划将特别注重吸引中小企业参与,力图使中小企业成为新一代智能化生产“智能物流”,主要通过互联网、物联网、务联网,整合物流资源,充分发挥现有物流资源供应方的效率,而需求方,则能够快速获得服务匹配,得到物流支持。

前三次工业革命的发生,分别源于机械化、电力和信息技术。如今,将物联网及服务引入制造业正迎来第四次工业革命。不久的将来,企业能以CPS(Cyber-Physical Systems ,信息物理系统)的形式建立全球网络,整合其机器、仓储系统和生产设施。

  在制造业领域,这些CPS包括能自主交换信息的智能机器、存储系统和生产设施,它们能独立运行和相互控制。这有利于从根本上改善工业过程,包括制造、工程、材料使用、供应链和生命周期管理。

工业4.0中大数据的应用

工业4.0核心是将大数据,云计算以及物联网等新技术应用到工业生产中,从而提高企业,行业的整体效率和竞争力。在实现智能制造,设备和生产过程中产生的大量数据需要有效的加以利用,这里面就需要构建现金的制造云平台,提供生产数据的大数据分析和处理,优化生产流程,保证产品质量,提高生产效率和生产安全。随着智能化程度的越高,生产过程中产生的数据会越来越多,大数据应用的需求会越来越强。

举例几个可以想到的大数据应用有:

智能工厂:工厂选址决策,生产任务智能调度

智能生产:KPI监控,生产提前预测

智能物流:发货预测,智能仓储,物流优化等等。

原文发布于微信公众号 - 大数据和云计算技术(jiezhu2007)

原文发表时间:2015-03-01

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