如何利用工業大資料降本增效

　　工業大資料是網際網路，大資料和工業產業結合的產物，同時又反作用於產業升級發展。對於製造業而言，瞭解行業大資料產生的背景，歸納行業大資料的分類和特點，從資料流推動本身價值創造的視角看待、重造工業價值流程，將具有現實意義。

　　以下將瞭解製造業是如何利用工業大資料降本增效的：

　　1、能耗異常值分析

　　能耗異常值分析，實現能源集中管理：將企業的水、電、氣、熱等能源進行集中監控，構建統一整合的能源管理平臺，能夠主動、及時的發現能源問題，提高能源管理水平。

　　建立能耗異常分析模型，洞察能耗問題：產量用能分析為企業提供了按考核物件、分類、分項、區域、工藝、工段、產品單耗等方式統計產品的各種能耗，並對比分析計劃產量、實際產量、完成率、耗能總量、平均單耗能等資訊。降低單位產品能源消耗，提高經濟效益。

　　實現資料共享：使用者可以隨時隨地的監視電網執行情況，能源報警時，報警資訊及時傳送到使用者手機，提高故障處理效率。

　　2、裝置故障分析及預測

　　在工業製造界，企業極不希望發生停機事故。因為，一小時的停機時間會使企業損失上百萬人民幣甚至更多。除了資金方面的損失之外，停機還意味著，當持續發生裝置故障時，對員工的激勵難度則會變大。因此，在企業的日常業務運營中，預測性維護就顯得十分重要。

　　裝置故障預測，第一步就是採集相關裝置資料。在預測性維護措施中，所使用的通用製造裝置均配備了感測器和執行器，用於監測元件的效能和健康狀況。有了這些歷史資料以及停機時間或故障率資料，企業還需要建立工業雲解決方案、分析應用程式和功能性票 據或警報系統，就可以完成車間內預測性維護活動。

　　3、生產質量分析及預測

　　質量管理的被動，就是問題驅動，發現質量問題，才想到去管理。工業時代化的今天，企業採用了各種檢測裝置和儀表，能在成品中挑出廢品，保持出廠產品的質量。

　　但是這種時候檢驗把關，無法在生產過程中起到預防、控制的作用。生產質量分析方案，從三個方面，從預防質量到優化質量，給企業質量保駕護航。

　　質量追溯分析：產品生命全週期資料關聯分析，如：生產過程分析、質量和缺陷走勢分析、裝置故障分析、客訴與訂單交付分析，三包索賠分析等

　　質量預測分析：通過資料異常點分析、缺陷異常因子分析等，預測產品質量，找出關鍵因素，給出特徵重要性排序。

　　質量優化分析：資料產生價值，剖析生產過程問題，輔助領導決策，優化產品質量。

　　4、智慧裝置運維

　　智慧裝置運維能從4個方面，為製造型企業帶來實質性幫助：

　　維修週期：建模預測裝置狀態，按小時實時調整維護計劃，讓計劃性的裝置維護更合理、高效，降低成本。

　　故障預測：建模預測裝置故障，提前處理，讓非計劃性的裝置維護更可控，有效減少停機時間，從而降低對生產帶來的損失。

　　人力成本：裝置運維智慧化，減少對有經驗的工程師的依賴程度，同時減少運維人員的無必要的定期檢查。

　　提高裝置效率：預測裝置狀態，計劃性的裝置運維，按需維護，不用等到定期維護，更有效延長裝置的生命週期。

　　5、需求計劃

　　需求計劃主要從以下3方面，實現打通端到端的供應鏈管理：

　　供應鏈診斷分析：協助客戶進行供應鏈的整體診斷，重點關注銷售、庫存、運營、計劃的流程以及間接費用的分析。

　　資料建模優化：建模進行供應鏈成本優化、庫存優化、需求預測，為管理層作出更明智的商業決策提供支援和洞察力。

　　管理駕駛艙：啟用管理層視覺來整合需求計劃、運營計劃和庫存計劃，進行全維資料管理、探索和視覺化呈現。

　　6、企業經營管控

　　管理駕駛艙，突破管理盲區，建立企業管理系統。

　　實時的、準確的、全面的獲取企業運營現狀，實現管控透明化，及時發現問題，為科學決策提供支撐;

　　通過問題看板展示相關負責人或領導可直觀的瞭解現行問題及專案進展等情況，追溯科研能力及生產能力相關的缺失，及時予以科研流程及生產流程的干涉，從根本上解決問題，達到企業價值及客戶需求。

　　如何利用工業大資料降本增效.中琛魔方大資料平臺表示大資料分析平臺解決了工業大資料分析中遇到的資料分析方法難以直接應用的問題，使得深入挖掘工業大資料，發現工業大資料價值變得便捷易行。