数之联CTO方育柯:大数据时代下的传统制造业

数据猿导读

无论是物联网的建设,或者是内部数据、外部数据的收集整合,以及平台建设和后续的数据分析,做规划都是自上而下的,做实施是自下而上的,要有一个统一的方法论去支撑。

作者 | 方育柯

随着我国经济发展进入新常态,大数据在稳增长、促改革、调结构、惠民生中承担着越来越重要的角色。同时,大数据也在重构信息技术体系和产业格局,为我国工业的信息化建设发展提供巨大的机遇。

4月24日,《魔方大数据系列应用圆桌论坛之智能工业创新应用论坛》活动在美丽的江苏盐城大数据产业园顺利举行。

出席此次活动的嘉宾有:

盐城市人大常委会副主任、城南新区

党工委书记 周键云

盐城市城南新区党工委副书记、管委会

主任 杨雪峰

盐城市城南新区党工委副书记、科教城管委会

主任 郭庆生

盐城市经信委副主任 沈影帆

上海超级计算中心主任、上海大数据联盟

秘书长 周曦民

明略数据工业大数据专家 葛利鹏

数之联CTO 方育柯

苏州无限愿景联合创始人 陈春雨

泰瑞数创科技COO 王睿

以下是由数据猿精编整理发布的 数之联CTO方育柯 的精彩分享:

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智能制造大概是在2015年正式提出来的,我今天主要是讲一些干货,讲我们在这方面实践的一些案例。

中国不单单提了2025这个计划,其实还有2035、2045,大概要用30年的时间让中国从制造业大国转变为制造业强国。"2025计划"给出了10个重点发展领域,比如:信息通信、数控机床、轨道交通等等。

这里的几个维度,横向是指在整个农产品的生命周期来,从设计、生产、物流、销售、服务给了一个含义。其次是从整个物理层级上,从设备、车间、企业之间的互联上。最后是从资源要素的互联互通、智能工程里去发挥我们的价值。

我们需要让企业领导知道未来3、5年要建什么样的系统,他的成本、收益、周期如何?有没有统一的路径规划。

无论是物联网的建设,或者是内部数据、外部数据的收集整合,以及平台建设和后续的数据分析,做规划都是自上而下的,做实施是自下而上的,要有一个统一的方法论去支撑。

工业、制造业企业来,数据、大数据在里面发挥的价值如何?在这里面可以做5件事。

1、产品设计与优化

基于互联网舆情分析、客户反馈、竞争对手分析、客户使用习惯、维修记录、售后历史等指导新产品的设计与开发,提升产品竞争力。比如说京东、天猫,这里面包含着用户对产品的评价,包括口感、质量、包装。根据这些信息就可以发现产品的缺陷,这是一个产品跟用户的交互。用户希望改进的点、创新点在什么地方,我们就可以在什么地方进行产品优化,做市场想要的产品。

2、供应链决策的优化

通过分析产品生产上下游企业信息,为制造企业选择更好的供货商提供指导意见,提升产品整体质量,降低成本。比如汽车,在上游的供应链,差不多有10万家,我们怎么去甄别哪些是靠谱的,哪些是不靠谱的?我们就要去分析生产、营销的活跃度。

3、产品生产优化

在产品生产环节基于工业数据的大数据分析,实现生产参数的优化,潜在故障的提前预测以及故障的诊断,降低维修成本,提升生产力。

4、产品精准营销

基于客户特征数据分析,精准把握客户需求,将产品推送给合适的客户。

5、客户需求与舆情分析

分析客户的反馈数据,及互联网公开渠道的舆情数据,分析产品的质量、优劣势等,获取客户需求,为产品设计、公司公关提供依据。

今天的主题是智能制造,接下来我要说四个案列。

第一个案列是某大型制造集团。我们跟他合作去做智能工厂里车间的优化。

我们会建立一个模型,然后按照数据去进行进一步的量化,我们会定期去采集生产的数据情况。基于这套数据,我们就可以去选择多个模型。

在新的生产数据产生是时,我们会做实时校正,检测当前指标是否会导致抛率增高。如果有增高,就会通知线上去校正模型,并且提供校正的参数。这样就可以使抛料率大幅下降。

第二个案列是核电站。核电站对安全的要求非常高,收益也是非常高的。我们要做的就是对电站高精度的安全监控。核电站随着控制棒的振动,会导致电站里的零件松脱,如果时间长了就会出现损坏。我们会在电站部署传感器,及时检测振动的情况,以及松脱部件的撞击信号。

第三个案例是我们合作的某大型酒业集团。我们会对数据质量较好的车间进行分析。我们找出最有经验、最优的参数,帮助他们去提升一级酒的产量、转化率。后期我们还可以通过分析帮助提升真正影响酒的口感、质量的微生物指标。以及基于天猫、淘宝的价格、用户评价去做市场分析。

第四个案例是常州瑞声科技。他们是中国最大的手机后壳加工企业。这里一台机床每天加工手机壳大概要消耗5000把刀具,这是一个很大的成本。

我们的做法是我们通过其他的信号、信息,帮他去分析这把刀还可以加工多少个手机壳,记录刀具的磨损情况。我们可以提高道具20%的使用频率,生产成本也进行了大幅度的缩减。

今天由于时间比较短,我主要是讲一些案例,主要是讲干货,如果大家有需求,对我们的方法论、产品、项目案例有兴趣,我们可以私下再聊,谢谢大家!

原文发布于微信公众号 - 数据猿(datayuancn)

原文发表时间:2017-04-27

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