赋能决策,宜科助力企业数字化转型
分类:电工电气

随着"中国制造2025"制造强国战略的不断推广和深入, 智能、创新、先进技术的不断涌现,数字化工厂正成为企业转型的必经之路。面对市场上众多解决方案,为什么要进行数字化转型、如何转型等这些问题, 普遍困惑着企业,这也成为很多企业无法落实执行数字化转型的主要原因之一。

数据采集是整个工业自动化控制的基础,现在又是大数据时代,所以对于数据的把控准确的话,能够很好的预估把控市场,这个对于企业的发展显得尤为重要。制造工业在生产产品的时候,为了保证生产过程的稳定、搞笑,肯定会对生产过程中的相关数据进行实时采集和监控。那么下面我具体来讲讲工业车间生产制造数据采集的意义。

如何实现智能制造是大家都关心的问题。长期来制造商一直以来都在有意采集并存储数据。随着时间的推移,数据在制造业分析的需求将越来越大,将数据转化为情报的能力将有越来越大的需求。几十年来很多制造业企业一直在通过历史记录、MES,ERP,EAM等各种应用系统采集数据。几十年的经营操作下来,确实纪录了不少的数据。这些纪录的数据是大数据么?对于许多制造厂商或资产密集型企业而言,工业大数据是什么,到底有什么用,以及相关的预测性分析是什么且有什么用都是一系列需要明确的问题。

数字化转型的基础在于数据,而数据的关键在于对的数据、对的来源、对的时间以及对的人和对的决策,有了这样的数据,数字化转型才能稳步发展。但很多企业都有这样的困难:企业老板无法及时了解企业的生产运行情况,为此需要投入大量的人力和物力进行数据统计,统计的数据往往只是显示最终结果并且时间比较滞后,造成生产情况无法及时了解、跟踪处理。因此,数字化转型第一步,需要找到对的数据以及对的来源进行获取、采集。

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目前很多企业都会用到一种或多种采集方式,以下是传统的三种数据采集方式:

举足轻重:车间制造过程数据采集的意义

近日在沈阳召开的全国工业大数据联盟峰会上,我们就工业大数据在制造业应用方面采访了一直在大数据方面卓有建树的西安弈聪信息技术有限公司(简称:弈聪软件)大数据运营总监尹宏刚先生。首先尹宏刚工业大数据方面纠正了我们认识方面的两点错误:1、工业大数据应用市场是一个尚未打开或是刚刚开启,但实践是大数据的最终价值体现,具体来说智能工厂、机器人等技术这些都依托于大数据,为工业制造提供有效科学依据,可以说大数据是智慧制造的核心能源。在制造业确是有“大量数据”,但这并不是我们大多数人从市场上所理解的“大数据”涵义。2、数据量大还是量小本身并不是判断大数据价值的核心指标,而数据的实时性和多元性应该对大数据的定义和价值更具直接的影响。数字化转型意味着把数据作为智能制造的核心驱动力,利用数据去整合产业链和价值链。当代大数据处理技术的价值在于技术进步,也是因为技术进步才促使使大数据成为商业中有价值的核心驱动因素。然而在大数据定义里面,特别强调大数据是多样化信息资产,不仅关注实际数据,而最最重要的是关注大数据处理方法。

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现代制造模式以生产效率、产品质量、生产成本等作为衡量企业制造能力和水平的主要标志,然而由于企业规模扩大、技术改造深入和市场竞争加快,造成具有多源异构性、形式多样性、复杂多变性等特征的车间制造过程信息急剧膨胀,再加上传统的企业管理系统无法精细控制到流程复杂、信息纷乱的车间制造过程(特别是包括了设备和人员的车间设备层),使得企业管理层难以准确掌握生产现场的实时情况。数据采集系统的发展历史现代制造企业的管理信息系统都是建立在自身的复杂性之上,而制造车间作为最重要的信息源头,存在着大量的无序、冗余、残缺、异构信息,要想克服他们之间存在的信息交互的鸿沟,这就对车间制造过程信息的采集和集成提出了更高的要求,需要对车间制造过程的集成性和企业信息系统的交互性方面进行提升。

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因此,信息的采集和集成是现代企业实施信息化战略的迫切需求,只有将制造过程中各种信息进行准确采集和有效集成,才能够及时准确掌握制造过程中的动态信息,从而为提高生产效率和制造资源利用率提供支持。

针对制造业企业如何进行工业大数据分析,尹宏刚表示定义制造业大数据必须通过大数据的三个特性来了解大数据的特性。

因地制宜:选择合适的数据采集方式

1、大数据的收益

车间制造过程信息的采集和集成的目标是:在正确的时间,将正确的信息以正确的方式传递给正确的系统(或人员),以做出正确的决策(或操作)。因此,要根据具体的需求来选择的数据采集方式。数据采集的关键是接口,包括物理接口(物理连接方式)和数据接口(数据的逻辑表达形式,即数据模式),数据采集和集成的过程是将具有源数据模式的源数据映射(或转变)为具有目标数据模式的目标数据,然后将分析和处理后的信息以不同

当代大数据处理技术的价值在于技术进步,同时也是因为技术进步,使大数据成为商业中有价值的核心驱动因素。作为智能制造的三驾马车之一,工业大数据分析已经被多数的制造企业所认知并接受。许多制造业企业认为自己在生产运营方面也累积了大量的数据,是时候可以用到大数据了。

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