【天智智能】大数据与工业4.0

写在前面

今天我们从大数据在制造业的应用维度来阐述工业4.0（中国智能制造2025），因为它既涉及了企业的转型升级，也关乎国家的创新发展。

大数据是一个热门的前沿技术，在商业、服务上的应用已经取得了很大的成功并持续影响着；今天我们从大数据在制造业的应用维度来阐述工业4.0（中国智能制造2025），因为它既涉及了企业的转型升级，也关乎国家的创新发展。

——1.大数据是工业4.0的基础与核心技术之一——

大规模定制是工业4.0的目标，智能制造是工业4.0的核心；而大规模定制与智能制造的基础是物联网与云计算，其核心是大数据与算法。它将在制造业的研发、物流、生产、销售、服务5大环节持续重塑与变革，最终形成新的业态模式与制造型企业的价值创造体系。

——2.工业4.0下的大数据价值体系-CPS的5C架构——

2.1智能感知层：将沉默的数据唤醒。

尽可能采集设备全生命周期及全价值链的各类要素的相关数据信息，或按活动目标和信息分析需求进行选择性和有所侧重的数据采集；打破设备独立感知与信息孤岛的壁垒，建立统一的数据环境；

2.2数据挖掘层：从数据到信息的分析。

通过对数据的横向挖掘，即采集，提取，分析，评估，预测到信息的可视化，内容化与智能化。

2.3网络层：网络化数据管理。

通过对网络化数据的横向处理，逻辑化；对实体数据的切片化管理，实体虚拟模型，实体与信息的对称管理，集群分析与大数据挖掘。

2.4认知层：对信息的识别和决策。

通过对人与价值活动进行信息识别与决策，提供多平台远程可视化信息管理、虚拟模型的智能仿真与推理及决策的协同化分析。

2.5配置层：系统的弹性和重构。

基于外界变化与价值目标，可实现根据状态偏差进行自我调节、具备自我配置的弹性系统以及对抗扰动的动态优化配置。

——3.工业4.0核心推进路径——

3.1 纵向集成：工业4.0最容易实现的目标，也是未来制造业的构建基础。

传统制造企业从车间进行工业4.0推进，改造现有车间的自动化和信息化水平，通过自动化与信息化融合，实现纵向集成。如无人车间，智能工厂的运用。

3.2端到端集成：站在产业价值链全局把握机会，从整合供应链为着手。

端到端集成的两个关键点，一个是通过供应链整合全产业价值链的制造企业，一个是通过电子商务连接终端用户，建立以用户为中心的新型流程体系，用户将参与交互、设计、生产、物流及服务全过程，其过程全透明可视化。制造企业将全面提升效率，品质，同时缩短新产品上市时间，快速柔性的响应用户。

3.3横向集成：软件将定义一切。

在工业4.0持续推进进程中，当工业大数据不断增长并超过消费大数据时，将成为横向集成的爆破点，基于云平台的云工厂，将重新定义制造业生态。

——4.工业4.0推进过程的注意点——

4.1制造型企业需要结合未来战略设计工业4.0的推进路径，否则不太可能实现目标；

4.2制造型企业需要评估当前智能管理成熟度，精益生产与标准化是推进工业4.0的基础。

4.3制造型企业需要培育工业4.0综合性人才，或者寻求外部专家辅导。人才是推进工业4.0的根本。

4.4制造型企业在推进工业4.0时，需要统一全价值链的元数据，否则无法提高大数据的集成与挖掘的质量。

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这个2017，天智继续与大家一同前行。

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企业介绍: 成立于2007年,专注于为行业客户提供智能工厂、车间的顶层设计、整体规划,帮助客户实现智能设计、智能管理、智能制造、智能产品和服务以及智能决策。将智能手段和智能系统等新兴技术应用于一体,为客户打造高效、节能、绿色、环保、 舒适的人性化智能工厂,是国内真正能够提供优秀智能工厂整体解决方案和拥有落地交付能力的智能制造提供商 。公司历经十年发展,立足江浙沪,服务客户遍及机械制造、汽车部件、3C电子、医药、食品、 纺织等各个行业,累计服务超过1000家大型高端制造企业。

项目介绍: 智能工厂 IMS管理系统,主要由天智 MES智能制造执行系统、天智条形码WMS仓库物流管理系统、天智设备联网系统及其辅助系统组成。整个系统综合集成了计算机与网络技术、物联网技术、音视频技术、传感器技术、虚拟实现技术、移动互联网技术、无线通信技术等加强信息管理和服务。通过电子工单、生产过程透明化、生产过程可控化、产能精确统计、车间电子看板等功能,客户可清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、減少生产线上人工的干预、即时正确地采集生产线数据, 以及合理的生产计画编排与生产进度,帮助客户实现工程资讯的可视化;帮助企业信息化的效能延伸到生产工厂,直达最底层的生产设备,并通过即视和预警机制,弥补企业管理资源的不足, 而详尽的原始资料,可让企业了解如何快速、大幅度地降低成产成本,持续提供管理水准、经营绩效和综合竞争力,推动传统制造业转型升级。