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引言

     工業(yè)大數據，源于工業(yè)信息化應用，涉及條形碼、RFID、傳感器等技術，隨信息技術在工業(yè)的廣泛應用而迅速增長。這些數據多為非結構化，且對實時性有高要求，其應用挑戰(zhàn)與互聯(lián)網行業(yè)相仿，甚至更復雜。工業(yè)大數據的利用預示著企業(yè)創(chuàng)新和變革，通過高級分析等技術，推動研發(fā)、生產、運營等各環(huán)節(jié)的效率提升和洞察力增強。本文將探討其在制造企業(yè)中的多種應用場景。

01加速產品創(chuàng)新

     客戶與工業(yè)企業(yè)的交互產生大量數據，分析這些數據不僅有助于客戶參與產品創(chuàng)新，還能促進產品設計。福特公司就是利用大數據技術優(yōu)化其?？怂闺妱榆嚨牡湫桶咐蛊涑蔀?/span>"大數據電動車"。

     福特?？怂闺妱榆囋谛旭偤屯７艜r收集的數據，如加速度、剎車、充電和位置信息，不僅對司機有用，也幫助福特工程師了解駕駛習慣，優(yōu)化產品。即使車輛靜止，也會持續(xù)發(fā)送胎壓和電池系統(tǒng)數據。

     這種以客戶為中心的大數據應用帶來多方面益處：司機獲得實時信息，工程師通過分析駕駛數據制定改進計劃，電力公司和供應商也能據此規(guī)劃充電站和電網負荷。這展示了大數據在促進產品創(chuàng)新和協(xié)作方面的潛力。

02產品故障診斷與預測

     大數據技術在產品售后服務和改進方面發(fā)揮著重要作用。傳感器和互聯(lián)網技術的應用使得實時故障診斷成為可能，而數據建模和仿真技術提高了預測動態(tài)變化的能力。

     以波音公司為例，其飛機系統(tǒng)在飛行中產生的大量數據，如發(fā)動機、燃油系統(tǒng)等的實時數據，為故障診斷和預測提供了重要信息。波音737飛機的發(fā)動機在飛行中每30分鐘就能產生高達10TB的數據。

     通用電氣（GE）的能源監(jiān)測和診斷中心則通過分析全球燃氣輪機的傳感器數據，每天為客戶收集10G數據，支持故障診斷和預警。風力渦輪機制造商Vestas通過分析天氣和渦輪儀表數據，優(yōu)化渦輪機布局，提高電力輸出并延長服務壽命。

     這些案例展示了大數據在產品故障診斷和改進中的廣泛應用，為企業(yè)提供實時監(jiān)控、故障預測和性能優(yōu)化的能力。

03工業(yè)物聯(lián)網生產線的大數據應用

     現代化工業(yè)制造生產線安裝有數以千計的小型傳感器，來探測溫度、壓力、熱能、振動和噪聲。因為每隔幾秒就收集一次數據，利用這些數據可以實現很多形式的分析，包括設備診斷、用電量分析、能耗分析、質量事故分析(包括違反生產規(guī)定、零部件故障)等。首先，在生產工藝改進方面，在生產過程中使用這些大數據，就能分析整個生產流程，了解每個環(huán)節(jié)是如何執(zhí)行的。一旦有某個流程偏離了標準工藝，就會產生一個報警信號，能更快速地發(fā)現錯誤或者瓶頸所在，也就能更容易解決問題。利用大數據技術，還可以對工業(yè)產品的生產過程建立虛擬模型，仿真并優(yōu)化生產流程，當所有流程和績效數據都能在系統(tǒng)中重建時，這種透明度將有助于制造商改進其生產流程。再如，在能耗分析方面，在設備生產過程中利用傳感器集中監(jiān)控所有的生產流程，能夠發(fā)現能耗的異常或峰值情形，由此便可在生產過程中優(yōu)化能源的消耗，對所有流程進行分析將會大大降低能耗。

04工業(yè)供應鏈的分析和優(yōu)化

     大數據分析已成為電子商務企業(yè)提升供應鏈效率的關鍵工具。京東商城利用大數據預測商品需求，優(yōu)化配送和倉儲，確?？焖俚目蛻趔w驗。技術如RFID、物聯(lián)網和移動互聯(lián)網為工業(yè)企業(yè)提供了供應鏈的全面數據，分析這些數據可顯著提高效率并降低成本。

    海爾公司通過整合客戶、內部和供應商數據，利用供應鏈大數據進行持續(xù)改進和優(yōu)化，實現了對客戶需求的快速響應。

    在美國，大型OEM供應商依靠市場預測和多種變量，如銷售數據和天氣預報，來銷售產品。工業(yè)制造企業(yè)通過分析銷售、傳感器和供應商數據庫數據，可以準確預測全球需求，跟蹤庫存和銷售價格，實現成本節(jié)約。利用產品傳感器數據，企業(yè)還能預測零件需求，進一步減少庫存，優(yōu)化供應鏈。

05產品銷售預測與需求管理

      大數據提供了深入分析銷售趨勢的能力，通過多維度的歷史數據組合，企業(yè)可以洞察區(qū)域需求、產品受歡迎度、消費者偏好等關鍵信息。這有助于企業(yè)調整產品和鋪貨策略，以適應市場需求。

      例如，在開學季，高校集中的城市文具需求激增，企業(yè)可以通過增加促銷活動來鼓勵經銷商提前訂貨，并提前規(guī)劃產能以滿足需求。在產品開發(fā)方面，企業(yè)可以根據消費者關注點調整產品功能，如提升手機的拍照功能以適應市場趨勢，同時推動4G手機的市場份額。

      通過細致的大數據市場分析，企業(yè)能夠發(fā)現并抓住潛在的銷售機會，實現產品策略的精準定位和市場響應的快速調整。

06生產計劃與排程

    在制造業(yè)中，面對小批量多品種的生產需求，數據的精細化采集（如MES/DCS系統(tǒng)）和信息量的激增對生產計劃系統(tǒng)（APS）提出了快速響應的挑戰(zhàn)。大數據技術能夠提供豐富的信息，幫助我們識別歷史預測與實際的偏差，同時考慮產能、人員、物料和工裝模具的約束。

    通過智能優(yōu)化算法，我們可以制定出預先的生產計劃，并實時監(jiān)控計劃與實際生產之間的差異，實現計劃的動態(tài)調整。這有助于避免將群體特征錯誤地應用到個體上，比如將工作中心的數據錯誤地等同于單個設備或人員的數據。

    大數據的關聯(lián)分析和監(jiān)控能力使我們能夠預測并規(guī)劃未來。盡管大數據可能存在不完美之處，但只要合理運用，它就能成為我們強有力的工具。正如福特曾詢問大數據客戶的需求，得到的是“更快的馬”，而非后來普及的汽車，這表明在大數據的世界里，創(chuàng)意、直覺、冒險精神和知識追求是至關重要的。

07產品質量管理與分析

     傳統(tǒng)制造業(yè)正受到大數據的深刻影響，迫切需要創(chuàng)新方法來應對大數據帶來的挑戰(zhàn)，特別是在產品研發(fā)、工藝設計、質量管理和生產運營等方面。以半導體行業(yè)為例，芯片生產過程中的復雜工藝步驟產生了大量檢測數據，這些數據是企業(yè)的潛在財富，但如何有效挖掘其價值，找出影響產品良率的關鍵因素，是半導體工程師面臨的技術難題。

     一家半導體科技公司每天在晶圓測試環(huán)節(jié)產生包含眾多測試項目的龐大數據集。按照傳統(tǒng)方法，對這些數據進行過程能力分析是一項龐大而繁瑣的工作，不僅計算量大，而且難以揭示不同測試項目間的關聯(lián)性和產品的整體質量性能。

    然而，利用大數據質量管理分析平臺，我們不僅可以快速完成傳統(tǒng)的過程能力分析，還能獲得新的分析結果，從而更全面地理解和提升產品質量。這表明，大數據技術的應用為傳統(tǒng)制造業(yè)提供了新的視角和解決方案，有助于企業(yè)從數據中發(fā)現價值，優(yōu)化生產流程和產品質量管理。

結語

     綜上所述，AI能為制造企業(yè)帶來的能力邊界突破與業(yè)務創(chuàng)新賦能是顯而易見、潛力巨大的。隨著數字經濟的持續(xù)發(fā)展，諸多數字化技術，包含人工智能技術已成企業(yè)轉型必選題。而企業(yè)領導人在此過程中擔任關鍵角色，需建立持續(xù)擁抱新技術、擁抱AI的創(chuàng)新文化，從單點探索逐步走向全民AI，并于過程中幫助員工同步提升個人數字化能力，利用新技術改善每個業(yè)務單位的工作效率與工作流程，通過研供產銷各業(yè)務的全面優(yōu)化，繼而實現降本增效、提質轉型的目標，創(chuàng)建AI賦能的新型智造運營體系。