智能制造转型过程中的数据化运营

腾讯产业互联网学堂1

发布于 2023-05-29 14:46:09

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发布于 2023-05-29 14:46:09

制造业正面临着企业运营数据化的变革，实现以数据感知、数据处理分析、制造过程决策与支持、数据可视化技术为核心的智能工厂已经成为趋势。我们邀请了永洪科技高级咨询顾问高晓明老师，来分享关于智能制造转型过程中的数据化运维的内容。内容主要分为三个部分：一、目前在智能制造转型过程中制造业普遍面临的业务挑战，包括行业的发展趋势；二、永洪联合腾讯提供的一些方案，主要针对当前数据化转型过程中的一些痛点问题；三、永洪和腾讯在制造业的一些案例的分享.

智能转型过程中制造业普遍面临的业务挑战

早在2015年，李克强总理就提出智能制造的概念，从本质来说，智能制造就是利用新一代的信息技术和智能设备，让传统制造业进行深入和广泛的转型升级。这会涉及到信息技术，包括物联网、大数据、云计算和人工智能等技术；以及智能设备，如工业机器人、数控机床和3D打印、Red检测设备等，这两个方面。最终把这些制造要素做一个互联互通，促进产品设备、工业管理和服务的智能化发展。

在这样的背景下，目前制造业面临着库存、效率、成本和质量四个方面的挑战。企业有效地平衡库存和服务水平，可以用库存费用加速资金周转。加快新产品上市的速度，缩短产品的生命周期，要求我们及时的根据前端用户的需求来调整自身的产品，提升效率。在生产过程中，要减少供应链中消耗的时间。过硬的产品质量是赢得客户的有效保障。

目前制造业的发展趋势，首先要求我们的产品要更加符合用户的个性化的需求。传统的不管是制造业还是零售业，从品牌到最终的用户，中间可能要经过经销商、分销商等等的通道。前端的需求往往不能很及时的反馈到企业。在个性化的要求下，我们需要快速的实现产品的迭代，不仅是产品研发，生产环节也要更加的个性化。其次，就是在产品日趋智能化的背景下，一些行业比如汽车、家具等行业，开始构成了新的生态，比如智能家居、车联网。互联互通会赋予产品新的定义。第三，就是产品的设计和制造的方式会发生很大的变革。随着技术的发展，比如说刚才提到的物联网大数据、人工智能等技术和一些智能设备的发展，会对我们的研发产生很大的变革影响。第四，整个企业的运营都会实时产生一些数据，这些数据，有的会储存在业务系统里面，有些可能就储存在一些离线文档之中。企业运营的过程中需要基于这些数据去做一些核心的洞见，这些数据将会支撑我们的决策。

其实在这个过程中，可以从几个维度去发展，第一，我们要实现产品的智能化；第二，我们的生产过程要越来越智能化，车间的自动化程度会越来越高；第三，管理要越来越智能化，这个就要求我们在管理模式方面需要去做一些创新，包括要有对应的信息系统来作为支撑。

联合解决方案

下图是腾讯云联合永洪提供的大数据分析平台的整体技术架构。最底层是基础设施，包括数据的存储以及计算，这个里面涉及到底层的服务器、存储、通信网络。对底层数据进行对接和数据清洗加工后，它们就会被最终整合到我们的数据平台上面来，从而实现子系统的一个互联互通。在底层之上的话，就是基于永洪的产品做出的数据分析和数据挖掘，这可以满足我们做各种各样的机器查询数据报告，包括深入分析的一些数据挖掘和算法。上层就是我们的各个业务主题。

当然，对于用户来说，我们也会提供各种各样的终端去适配，不管是您是在终端，还是通过大屏，还是通过移动端，我们都有对应的技术去满足您的需求。

目前我们制造业的数据来源，被切分成了三个部分，第一部分就是iot数据，这些数据包含着售卖出去的智能产品采集到的用户的数据，比如说智能家居、车联网。例如我们家里买了一些空调、冰箱之类的家电，它们是有自己的APP的，通过这些APP可以实现控制，同时也会进行数据采集的，这都是iot终端采集到的一些用户的数据，这种数据可以用到流程制造行业里面。因为整个的工艺是有延续性的，这些设备我们要实时做对应的监控，以防止出现意外停机。在这个过程中我们可能需要通过传感器去采集一些震动、温度等数据。第二部分，就是业务系统里面产生的物流、资金流数据，这里面可能对应的有不同的业务系统。第三部分是外部的数据，比如业务上下游的一些合作伙伴的数据，甚至是竞争对手的数据。举个例子，我们有一个在白酒行业的客户，在做项目的时候他们有很多的指标，这些指标可以被拿到一个评分的空间去对比，我就可以知道竞争对手指标的状况，再对比我的数据的状况。这三个部分，就是目前制造业的数据体系。这些数据的话还是比较分散的，为了要做数据分析，我们通常要把各个业务系统的数据抽取到数据仓库里面来。

高晓明老师还分享了多个永洪和腾讯在制造行业中的探索和合作案例，感兴趣的同学可以点击文末“阅读原文”观看完整直播课视频，并在公众号回复“PPT获取”，获得课程PPT。