創(chuàng)建智慧工廠實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析方案

創(chuàng)建智慧工廠實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析方案6/28/20241目錄

龐數(shù)據(jù)?

主要效果，特點(diǎn)，技術(shù)

工廠智能化架構(gòu)圖

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析跨國企業(yè)EIS

報(bào)表，通知

實(shí)時(shí)監(jiān)測

觸發(fā)器

用戶界面

高性能

安全性龐數(shù)據(jù)

技術(shù)藍(lán)圖

公司現(xiàn)狀

成立目的

主要客戶公司簡介

智能制造發(fā)展方向

產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新

工廠智能化是？

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析未來

MES

為品質(zhì)創(chuàng)新需要信息創(chuàng)新智能工廠26/28/2024通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與大數(shù)據(jù)技術(shù)，帶來產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。制造業(yè)風(fēng)力配電化學(xué)石油與天然氣發(fā)電工業(yè)數(shù)據(jù)機(jī)器數(shù)據(jù)智能工廠3產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域

大數(shù)據(jù)分析既診斷技術(shù)，對產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的需求性不斷增大。

成千上萬的傳感器，可同時(shí)管理，既實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)收集與分析。

主要設(shè)備故障預(yù)測，既異常感知。

設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)管理，與性能管理。

電力及能源，實(shí)時(shí)監(jiān)測與分析。6/28/2024未連接

鏈接

設(shè)備互聯(lián)數(shù)據(jù)采集實(shí)時(shí)監(jiān)測分析控制CPSNetworkSW+HW自動(dòng)化信息化互聯(lián)化智能化龐數(shù)據(jù)技術(shù)范圍4設(shè)備,機(jī)器人,CNC傳感器,IOT設(shè)備異常感知

品質(zhì)異常感知大

數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)

算法

統(tǒng)計(jì)技術(shù)

云技術(shù)設(shè)備智能控制自動(dòng)調(diào)試Adaptive

ControlAI智能工廠智能制造發(fā)展方向6/28/2024未來創(chuàng)新

生產(chǎn)，機(jī)器所有數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集既分析，通過分析結(jié)果，得到新的狀態(tài)信息，積累更多的信息知識，創(chuàng)造新的價(jià)值。

通過分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，提高的生產(chǎn)與品質(zhì)效率，節(jié)省費(fèi)用。

生產(chǎn)數(shù)據(jù)與設(shè)備數(shù)據(jù)的采集與分析，是發(fā)展未來工廠首要?jiǎng)?chuàng)新過程。智能工廠5工廠智能化是?6/28/2024機(jī)器數(shù)據(jù)工業(yè)數(shù)據(jù)MES

數(shù)據(jù)快速，準(zhǔn)確分析,診斷機(jī)器障礙預(yù)測質(zhì)量預(yù)測基本統(tǒng)計(jì)分析實(shí)時(shí)異常感知快速而準(zhǔn)確的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和異常檢測。

工業(yè)數(shù)據(jù)和機(jī)器數(shù)據(jù)，通過基本統(tǒng)計(jì)分析，洞察與診斷。

通過分析機(jī)器數(shù)據(jù)，預(yù)測故障。

通過分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，預(yù)測主要問題信息，實(shí)時(shí)通知。實(shí)時(shí)設(shè)備控制6智能工廠實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析6/28/2024MES

+

Big

Data

實(shí)時(shí)分析技術(shù)

通過技術(shù)創(chuàng)新改變工廠。發(fā)達(dá)的制造強(qiáng)國，紛紛在研發(fā)大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)診斷技術(shù)。

MES的優(yōu)化是，通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，快速又準(zhǔn)確的診斷技術(shù)。

數(shù)據(jù)分析，既數(shù)據(jù)可視化，帶來新的價(jià)值。

管理者可以，迅速又準(zhǔn)確的得到，數(shù)據(jù)信息情報(bào)。

通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析,

優(yōu)化MES。

工廠人員通過數(shù)據(jù)得到新的信息，使人更快的了解工廠，這是對工廠的運(yùn)營帶來極大的提升。

MES創(chuàng)新是，發(fā)展“工業(yè)

4.0”

階段中必要條件。7智能工廠未來MES6/28/2024品質(zhì)創(chuàng)新人法配件(原料)環(huán)境設(shè)備?

人得到信息，人更好的管理人。?

得到自動(dòng)分析的結(jié)果。人?

設(shè)備就品質(zhì)?

了解設(shè)備即可了解品質(zhì)?

設(shè)備數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集就是創(chuàng)新的第一步設(shè)備?

供貨企業(yè)實(shí)時(shí)質(zhì)量管理?

來料品質(zhì)檢驗(yàn)與入庫品質(zhì)實(shí)時(shí)分析?

洞察供貨商品質(zhì)變化配件(原料)?

通過數(shù)據(jù)管理工廠?

出現(xiàn)品質(zhì)異常，通過數(shù)據(jù)解決?

通過異常感知系統(tǒng),預(yù)防品質(zhì)異常。方法環(huán)境 ?

入庫倉庫，原材料倉庫實(shí)時(shí)安全管理?

工廠所有信息共享。為品質(zhì)創(chuàng)新，人需得到工廠所有的事物信息，即帶來信息創(chuàng)新。智能工廠8信息創(chuàng)新帶來品質(zhì)創(chuàng)新6/28/2024實(shí)時(shí)分析產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)創(chuàng)造新的價(jià)值

鏈接各種產(chǎn)業(yè)或工廠的設(shè)備即品質(zhì)檢測設(shè)備的數(shù)據(jù)分析的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

基于大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)故障預(yù)測。

通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析,

優(yōu)化MES。

基于云技術(shù)，高效的數(shù)據(jù)處理技術(shù)。

大量設(shè)備數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)，采集即統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)

實(shí)時(shí)SPC統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析即故障預(yù)測9智能工廠龐數(shù)據(jù)是？6/28/2024Pang

Data

龐數(shù)據(jù)與MES的技術(shù)目的不同。龐數(shù)據(jù)是，實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，提供自動(dòng)分析。

生產(chǎn)高價(jià)產(chǎn)品或大批量生產(chǎn)的工廠，可用于實(shí)時(shí)品質(zhì)管理。

設(shè)備，MES既ERP數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)采集分析。利用大數(shù)據(jù)的

Machine

Learning

基于與算法異常感知。

實(shí)時(shí)工程能力（SPC）故障預(yù)測既異常感知。

采集設(shè)備數(shù)據(jù)，通過設(shè)備狀態(tài)，管理設(shè)備。

實(shí)時(shí)采集，品質(zhì)測定的數(shù)據(jù)，感知異常。

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控。

基于物聯(lián)網(wǎng)（IOT）技術(shù)，實(shí)時(shí)采集大容量數(shù)據(jù)。

TB,PB大數(shù)據(jù)管理，既統(tǒng)計(jì)處理。MES

管理工廠整體的運(yùn)營狀態(tài)和業(yè)績管理

生產(chǎn)業(yè)績管理

品質(zhì)不良管理

設(shè)備情報(bào)既品質(zhì)履歷管理

工程能力（SPC）事后分析管理

倉庫管理

材料管理PMSFMS品質(zhì)管理設(shè)備管理 材料管理 倉庫管理 銷售管理實(shí)時(shí)監(jiān)控，異常感知，大數(shù)據(jù)，分析MES龐數(shù)據(jù)人力/財(cái)務(wù)ERP10龐數(shù)據(jù)

龐數(shù)據(jù)與MES區(qū)別？6/28/2024龐數(shù)據(jù)主要特點(diǎn)實(shí)時(shí)SPC分析USL/LSL實(shí)時(shí)異常感知控制圖規(guī)則（Western

Electric/Nelson/自定義）異常感知。實(shí)時(shí)SPC分析?

設(shè)備既品質(zhì)故障預(yù)測。?

生產(chǎn)過程中，品質(zhì)設(shè)備之間，通過聯(lián)性分析，得到異常感知。實(shí)時(shí)預(yù)測分析?

倉庫溫濕度實(shí)時(shí)監(jiān)測即異常感知。?

工廠電壓，制造設(shè)備如測量品質(zhì)的儀器異常感知。?

設(shè)備數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集，通過分析感知異常。主要設(shè)備異常感知主要特點(diǎn)實(shí)時(shí)SPC分析實(shí)時(shí)

預(yù)測分析實(shí)時(shí)主管信息系統(tǒng)主要設(shè)施實(shí)時(shí)監(jiān)控實(shí)時(shí)設(shè)備異常感知通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析快速的提供情報(bào)即異常感知116/28/2024龐數(shù)據(jù)主要技術(shù)?

大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理技術(shù)。?

基于機(jī)器學(xué)習(xí)，分實(shí)時(shí)監(jiān)測技術(shù)。?

長期數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析（最小，最

大，平

均，個(gè)

數(shù)，偏

差，微分）大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)?

使用各種分析道具，實(shí)時(shí)感知異常，預(yù)測故障。?

通過實(shí)時(shí)分析技術(shù)，有快又準(zhǔn)的提供信息。?

設(shè)備監(jiān)測與自身算法技術(shù)，與基礎(chǔ)設(shè)施相結(jié)合的各種異常感知技術(shù)。故障預(yù)測異常感知?

通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與云架構(gòu)，提供大量數(shù)據(jù)采集與處理技術(shù)。?

基于傳統(tǒng)技云技術(shù)，實(shí)時(shí)移動(dòng)技術(shù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)融合的創(chuàng)新技術(shù)。云技術(shù)技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)物聯(lián)網(wǎng)云架構(gòu)手機(jī)龐數(shù)據(jù)是為顧客提供最高的價(jià)值，在技術(shù)上不斷創(chuàng)新獻(xiàn)出我們的了力量。126/28/2024?

實(shí)時(shí)管理品質(zhì)數(shù)據(jù)，降低不良。?

通過最低的費(fèi)用維持最高的品質(zhì)。?

軟件替代人力，減輕人力。?

工廠主要設(shè)施，設(shè)備，通過傳感器實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，主要設(shè)施信息化，設(shè)施管理費(fèi)用即預(yù)防事故。節(jié)省經(jīng)費(fèi)節(jié)省經(jīng)費(fèi)?

最低的價(jià)格，使用產(chǎn)業(yè)情報(bào)處理技術(shù)。?

實(shí)時(shí)情報(bào)處理，系統(tǒng)提供快速準(zhǔn)確的生產(chǎn)數(shù)據(jù)。?

品質(zhì)數(shù)據(jù)管理，對客戶提高信譽(yù)。?

工廠整體智能化，確保新的工廠運(yùn)營系統(tǒng)。創(chuàng)新情報(bào)化通過創(chuàng)新技術(shù)降低成本13龐數(shù)據(jù)主要效果6/28/2024?

基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，創(chuàng)新技術(shù)，提供實(shí)時(shí)工廠智能化。?

實(shí)時(shí)采集傳感器數(shù)據(jù)，提供異常感知技術(shù)。?

第4次產(chǎn)業(yè)革命中，評價(jià)到，對工廠進(jìn)行實(shí)際創(chuàng)新的技術(shù)和方案。?

不是普遍的是Query型

事后分析，而是采集傳統(tǒng)型數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析解決方案。?

快速

易懂的數(shù)據(jù)采集，共享與整合的Data

Driven

IoT

解決方案。技術(shù)獨(dú)創(chuàng)性?

在韓國和中國最迅速地提供“SaaS”的實(shí)時(shí)感知技術(shù)。?

世界第一個(gè)saas公司提供實(shí)時(shí)spc(工程能力管理)?

根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，為現(xiàn)實(shí)創(chuàng)新工廠提供情報(bào)信息。?

Data

Driven

IoT

平臺來確保多種產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的市場性優(yōu)厚。市場的優(yōu)勢?

基于SaaS

價(jià)格低廉，又低廉的價(jià)格使用高科技技術(shù)服務(wù)。?

大企業(yè)或中小企業(yè)，引進(jìn)智能化解決方案，價(jià)格無負(fù)擔(dān)。?

用一個(gè)解決方案，可以使工廠所有領(lǐng)域都能發(fā)揮智能化的物聯(lián)網(wǎng)平臺。價(jià)格第4次產(chǎn)業(yè)革命中首要?jiǎng)?chuàng)新是，設(shè)備與傳感器數(shù)據(jù)的采集既異常感知，在市場是先驅(qū)14龐數(shù)據(jù)為什么選龐數(shù)據(jù)呢？6/28/2024分析手機(jī)監(jiān)測警報(bào)SDK機(jī)器學(xué)習(xí)集成安全性龐數(shù)據(jù)工廠智能化從設(shè)備至MES，實(shí)時(shí)采集既分析，構(gòu)建工廠智能化

。156/28/2024機(jī)器或品質(zhì)異常檢測PLC控制的自適應(yīng)控制OPC

UA

Serv

erPLCHUBERPMESHMI/SCADA數(shù)據(jù)集成(REST/MQTT)OtherSolution大數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)庫SPC實(shí)時(shí)處理實(shí)時(shí)監(jiān)測故障預(yù)測數(shù)據(jù)分析傳感器網(wǎng)關(guān)（Gateway）應(yīng)用案例供應(yīng)商質(zhì)量管理質(zhì)檢室質(zhì)量管理機(jī)器，傳感器數(shù)據(jù)SPC

分析趨勢分析設(shè)備數(shù)字化管理預(yù)測分析設(shè)備數(shù)據(jù)管理實(shí)時(shí)監(jiān)控室品質(zhì)和傳感器數(shù)據(jù)

跟蹤管理實(shí)時(shí)機(jī)器故障預(yù)測實(shí)時(shí)質(zhì)量分析預(yù)測分析龐數(shù)據(jù)智能工廠概要16傳感器6/28/202416PangData(SAAS

或

Onpremise)Pang

SDK數(shù)據(jù)庫[ERP,MES]分析手機(jī)檢測警告PLCHTTPS工廠JDBCOPC/SCADAPang

SDK實(shí)時(shí)SPC以太網(wǎng)（局域網(wǎng)）PLC其他方案自適應(yīng)控制其他系統(tǒng)HTTPSREST手動(dòng)輸入LibraryLibraryPang

SDKMQTTTCPIP17龐數(shù)據(jù)工廠數(shù)據(jù)采集和集成概述6/28/2024THANKYOUSUCCESS2024/6/2818可編輯2024/6/28可編輯19Pang

Data分析移動(dòng)設(shè)備HTTPS監(jiān)控警報(bào)工廠Pang

SDK工廠內(nèi)主要設(shè)施的環(huán)境數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集即異常感知電力生產(chǎn)線靜電工廠溫度工廠濕度倉庫溫濕度材料倉庫溫濕度20實(shí)時(shí)發(fā)送數(shù)據(jù)龐數(shù)據(jù)主要設(shè)施實(shí)時(shí)異常感知6/28/2024PangDataHTTPS工廠設(shè)備數(shù)據(jù)(馬達(dá),

逆變器,

壓力機(jī)

等…)MachinePang

SDK自動(dòng)化設(shè)備數(shù)據(jù)采集CNC許多設(shè)備基于設(shè)備數(shù)據(jù)自動(dòng)異常感知。Robot機(jī)器人數(shù)據(jù)采集龐數(shù)據(jù)21許多設(shè)備管理與異常感知6/28/2024辦公室生產(chǎn)現(xiàn)場工廠外不需太多人力與時(shí)間還可優(yōu)化品質(zhì)的應(yīng)用案例Pang

Data通過手機(jī)管理現(xiàn)場與設(shè)備的情況工人廠長管理者實(shí)時(shí)管理設(shè)備與產(chǎn)品的狀態(tài)現(xiàn)場情報(bào)監(jiān)控管理實(shí)時(shí)管理工廠主要情報(bào)管理者采集品質(zhì)數(shù)據(jù)品質(zhì)結(jié)果數(shù)據(jù)品質(zhì)關(guān)聯(lián)的設(shè)備數(shù)據(jù)(溫度,

電流,

壓力,

震動(dòng),

重力)采集設(shè)備數(shù)據(jù)(溫度,

電流,壓力,

震動(dòng),

重力)品質(zhì)統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告主要設(shè)備數(shù)據(jù)采集按設(shè)備溫度/濕度工廠能源22龐數(shù)據(jù)工廠應(yīng)用構(gòu)造圖6/28/2024A企業(yè)材料入庫檢驗(yàn)室，品質(zhì)結(jié)果比

較分析B企業(yè)C企業(yè)D企業(yè)龐數(shù)據(jù)配件入庫品質(zhì)檢測管理平直管理者按企業(yè)實(shí)時(shí)品質(zhì)監(jiān)測品質(zhì)管理者龐數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)品質(zhì)結(jié)果報(bào)告按企業(yè)工程能力管理

實(shí)時(shí)監(jiān)測管理，供貨商配件質(zhì)量。

按供貨商，供貨產(chǎn)品的整體品質(zhì)履歷管理。

按供貨商，提供的配件工程能力管理（SPC）

供貨商，配件入庫品質(zhì)檢驗(yàn)。

供貨商，出庫檢測結(jié)果與內(nèi)部規(guī)定結(jié)果，快速方便質(zhì)量比較分析。

對供貨商，通過，質(zhì)量管理,向顧客提供高品質(zhì)的產(chǎn)品，及產(chǎn)品數(shù)據(jù)。通過此舉確保商的品質(zhì)信賴。236/28/2024中國工廠經(jīng)營者管理者歐洲工廠亞洲工廠非洲工廠MES

主要生產(chǎn)情報(bào)實(shí)時(shí)傳輸(生產(chǎn)量/不良率/開工率/庫存量)實(shí)時(shí)工廠開工狀態(tài)實(shí)時(shí)財(cái)務(wù)狀態(tài)企業(yè)法人龐數(shù)據(jù)ERP

主要經(jīng)營情報(bào)實(shí)時(shí)傳輸(銷售量/財(cái)務(wù)狀態(tài)/債券狀態(tài)/應(yīng)收款/合同金額/資出狀態(tài))

本地工廠或異地工廠的生產(chǎn)情報(bào)實(shí)時(shí)管理

實(shí)時(shí)分析管理工廠的財(cái)務(wù)狀況

日/月/年

單位，自動(dòng)分析統(tǒng)計(jì)管理。

快速?zèng)Q策，需要風(fēng)險(xiǎn)管理。

信息共享，得到了全球信息網(wǎng)絡(luò)。

所有的情況，通過圖表一目了然。周/日

單位

經(jīng)營分析報(bào)表

通過手機(jī)隨時(shí)隨地管理移動(dòng)設(shè)備管理24龐數(shù)據(jù)跨國企業(yè)管信息系統(tǒng)構(gòu)造圖6/28/2024質(zhì)量管理

辦公室檢驗(yàn)室Pang

Databy

lot檢測數(shù)據(jù)方便輸入檢測員檢驗(yàn)室管理員檢測SPC

結(jié)果質(zhì)檢室管理管理供應(yīng)商的質(zhì)量按批（日、周、月、年）部分（供應(yīng)商，客戶）

)各月報(bào)告（年度）單獨(dú)管理零件項(xiàng)目質(zhì)量檢測樣品結(jié)果SAP檢測報(bào)告隨時(shí)隨地供應(yīng)商輸入采樣結(jié)果和管理客戶的檢驗(yàn)結(jié)果電腦手機(jī)25龐數(shù)據(jù)手動(dòng)檢測概述6/28/2024傳感器大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化MES數(shù)據(jù)庫??

??

??實(shí)時(shí)故障預(yù)測經(jīng)營者情報(bào)共享實(shí)時(shí)異常感知龐數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析流程通過分析引擎和機(jī)器學(xué)習(xí)引擎，實(shí)時(shí)異常檢測，預(yù)測故障。主要數(shù)據(jù)分析實(shí)時(shí)

SPC266/28/2024通過設(shè)備數(shù)據(jù)，生成標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，生成

的標(biāo)準(zhǔn)

數(shù)據(jù)與

實(shí)時(shí)進(jìn)

入的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，實(shí)時(shí)感知自相關(guān)分析。毫秒至秒單位實(shí)時(shí)異常感知。分析功能 說明應(yīng)用案例例子一般觸發(fā)器對實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)，設(shè)定條件做異常

感知。上線或下線異常感知

(Greater/Less).持續(xù)在異常區(qū)間異常感知(Duration).特定區(qū)間異常感知

(Between).規(guī)律(Rule)

異常感知提供產(chǎn)業(yè)界已定義的規(guī)律

Western

Sty

le和

Nelson

Sty

le

用戶按照規(guī)律，配置條件做異常感知。因工廠環(huán)境與設(shè)備特點(diǎn)，產(chǎn)品生產(chǎn)時(shí),發(fā)

生有規(guī)

律的條

件時(shí)，按規(guī)律配置條件做異常感知。設(shè)備或品質(zhì)數(shù)據(jù)，脫離規(guī)定范圍，出

現(xiàn)數(shù)據(jù)

大變化

時(shí)異常感知。區(qū)間觸發(fā)實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，秒至分單位，快速計(jì)

算生成

區(qū)間，

區(qū)間數(shù)

據(jù)統(tǒng)計(jì)即，工程

能力（S

PC）與正

常數(shù)據(jù)

實(shí)時(shí)比

較，發(fā)

生異常

即可觸

發(fā)。傾向性預(yù)測對于數(shù)據(jù)持續(xù)上升或下降，或漸漸上

升下降

的現(xiàn)象

，實(shí)時(shí)

進(jìn)行分析，預(yù)測達(dá)到警戒值的時(shí)間。溫度或壓力震動(dòng)等數(shù)據(jù)，持續(xù)上升或

持續(xù)下

降，提

前預(yù)測到達(dá)警戒值的時(shí)間。相互關(guān)聯(lián)性分析互不相同的設(shè)備，通過關(guān)聯(lián)性分析找

到關(guān)聯(lián)

性，又

通過實(shí)

時(shí)關(guān)聯(lián)性分析找

到細(xì)微變化與異常變化。設(shè)備或品質(zhì)相互關(guān)聯(lián)性大，通過關(guān)聯(lián)

性異常

感知，

早期

發(fā)現(xiàn)異常問題（例：馬達(dá)和滾軸的情

況。阻

力與老

化關(guān)

聯(lián)性異常）壓力機(jī)溫度，電壓等數(shù)據(jù)嚴(yán)格管理的

情況，

便準(zhǔn)數(shù)

據(jù)與生產(chǎn)過程中進(jìn)入的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)對比分析

，出現(xiàn)

異常及

時(shí)感

知自相關(guān)分析龐數(shù)據(jù)27實(shí)時(shí)異常感知摘要6/28/2024長時(shí)間的數(shù)據(jù)變化分批試分析異常感知分析功能 說明應(yīng)用例子一天使用的電流量超過100時(shí)感知異常

。一個(gè)月采

集的設(shè)

備壓力

數(shù)據(jù)總

和低于3

50的情

況異常

感知。設(shè)備或品質(zhì)數(shù)據(jù)沒有大的變化，安全

狀態(tài)運(yùn)

行，在

安全

狀態(tài)中運(yùn)行中，細(xì)微上升或下降的變

化時(shí)使

用自動(dòng)

異常

感知。如：每周平均溫度是50，比平均溫度

上升10

%以上

或以下情況，異常感知

(標(biāo)準(zhǔn)偏差)設(shè)備或品質(zhì)長時(shí)間運(yùn)作漸漸發(fā)生變化

，這樣

的情況

，想

了解1個(gè)月或6個(gè)月之后的變化情況時(shí)

使用。如：因逆變器老化，發(fā)現(xiàn)電壓，漸漸

的上升

情況。觸發(fā)器時(shí)/日/周/單位

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，按統(tǒng)計(jì)項(xiàng)目設(shè)置條件做

異常感

知。設(shè)備老化時(shí)使用，感知數(shù)據(jù)的變化。批量觸發(fā)器采集的數(shù)據(jù)，時(shí)/日/周/單位分析數(shù)據(jù)，與正常

數(shù)據(jù)進(jìn)

行對比

異常感知。比較對象是：標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)或整個(gè)數(shù)

據(jù)累計(jì)

統(tǒng)計(jì)結(jié)

果比較傾向性預(yù)測采集的數(shù)據(jù)漸漸上升或下降的現(xiàn)象時(shí)

，按時(shí)/日/周/月/單

位分析

，預(yù)測達(dá)到警戒值時(shí)間。龐數(shù)據(jù)分批試異常感知摘要28

6/28/2024短期，長期所有領(lǐng)域工程能力

快速便捷的分析。例子龐數(shù)據(jù)29SPC分析構(gòu)造摘要分析功能說明Run

Chart通過

Run

Chart快速便捷的分析短期工程能力。USL,LSL

異常區(qū)間數(shù)據(jù)分析。X

(Bar)

-

R

Chart工程能力分析項(xiàng)目(CP,CPU,CPL,PPM,CPK,UCL,LCL,CPL,USL,LSL,AVG,Max,Min,個(gè)數(shù))快速便捷的分析(數(shù)年的趨勢2秒內(nèi)查詢)按時(shí)間，短期，長期X-Bar

分析。散布圖短期，長期

所有期間的工程能力的散布圖分析

(CP,CPK,CPU,CPL,PPM).快速便捷的分析(數(shù)年的趨勢2秒內(nèi)查

詢)Rule

ChartWestern,Nelson

即用戶定義的規(guī)律，異常感知結(jié)果，分

析圖。異常事件為中心進(jìn)行分析。SPC

Report多個(gè)設(shè)備的長期短期，工程能力統(tǒng)計(jì)

結(jié)果報(bào)

告分析

。點(diǎn)擊S

ort

（排序）功能，快速的了解問題工程能力狀態(tài)。點(diǎn)擊Click就會(huì)鏈接到X(Bar)-

R

Chart

查看詳細(xì)工程能力分析數(shù)據(jù).Multi

Trend多個(gè)設(shè)備工程能力按時(shí)間順序，長期

或短期

，所有

數(shù)據(jù)趨

勢分析

。

(多年趨勢數(shù)據(jù)2秒內(nèi)快速查詢)6/28/2024快速查詢數(shù)據(jù)即分析功能。（實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)至多年的數(shù)據(jù)快速分析）分析功能 說明例子設(shè)備統(tǒng)計(jì)分析按注冊的設(shè)備統(tǒng)計(jì)分析。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)項(xiàng)目（微分，最大，最小，

平均，

標(biāo)準(zhǔn)偏

差，個(gè)

數(shù)）等

，也支

持多重選擇分析。（實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)或歷史

數(shù)據(jù)）快速查詢統(tǒng)計(jì)結(jié)果（多年的數(shù)據(jù)也不

超過2秒）

多個(gè)設(shè)備比較分析多個(gè)設(shè)備比較分析，便捷的設(shè)備數(shù)據(jù)

與品質(zhì)

數(shù)據(jù)對

比。按時(shí)間方式，各種設(shè)備數(shù)據(jù)對比分析

。（多

年的數(shù)

據(jù)也不

超過2秒）

傾向性分析通過傾向性分析預(yù)測故障。提供長期

，短期

傾向性

分析。發(fā)生異常事件時(shí)，按配置的時(shí)間或區(qū)

間提供

預(yù)測分

析功能

。（如

：發(fā)生

異常，按配置時(shí)間預(yù)測故障日期）上升或下降傾斜度分析。關(guān)聯(lián)性分析找到關(guān)聯(lián)設(shè)備。關(guān)聯(lián)設(shè)備之間的關(guān)聯(lián)

性數(shù)據(jù)

分析。

分析異常發(fā)生時(shí)點(diǎn)關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)，提供

脫離關(guān)

聯(lián)性范

圍（上

升或下

降）的

分析圖。觸發(fā)器圖提供，觸發(fā)器區(qū)間配置與數(shù)據(jù)比較分

析圖表

。按異常事件數(shù)據(jù)分析，提供異常數(shù)據(jù)

前后時(shí)

點(diǎn)圖表

。龐數(shù)據(jù)30一般分析構(gòu)造摘要6/28/2024工廠內(nèi)各系統(tǒng)和流程創(chuàng)新，達(dá)到智能化創(chuàng)新案例 說明31供應(yīng)商

實(shí)時(shí)品質(zhì)管理供應(yīng)商配件檢驗(yàn)表或?qū)崟r(shí)采集生產(chǎn)數(shù)

據(jù).

客戶就立刻了解供貨商的品質(zhì)狀態(tài)。各供貨商品質(zhì)狀態(tài)分析，了解供應(yīng)商

的供貨

品質(zhì)履

歷，持

續(xù)管理

品質(zhì)大

數(shù)據(jù)，

確保品

質(zhì)最佳

化。入庫質(zhì)檢室管理入庫檢驗(yàn)室，以往配件是通過紙或者E

XCEL管理

，通過

創(chuàng)新之

后，供

貨商品

質(zhì)實(shí)時(shí)

管理，

既供貨

商品質(zhì)

自動(dòng)異

常感知

。因品質(zhì)數(shù)據(jù)的管理，對客戶信譽(yù)度提升。

實(shí)時(shí)情報(bào)處理，系統(tǒng)提供快速準(zhǔn)確的生產(chǎn)數(shù)據(jù)。實(shí)時(shí)品質(zhì)異常感知量產(chǎn)時(shí)通過品質(zhì)異常感知，預(yù)測品質(zhì)

異既提

高品質(zhì)

降低不

良。（S

PC），設(shè)備異常（故障）預(yù)測，自動(dòng)檢測設(shè)

備細(xì)微

變化，

提供快

速做出

決策時(shí)

間。產(chǎn)品跟蹤分析產(chǎn)品生產(chǎn)時(shí)發(fā)生異常情況，通過采集

的供貨

商數(shù)據(jù)

與入庫

質(zhì)檢室

數(shù)據(jù)追

蹤異常

原因。準(zhǔn)確又快速跟蹤，產(chǎn)品生產(chǎn)時(shí)使用的

供貨商

配件狀

態(tài)數(shù)據(jù)

。設(shè)備維護(hù)管理設(shè)備或主要配件，維護(hù)計(jì)劃管理，提

前提醒

，確保

工廠設(shè)

備安全

維護(hù)，

按時(shí)維

護(hù)。倉庫和工廠環(huán)境管理工廠主要設(shè)施或倉庫通過數(shù)據(jù)管理，

防止配

件或產(chǎn)

品的變

質(zhì)，最

佳的管

理配件.實(shí)時(shí)設(shè)備異常感知工廠內(nèi)主要設(shè)備老化，或因環(huán)境變化

帶來的

異常，

預(yù)測。

（馬達(dá)

，油壓

，震動(dòng)

，壓力

機(jī)既可

采集數(shù)