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1、工业大数据应用场景(一)工业4.0的概念自诞生以来,即在全球生产制造行业掀起转型与 升级的话题热潮,在传统企业通过转型与升级迈向智能制造的过程中, 工业大数据无疑扮演着重要角色。工业大数据不仅包括企业在研发、 生产、销售、服务、管理等过程中所产生的企业数据,也包括如经济 运行、行业、市场、竞争对手等外部数据,对这些数据的采集、管理、 分析与应用,将成为驱动企业转型与升级的巨大动力。Smart-Pla nt致力于深化工业大数据在生产过程控制、设备故障预测、产品研发与 设计、销售与生产预测、供应链优化等方面的应用,并通过大数据交 易为企业的决策提供可靠的参考依据,为其数字化、智能化、互联网 化转型
2、提供有力支撑。生产过程控制Smart-Pla nt工业大数据在生产过程控制中的价值主要体现在以下几个方面:1. 改进生产工艺Smart-Plant 工业大数据有助于分析整个生产流程中每个环节的执行情况, 当某个流程偏离标准工艺时, 通过对大数据进行分析能够 快速地发现错误或者瓶颈所在,使问题更容易解决。2. 建立生产过程虚拟模型利用 Smart-Plant 工业大数据技术对产品的生产过程建立虚拟模型,仿真并优化生产流程,以减少实际生产过程中的风险。3. 优化能耗在生产中对所有流程进行分析与控制将会大大降低能耗。Smart-Plant 利用传感器集中监控所有的生产流程,能够发现能耗的异常或峰值情
3、形,由此便可为企业优化生产过程中的能耗提供参考数 据。4. 质量事故分析Smart-Plant 可以帮助生产企业追溯产生质量事故的环节及原因, 从而做出分析与改进,降低再次出现质量事故的概率。Smart-Plant 通过大数据采集、管理、分析及应用,达到以上四 方面的效果,从而实现优化生产过程控制、突破生产瓶颈的目的。 设备故障预测Smart-Pla nt通过分析来自生产设备中所安装的传感器振动、温度、 电信号等大数据流,为设备故障诊断和预警提供支撑。具体来说, Smart-Plant 可以通过以下方法实现设备故障预测:1. 通过历史故障记录以及缺陷数据分析,得到造成设备故障的主要 因素;2. 对设备故障因素进行关联性分析;3. 通过对历史经验、基础数据以及因素之间关联关系构建风险评估 模型;4. 进行设备的应用场景选型, 并根据场景进行数据准备、 数据筛选、 数据挖掘;5. 通过决策平台对分析后的数据进行图形化展示,并对数据进行验 证。Smart-Plant 工业大数据可以准确预判设备发生故障的趋势,并 发出预警,降低设备发生故障的概率,确保设备运行的可靠性。