5G、AI以及IoT技術(shù)的應(yīng)用給制造業(yè)帶來了數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長。以某制造企業(yè)為例,來自產(chǎn)線、質(zhì)量監(jiān)控到設(shè)備運(yùn)維的數(shù)據(jù)從過去的100GB上升到10TB。企業(yè)不僅要對不同類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時采集和存儲,還要在數(shù)據(jù)分析平臺上進(jìn)行數(shù)據(jù)建模、統(tǒng)計,繼而形成可視化分析報表,從人工排查、靠經(jīng)驗(yàn)決策走向智能化決策。在這一過程中,數(shù)據(jù)驅(qū)動(Data Driven)的方法必不可少。
數(shù)據(jù)驅(qū)動富士通QCD優(yōu)化解決方案
為了更好地幫助制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo),富士通提供了一整套QCD優(yōu)化解決方案。圍繞設(shè)備效率提升以及生產(chǎn)質(zhì)量優(yōu)化等場景,該解決方案提供了豐富的分析、建模與監(jiān)視功能,能夠幫助客戶實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的發(fā)展戰(zhàn)略與制造管理一體化。
數(shù)據(jù)分析平臺:根據(jù)制造業(yè)分析對象數(shù)據(jù)的形式/質(zhì)量/量、生產(chǎn)過程特點(diǎn),以及分析的目的、提供適合制造業(yè)使用最適合的工具分析環(huán)境。
數(shù)據(jù)建模:根據(jù)制造設(shè)備的傳感器/PLC數(shù)據(jù)品質(zhì)結(jié)果數(shù)據(jù),制定設(shè)備異?;蚱焚|(zhì)異常預(yù)測模型(預(yù)設(shè)質(zhì)量、設(shè)備優(yōu)化等模板,方便客戶業(yè)務(wù)部門使用)。
數(shù)據(jù)監(jiān)視:使用分析模型導(dǎo)入到設(shè)備,制造流程監(jiān)控系統(tǒng),進(jìn)行實(shí)時狀態(tài)的監(jiān)視,形成數(shù)據(jù)分析優(yōu)化模型與業(yè)務(wù)執(zhí)行的閉環(huán)。
應(yīng)用場景
1
提升關(guān)鍵設(shè)備稼動率,實(shí)現(xiàn)「預(yù)防性維護(hù)」
通過設(shè)備連續(xù)稼動時間、關(guān)鍵參數(shù)變化趨勢等數(shù)據(jù)建立故障模型,在故障發(fā)生前進(jìn)行預(yù)測,避免計劃外停機(jī)。利用包括傳感器在內(nèi)的各類設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行閾值監(jiān)控,或建立故障預(yù)兆模型實(shí)現(xiàn)重要設(shè)備的0停機(jī)。
2
數(shù)據(jù)驅(qū)動的不良原因探究及對策
使用各類數(shù)據(jù)(人機(jī)料法環(huán)),抽出特征量進(jìn)行分析,挖掘數(shù)據(jù)與質(zhì)量結(jié)果之間的關(guān)系,對生產(chǎn)質(zhì)量進(jìn)行真因?qū)ふ遥|(zhì)量預(yù)測,并給出最佳參數(shù)范圍,杜絕事后處理及不良環(huán)節(jié)再度發(fā)生。
作為最懂制造業(yè)的IT服務(wù)商之一,富士通正在幫助諸多制造企業(yè)優(yōu)化QCD(品質(zhì)、成本、交貨),提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。在邁向智能工廠的過程中,富士通利用數(shù)據(jù)驅(qū)動讓制造企業(yè)變得更聰明,幫助他們學(xué)會利用“數(shù)據(jù)”這一強(qiáng)大工具,來實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)改善與智能化決策。
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監(jiān)控系統(tǒng)
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原文標(biāo)題:數(shù)據(jù)無處不在,您是否真正發(fā)揮了它的價值?
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