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          大數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化成為發(fā)展工業(yè)4.0的基礎(chǔ)

          發(fā)布時(shí)間:2016-07-12 來源:中國(guó)自動(dòng)化網(wǎng) 類型:產(chǎn)業(yè)分析 人瀏覽
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          工業(yè)4.0 大數(shù)據(jù)

          導(dǎo)  讀:

          從德國(guó)、美國(guó)到臺(tái)灣各個(gè)制造大國(guó),無不積極推動(dòng)工業(yè)4.0,希望能協(xié)助制造業(yè)者解決經(jīng)營(yíng)困境、提升競(jìng)爭(zhēng)力,而大數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化(Manufacturing Analytic & Optimization; MAO)則成為發(fā)展工業(yè)4.0的基礎(chǔ)。

              近年來,發(fā)展智慧工廠成為全球制造業(yè)的顯學(xué),隨著人力短缺、工資上漲、產(chǎn)品交期越來越短、市場(chǎng)需求變動(dòng)大等問題出現(xiàn),制造業(yè)正面臨新一波轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn),如何在控制生產(chǎn)成本的同時(shí),還能提高生產(chǎn)力與效率,則是轉(zhuǎn)型的主要目的,也因此,從德國(guó)、美國(guó)到臺(tái)灣各個(gè)制造大國(guó),無不積極推動(dòng)工業(yè)4.0,希望能協(xié)助制造業(yè)者解決經(jīng)營(yíng)困境、提升競(jìng)爭(zhēng)力,而大數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化(Manufacturing Analytic & Optimization; MAO)則成為發(fā)展工業(yè)4.0的基礎(chǔ)。

          大數(shù)據(jù) 工業(yè)4.0

              制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析五大應(yīng)用

              深耕制造業(yè)多年的IBM,在大數(shù)據(jù)分析上提供的不只是產(chǎn)品,還有結(jié)合產(chǎn)業(yè)知識(shí)與豐富經(jīng)驗(yàn)的顧問服務(wù),幫助制造業(yè)者做出正確有效率的大數(shù)據(jù)分析。
              IBM 商業(yè)分析部資深業(yè)務(wù)劉君彥指出,目前市面上有很多大數(shù)據(jù)分析的解決方案,但大多只能做到資料視覺化,也就是以圖表呈現(xiàn)分析結(jié)果,而IBM MAO 可以根據(jù)制造業(yè)所面臨的問題,決定要做哪一種分析,例如預(yù)測(cè)或模擬,甚至整合財(cái)務(wù)或產(chǎn)銷端資訊,找出解決問題的方法,這在智慧制造過程中是非常重要的事,因?yàn)槠髽I(yè)往往擁有大數(shù)據(jù),卻不知道該如何分析。
              IBM 全球企業(yè)咨詢服務(wù)事業(yè)群資深顧問李藝鋒進(jìn)一步指出,目前,高科技制造業(yè)者面臨到的問題主要有三種,第一、未預(yù)期的物料問題或設(shè)備故障直接沖擊產(chǎn)能,以致耗損大量成本;第二、因制程穩(wěn)定性問題造成產(chǎn)品良率下降,不但影響獲利更影響客戶滿意度;第三、制程世代轉(zhuǎn)換越來越快,如何加快量產(chǎn)速度,成為獲利的關(guān)鍵因素。
              因此,IBM 根據(jù)制造業(yè)所面臨到的問題與產(chǎn)品生命周期,歸納出制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析五大應(yīng)用模式:
              第一、物料品質(zhì)監(jiān)控。原物料品質(zhì)不穩(wěn)定其實(shí)有跡可循,然而傳統(tǒng)SPC 監(jiān)控要等到發(fā)生問題時(shí)才會(huì)做出警示,此時(shí)不僅己經(jīng)影響產(chǎn)品品質(zhì),更不容易找出原因,而MAO 則是主動(dòng)分析趨勢(shì)變化,發(fā)現(xiàn)潛在問題即早做出預(yù)警,以便能及早解決(如:更換物料)維持產(chǎn)品品質(zhì)。
              第二、設(shè)備異常監(jiān)控與預(yù)測(cè)。傳統(tǒng)SPC 監(jiān)控雖然也涵蓋設(shè)備參數(shù),但有時(shí)設(shè)備仍然會(huì)發(fā)生問題,工程師也不知道設(shè)備發(fā)生問題該怎么處理最有效,MAO 運(yùn)用設(shè)備感測(cè)資料及維修日志,找出發(fā)生設(shè)備異常的模式,監(jiān)控并預(yù)測(cè)未來故障機(jī)率,好讓工程師可以即時(shí)執(zhí)行最適決策。
              第三、零件生命周期預(yù)測(cè)。零件或耗材有其生命周期,制造業(yè)者多半根據(jù)供應(yīng)商建議進(jìn)行定期更換,卻忽略了生產(chǎn)及環(huán)境條件對(duì)耗損速度的影響,導(dǎo)致以下兩種情況經(jīng)常發(fā)生,一是在太早更換零件,造成不必要的開銷,二是太晚更換零件,導(dǎo)致品質(zhì)受影響。MAO 根據(jù)生產(chǎn)及設(shè)備狀態(tài)資料、零件資訊,精準(zhǔn)預(yù)測(cè)零件生命周期,在需要更換的最佳時(shí)機(jī)提出建議,幫助制造業(yè)者達(dá)到品質(zhì)成本雙贏。
              第四、制程監(jiān)控提前警報(bào)。制造業(yè)的制程參數(shù)相當(dāng)多且彼此會(huì)互相影響,若是因?yàn)橹瞥虆?shù)偏移而影響產(chǎn)品品質(zhì),工程師只能單一站點(diǎn)逐步追查,相當(dāng)耗費(fèi)時(shí)間,而MAO 的做法是建立產(chǎn)品品質(zhì)預(yù)測(cè)模型,找到最佳的制程黃金區(qū)間,一旦發(fā)現(xiàn)制程參數(shù)偏移到區(qū)間外,便即時(shí)發(fā)出警報(bào),讓工程師可以即時(shí)進(jìn)行調(diào)整或其他決策。
              第五、良率保固分析。對(duì)制造業(yè)者來說,產(chǎn)品良率過低或是出售后于保固期間內(nèi)發(fā)生問題,不僅會(huì)增加成本,更直接影響企業(yè)形象與客戶滿意度。因此MAO結(jié)合生產(chǎn)設(shè)備、產(chǎn)品良率及維修保固相關(guān)資料,建立預(yù)測(cè)模型,以預(yù)測(cè)良率并降低保固成本。
              Honda 改善電動(dòng)車電池壽命
              目前,IBM MAO 在全球制造業(yè)的應(yīng)用相當(dāng)普及,汽車業(yè)便是其一。像日本汽車業(yè)者Honda 便應(yīng)用在電動(dòng)車電池上,因?yàn)殡妱?dòng)車不像汽車或油電混合車一樣,可以使用汽油做為動(dòng)力來源,其唯一的動(dòng)力就是電池,所以Honda 希望進(jìn)一步了解電池在什么情況下,績(jī)效表現(xiàn)最好、使用壽命最長(zhǎng)。
              透過IBM MAO 解決方案,讓Honda 可以搜集并分析車輛在行駛中的一些資訊,如:道路狀況、車主的開車行為、開車時(shí)的環(huán)境狀態(tài)等,這些資訊一方面可以幫助業(yè)者預(yù)測(cè)電池目前的壽命還剩下多長(zhǎng),以便即時(shí)提醒車主做更換,一方面也可以提供給研發(fā)部門,做為未來設(shè)計(jì)電池的參考。
              BMW 降低80%零件報(bào)廢率
              德國(guó)汽車業(yè)者BMW 則是應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析,在短短12周時(shí)間內(nèi)降低80%的零件報(bào)廢率。一臺(tái)汽車需要的零件有很多種,其中一個(gè)是與引擎結(jié)合的引擎上蓋,過往,BMW 要等到最終引擎組裝階段,將引擎上蓋組裝完成后才知道這個(gè)零件能否使用,如果不能使用就只好將整個(gè)引擎報(bào)廢。
              而導(dǎo)入IBM MAO 解決方案后,在引擎生產(chǎn)線上就可以做即時(shí)的監(jiān)測(cè)與分析,倘若品管沒有問題則直接進(jìn)到最后的組裝程序,但若零件品質(zhì)不好且無法修補(bǔ)則直接報(bào)廢,或者零件品質(zhì)不好但能經(jīng)過其他方式修補(bǔ),則于修補(bǔ)后再度進(jìn)行品管測(cè)試,借此提高生產(chǎn)效率、降低報(bào)廢率。
              蒲項(xiàng)鋼鐵提高產(chǎn)品良率
              鋼鐵是國(guó)家的基礎(chǔ)工業(yè),鋼鐵廠的生產(chǎn)過程多為一站到底不停機(jī),倘若遇到產(chǎn)品不良率增加卻又找不到原因的情況時(shí),鋼鐵業(yè)者通常只能選擇停機(jī)尋找原因,而停機(jī)往往代表的就是營(yíng)業(yè)損失,蒲項(xiàng)鋼鐵就是遇到這樣的問題,但是經(jīng)由IBM MAO 解決方案,幫助蒲項(xiàng)鋼鐵在不停機(jī)的情況下找出造成產(chǎn)品瑕疵的原因,不僅避免營(yíng)業(yè)損失還能提高生產(chǎn)效率。
              劉君彥指出,鋼鐵原料必須經(jīng)過熱軋制程,才能將高溫的鋼胚軋延成鋼卷、鋼板或條鋼線材等產(chǎn)品,而鋼鐵的熱軋制程通常包含水刀切割、涂漆…等流程,當(dāng)初蒲項(xiàng)鋼鐵懷疑可能機(jī)臺(tái)?蝕或人員操作不當(dāng)?shù)纫蛩兀斐僧a(chǎn)品不良率增加,經(jīng)過IBM 
              MAO的分析后,發(fā)現(xiàn)外部環(huán)境高溫潮濕,造成機(jī)臺(tái)生銹、水刀切割角度偏移、雜質(zhì)混入鋼材影響烤漆,造成鋼輸出品質(zhì)不穩(wěn)。解決之道是當(dāng)回應(yīng)變數(shù)偏離設(shè)定值的時(shí)候,IBM MAO 將會(huì)自動(dòng)提示工程師重新設(shè)定指定的關(guān)鍵參數(shù),讓其回復(fù)到某一個(gè)水準(zhǔn)。同時(shí),為了確定關(guān)鍵的驅(qū)動(dòng)因素,在成千上百個(gè)監(jiān)測(cè)變數(shù)中,使用了決策樹建立簡(jiǎn)潔的預(yù)測(cè)模型,并且使用回歸模型確定控制驅(qū)動(dòng)因素的置換。
              李藝鋒認(rèn)為,MAO 對(duì)制造業(yè)的效益不只在于預(yù)測(cè)潛在風(fēng)險(xiǎn),還能提出最佳決策建議,建立最佳化生產(chǎn)流程,從而降低營(yíng)運(yùn)成本、創(chuàng)造最大化獲利。 

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          • 2023北京軟件博覽會(huì)|世亞軟博會(huì)

            世亞國(guó)際軟件產(chǎn)品博覽會(huì)(簡(jiǎn)稱:世亞軟博會(huì))自2010年創(chuàng)辦以來,至今已成功舉辦十多屆。世亞軟博會(huì)是中國(guó)知名度較高、規(guī)模較大、影響力較廣的專業(yè)展覽會(huì);是被國(guó)際業(yè)界公認(rèn)的不可錯(cuò)過的名展之一。隨著世亞軟博會(huì)的國(guó)際地位和影響不斷提升,已成為國(guó)內(nèi)外軟件、IT、信息技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、5G等行業(yè)交流與貿(mào)易的重要展會(huì),

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