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行業知識

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智能制造與大數據,MES系統不能少

發表時間:2019-02-25 11:46:13

  隨著智能制造的強勢推進,中國制造業亟需構建自己的大數據分析平臺,深入連接用戶和工廠數據,驅動產業升級和創新,提升競爭力,占據全球產業鏈更高端。MES系統越來越流行起來。

  制造業大數據不僅僅意味著企業簡單的數字化,而是把數據作為智能制造的核心驅動力,利用大數據去整合產業鏈和價值鏈。目前來看,制造業大數據基本就是兩類,一類是人類軌跡產生的數據,另一類是機器自動產生的數據。這兩類數據構成了我們今天的大數據多結構化數據源。隨著時間的推移,進行制造業大數據分析的需求將越來越大。

  如果不進行大數據及大數據分析,從中獲得信息,智能制造所追求的高效智能將無法實現。如果通過利用大數據、預測性分析及云技術衡量產品性能只為了解客戶需求,這意味著你正在失去數字化轉型最大的價值。在工業大數據的領域里,我們除了要繼續關心&ldquo;人為數據或與人相關的數據&rdquo;,更多要關注&ldquo;機器數據或工業數據&rdquo;與用戶行為數據的融合。

  事實上,制造業企業不缺數據,從內部而言,積累了大量的內源數據,包括運維、管理、流程、質量等。而在互聯網時代,外源數據更多,包括供應商、競爭對手、客戶反饋等等。但問題在于:第一是缺乏整合平臺,大數據的有效利用率很低;第二是缺乏分析能力,需要高效的大數據分析工具。

  作為能從制造業生產現場獲取第一手數據信息的MES系統,尤其5G時代即將來臨,制造企業向智能制造轉型升級時,大數據的需求將空前具大,而MES最核心的功能如下:

  數據采集:通過融合消費者與制造業的交易數據,實現智能互聯;通過生產線、設備安裝傳感器獲取實時數據,實現智能生產;MES系統可以有效通過匯集生產、設備及外部數據,指導生產、銷售、決策。

  設備故障監測:具有數據采集、分析結果、用戶收益、分析模型匯總、故障預警、設備生命周期、識別并發故障、設備分群等功能。

  智能倉儲:具有數據采集、分析方法果、用戶收益、庫存時長分析、短期庫存分析、長期庫存分析、出入庫分析、領料智能推薦等功能。

  在未來,推動智能制造MES系統的并不是大數據本身,而是大數據的整合和分析,它是成為創新核心驅動力的來源。

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