眾賞觀察：“互聯(lián)網(wǎng)工業(yè)”下的大數(shù)據(jù)應用場景分析

1、眾賞觀察:“互聯(lián)網(wǎng)+工業(yè)”下的大數(shù)據(jù)應用場景分析工業(yè)大數(shù)據(jù)是一個全新的概念,從字面上理解,工業(yè)大數(shù)據(jù)是指在工業(yè)領域信息化應用中所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)。隨著信息化與工業(yè)化的深度融合,信息技術滲透到了工業(yè)企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié),條形碼、二維碼、RFID、工業(yè)傳感器、工業(yè)自動控制系統(tǒng)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技術在工業(yè)企業(yè)中得到廣泛應用,尤其是互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術在工業(yè)領域的應用,工業(yè)企業(yè)也進入了互聯(lián)網(wǎng)工業(yè)的新的發(fā)展階段,工業(yè)企業(yè)所擁有的數(shù)據(jù)也日益豐富。工業(yè)企業(yè)中生產(chǎn)線處于高速運轉,由工業(yè)設備所產(chǎn)生、采集和處理的數(shù)據(jù)量遠大于企業(yè)中計算機和人工產(chǎn)生的數(shù)據(jù),從數(shù)據(jù)

2、類型看也多是非結構化數(shù)據(jù),生產(chǎn)線的高速運轉則對數(shù)據(jù)的實時性要求也更高。因此,工業(yè)大數(shù)據(jù)應用所面臨的問題和挑戰(zhàn)并不比互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的大數(shù)據(jù)應用少,某些情況下甚至更為復雜。工業(yè)大數(shù)據(jù)應用將帶來工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新和變革的新時代。通過互聯(lián)網(wǎng)、移動物聯(lián)網(wǎng)等帶來的低成本感知、高速移動連接、分布式計算和高級分析,信息技術和全球工業(yè)系統(tǒng)正在深入融合,給全球工業(yè)帶來深刻的變革,創(chuàng)新企業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)、運營、營銷和管理方式。這些創(chuàng)新不同行業(yè)的工業(yè)企業(yè)帶來了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工業(yè)大數(shù)據(jù)的典型應用包括產(chǎn)品創(chuàng)新、產(chǎn)品故障診斷與預測、工業(yè)生產(chǎn)線物聯(lián)網(wǎng)分析、工業(yè)企業(yè)供應鏈優(yōu)化和產(chǎn)品精準營銷等諸多方面。本文我們講就工

3、業(yè)大數(shù)據(jù)在制造企業(yè)的應用場景進行逐一梳理?？蛻襞c工業(yè)企業(yè)之間的交互和交易行為將產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),挖掘和分析這些客戶動態(tài)數(shù)據(jù),能夠幫助客戶參與到產(chǎn)品的需求分析和產(chǎn)品設計等創(chuàng)新活動中,為產(chǎn)品創(chuàng)新作出貢獻。福特公司是這方面的表率,他們將大數(shù)據(jù)技術應用到了福特?？怂闺妱榆嚨漠a(chǎn)品創(chuàng)新和優(yōu)化中,這款車成為了一款名副其實的“大數(shù)據(jù)電動車”。第一代福特?？怂闺妱榆囋隈{駛和停車時產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。在行駛中,司機持續(xù)地更新車輛的加速度、剎車、電池充電和位置信息。這對于司機很有用,但數(shù)據(jù)也傳回福特工程師那里,以了解客戶的駕駛習慣,包括如何、何時以及何處充電。即使車輛處于靜止狀態(tài),它也會持續(xù)將車輛胎壓和電池系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳送給最

4、近的智能電話。這種以客戶為中心的大數(shù)據(jù)應用場景具有多方面的好處,因為大數(shù)據(jù)實現(xiàn)了寶貴的新型產(chǎn)品創(chuàng)新和協(xié)作方式。司機獲得有用的最新信息,而位于底特律的工程師匯總關于駕駛行為的信息,以了解客戶,制訂產(chǎn)品改進計劃,并實施新產(chǎn)品創(chuàng)新。而且,電力公司和其他第三方供應商也可以分析數(shù)百萬英里的駕駛數(shù)據(jù),以決定在何處建立新的充電站,以及如何防止脆弱的電網(wǎng)超負荷運轉。這可以被用于產(chǎn)品售后服務與產(chǎn)品改進。無所不在的傳感器、互聯(lián)網(wǎng)技術的引入使得產(chǎn)品故障實時診斷變?yōu)楝F(xiàn)實,大數(shù)據(jù)應用、建模與仿真技術則使得預測動態(tài)性成為可能。在馬航MH370失聯(lián)客機搜尋過程中,波音公司獲取的發(fā)動機運轉數(shù)據(jù)對于確定飛機的失聯(lián)路徑起到了關鍵

5、作用。我們就拿波音公司飛機系統(tǒng)作為案例,看看大數(shù)據(jù)應用在產(chǎn)品故障診斷中如何發(fā)揮作用。在波音的飛機上,發(fā)動機、燃油系統(tǒng)、液壓和電力系統(tǒng)等數(shù)以百計的變量組成了在航狀態(tài),這些數(shù)據(jù)不到幾微秒就被測量和發(fā)送一次。以波音737為例,發(fā)動機在飛行中每30分鐘就能產(chǎn)生10TB數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅僅是未來某個時間點能夠分析的工程遙測數(shù)據(jù),而且還促進了實時自適應控制、燃油使用、零件故障預測和飛行員通報,能有效實現(xiàn)故障診斷和預測。再看一個通用電氣(GE的例子,位于美國亞特蘭大的GE能源監(jiān)測和診斷(M&D中心,收集全球50多個國家上千臺GE燃氣輪機的數(shù)據(jù),每天就能為客戶收集10G的數(shù)據(jù),通過分析來自系統(tǒng)內(nèi)的傳感

6、器振動和溫度信號的恒定大數(shù)據(jù)流,這些大數(shù)據(jù)分析將為GE公司對燃氣輪機故障診斷和預警提供支撐。風力渦輪機制造商Vestas也通過對天氣數(shù)據(jù)及期渦輪儀表數(shù)據(jù)進行交叉分析,從而對風力渦輪機布局進行改善,由此增加了風力渦輪機的電力輸出水平并延長了服務壽命。現(xiàn)代化工業(yè)制造生產(chǎn)線安裝有數(shù)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(shù)據(jù),利用這些數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)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(chǎn)規(guī)定、零部件故障等。首先,在生產(chǎn)工藝改進方面,在生產(chǎn)過程中使用這些大數(shù)據(jù),就能分析整個生產(chǎn)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

7、標準工藝,就會產(chǎn)生一個報警信號,能更快速地發(fā)現(xiàn)錯誤或者瓶頸所在,也就能更容易解決問題。利用大數(shù)據(jù)技術,還可以對工業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)過程建立虛擬模型,仿真并優(yōu)化生產(chǎn)流程,當所有流程和績效數(shù)據(jù)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(chǎn)流程。再如,在能耗分析方面,在設備生產(chǎn)過程中利用傳感器集中監(jiān)控所有的生產(chǎn)流程,能夠發(fā)現(xiàn)能耗的異?；蚍逯登樾?由此便可在生產(chǎn)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。當前,大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)是很多電子商務企業(yè)提升供應鏈競爭力的重要手段。例如,電子商務企業(yè)京東商城,通過大數(shù)據(jù)提前分析和預測各地商品需求量,從而提高配送和倉儲的效能,保證了次日貨到的客戶體驗

8、。RFID等產(chǎn)品電子標識技術、物聯(lián)網(wǎng)技術以及移動互聯(lián)網(wǎng)技術能幫助工業(yè)企業(yè)獲得完整的產(chǎn)品供應鏈的大數(shù)據(jù),利用這些數(shù)據(jù)進行分析,將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降。以海爾公司為例,海爾公司供應鏈體系很完善,它以市場鏈為紐帶,以訂單信息流為中心,帶動物流和資金流的運動,整合全球供應鏈資源和全球用戶資源。在海爾供應鏈的各個環(huán)節(jié),客戶數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、供應商數(shù)據(jù)被匯總到供應鏈體系中,通過供應鏈上的大數(shù)據(jù)采集和分析,海爾公司能夠持續(xù)進行供應鏈改進和優(yōu)化,保證了海爾對客戶的敏捷響應。美國較大的OEM供應商超過千家,為制造企業(yè)提供超過1萬種不同的產(chǎn)品,每家廠商都依靠市場預測和其他不同的變量

9、,如銷售數(shù)據(jù)、市場信息、展會、新聞、競爭對手的數(shù)據(jù),甚至天氣預報等來銷售自己的產(chǎn)品。利用銷售數(shù)據(jù)、產(chǎn)品的傳感器數(shù)據(jù)和出自供應商數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù),工業(yè)制造企業(yè)便可準確地預測全球不同區(qū)域的需求。由于可以跟蹤庫存和銷售價格,可以在價格下跌時買進,所以制造企業(yè)便可節(jié)約大量的成本。如果再利用產(chǎn)品中傳感器所產(chǎn)生的數(shù)據(jù),知道產(chǎn)品出了什么故障,哪里需要配件,他們還可以預測何處以及何時需要零件。這將會極大地減少庫存,優(yōu)化供應鏈。通過大數(shù)據(jù)來分析當前需求變化和組合形式。大數(shù)據(jù)是一個很好的銷售分析工具,通過歷史數(shù)據(jù)的多維度組合,可以看出區(qū)域性需求占比和變化、產(chǎn)品品類的市場受歡迎程度以及最常見的組合形式、消費者的層次等,

10、以此來調(diào)整產(chǎn)品策略和鋪貨策略。在某些分析中我們可以發(fā)現(xiàn),在開學季高校較多的城市對文具的需求會高很多,這樣我們可以加大對這些城市經(jīng)銷商的促銷,吸引他們在開學季多訂貨,同時在開學季之前一兩個月開始產(chǎn)能規(guī)劃,以滿足促銷需求。對產(chǎn)品開發(fā)方面,通過消費人群的關注點進行產(chǎn)品功能、性能的調(diào)整,如幾年前大家喜歡用音樂手機,而現(xiàn)在大家更傾向于用手機上網(wǎng)、拍照分享等,手機的拍照功能提升就是一個趨勢,4G手機也占據(jù)更大的市場份額。通過大數(shù)據(jù)對一些市場細節(jié)的分析,可以找到更多的潛在銷售機會。制造業(yè)面對多品種小批量的生產(chǎn)模式,數(shù)據(jù)的精細化自動及時方便的采集(MES/DCS及多變性導致數(shù)據(jù)劇烈增大,再加上十幾年的信息化的

11、歷史數(shù)據(jù),對于需要快速響應的APS來說,是一個巨大的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)可以給予我們更詳細的數(shù)據(jù)信息,發(fā)現(xiàn)歷史預測與實際的偏差概率,考慮產(chǎn)能約束、人員技能約束、物料可用約束、工裝模具約束,通過智能的優(yōu)化算法,制定預計劃排產(chǎn),并監(jiān)控計劃與現(xiàn)場實際的偏差,動態(tài)的調(diào)整計劃排產(chǎn)。幫我們規(guī)避“畫像”的缺陷,直接將群體特征直接強加給個體（工作中心數(shù)據(jù)直接改變?yōu)榫唧w一個設備、人員、 模具等數(shù)據(jù)）。通過數(shù)據(jù)的關聯(lián)分析并監(jiān)控它，我們就能計劃未來。雖然，大數(shù) 據(jù)略有瑕疵，只要得到合理的應用，大數(shù)據(jù)會變成我們強大的武器。當年，福特 問大數(shù)據(jù)的客戶需求是什么？而回答是“一匹更快的馬”，而不是現(xiàn)在已經(jīng)普及 的汽車。 所以， 在

12、大數(shù)據(jù)的世界里， 創(chuàng)意、 直覺、 冒險精神和知識野心尤為重要。 7.產(chǎn)品質量管理與分析 傳統(tǒng)的制造業(yè)正面臨著大數(shù)據(jù)的沖擊，在產(chǎn)品研發(fā)、工藝設計、質量管理、 生產(chǎn)運營等各方面都迫切期待著有創(chuàng)新方法的誕生， 來應對工業(yè)背景下的大數(shù)據(jù) 挑戰(zhàn)。例如在半導體行業(yè)，芯片在生產(chǎn)過程中會經(jīng)歷許多次摻雜、增層、光刻和 熱處理等復雜的工藝制程， 每一步都必須達到極其苛刻的物理特性要求，高度自 動化的設備在加工產(chǎn)品的同時， 也同步生成了龐大的檢測結果。這些海量數(shù)據(jù)究 竟是企業(yè)的包袱，還是企業(yè)的金礦呢?如果說是后者的話，那么又該如何快速地 撥云見日，從“金礦”中準確地發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品良率波動的關鍵原因呢？這是一個已經(jīng) 困擾半

13、導體工程師們多年的技術難題。 某半導體科技公司生產(chǎn)的晶圓在經(jīng)過測試環(huán)節(jié)后， 每天都會產(chǎn)生包含一百多 個測試項目、長度達幾百萬行測試記錄的數(shù)據(jù)集。按照質量管理的基本要求，一 個必不可少的工作就是需要針對這些技術規(guī)格要求各異的一百多個測試項目分 別進行一次過程能力分析。 如果按照傳統(tǒng)的工作模式，我們需要按部就班地分別 計算一百多個過程能力指數(shù)， 對各項質量特性一一考核。這里暫且不論工作量的 龐大與繁瑣， 哪怕有人能夠解決了計算量的問題，但也很難從這一百多個過程能 力指數(shù)中看出它們之間的關聯(lián)性， 更難對產(chǎn)品的總體質量性能有一個全面的認識 與總結。然而，如果我們利用大數(shù)據(jù)質量管理分析平臺，除了可以快速

14、地得到一 個長長的傳統(tǒng)單一指標的過程能力分析報表之外，更重要的是，還可以從同樣的 大數(shù)據(jù)集中得到很多嶄新的分析結果。 8.工業(yè)污染與環(huán)保檢測。 穹頂之下令人印象深刻的一點是通過可視化報 表，柴靜團隊向觀眾傳遞霧霾問題的嚴峻性、霧霾的成因等等。 這給我們帶來的一個啟示，即大數(shù)據(jù)對環(huán)保具有巨大價值。穹頂之下圖 表的原生數(shù)據(jù)哪里來的呢？其實并非都是憑借高層關系獲取， 不少數(shù)據(jù)都是公開 可查，在中國政府網(wǎng)、各部委網(wǎng)站、中石油中石化官網(wǎng)、環(huán)保組織官網(wǎng)以及一些 特殊機構，可查詢的公益環(huán)保數(shù)據(jù)越來越多，包括全國空氣、水文等數(shù)據(jù)，氣象 數(shù)據(jù)，工廠分布及污染排放達標情況等數(shù)據(jù)等等。只不過這些數(shù)據(jù)太分散、太專 業(yè)、缺少分析、沒有可視化，普通人看不懂。如果能夠看懂并保持關注，大數(shù)據(jù) 將成為社會監(jiān)督環(huán)保的重要手段。近日百度上線全國污染監(jiān)測地圖就是一個 很好的方式，結合開放的環(huán)保大數(shù)據(jù)，百度地圖加入了污染檢測圖層，任何人都 可以通過它查看全國及自己所在區(qū)域省市， 所有的在環(huán)保局監(jiān)控之下的排放機構 （包括各類火電廠、國控工業(yè)企業(yè)和污水處理廠等）的位置信息、機構名稱、排 放污染源的種類， 最近一次環(huán)保局公布的污染排放達標情況等?？刹榭淳嚯x自己 最近的污染源，出現(xiàn)提醒，該監(jiān)測點檢測項目，哪些超標，超標多少倍。這些信 息可以實時分享到社交媒體平臺，告知