基于大数据的工业智能化研究

  如今，全球化智能工业技术网络开始在许多国家得到应用，工业智能化背景下的大数据应用成为制造业转型发展的重要工具。基于此，本文简单阐述大数据的应用价值，以及大数据背景下智能工厂的发展趋势。

  今天，来自南京信息工程大学信息管理学院的汪浩翔教授为我们带来了一场“基于大数据的工业智能化研究”的精彩讲座。这场讲座不仅让我深入了解了前沿技术在工业领域的应用，更引发了我对工业未来发展的深刻思考。

工业智能化背景下大数据的应用价值优化生产流程：

1. 设备管理与维护：

• 实时监测与预警：实时收集设备运行数据，监测设备状态和性能变化，及时发现异常并预警，有助于减少故障停机时间，提高设备利用率。

• 故障诊断与预测：基于大数据分析，能够实现故障的快速诊断和预测，为维护决策提供支持，变事后维修为预防性维护，降低维修成本和因设备故障导致的生产损失。

2. 供应链优化：

• 供应商管理：通过分析供应商的相关数据，如交货期、产品质量、价格等，评估供应商的绩效和能力，从而优化供应商选择和管理，确保原材料的稳定供应和质量。

• 物流优化：利用大数据分析物流数据，优化物流路线和运输方式，提高物流效率，降低运输成本，同时实现库存的精准控制和优化，减少库存积压和缺货现象。

3. 市场分析与预测：

• 了解消费者需求：分析市场数据、消费者行为数据等，深入了解消费者需求和趋势，为产品创新和设计提供依据，使企业能够生产出更符合市场需求的产品，提高产品满意度和市场竞争力。

• 精准营销：根据大数据分析结果，企业可以针对不同的客户群体制定个性化的营销策略，提高营销效果和投资回报率。

• 市场预测与决策支持：基于大数据的市场分析，准确预测市场需求和竞争态势，为企业战略决策提供有力支持，帮助企业提前规划生产规模、调整产品结构，以适应市场变化。

  
  

大数据背景下智能工厂发展的优势

物信息出发，可改进企业产品生产工艺，缩减企业人力资源及成本的消耗量，实现科学监控生产流程，科学管理工作流程，帮助企业建立绿色、高效、安全和节能的生产工厂。

1. 生产效率显著提升：通过实时收集和分析生产数据，能精准找出生产瓶颈，优化工艺流程和生产布局。同时，依据大数据进行精准的生产计划与调度，可减少设备闲置和人员等待时间，提升整体生产效率。例如，某汽车制造智能工厂借助大数据分析，将生产线的节拍时间缩短，提高了单位时间内的产量。

2. 产品质量有效保障：对生产过程中的质量数据进行实时监测和分析，能及时发现质量问题的细微征兆并加以调整，避免批量性质量事故。如电子制造智能工厂利用大数据分析，对产品测试数据进行实时监控，及时发现并解决潜在的质量问题，使产品的良品率得到提高。此外，还可实现产品质量的可追溯性，一旦出现质量问题，能迅速追溯到原材料、生产设备、操作人员等相关因素，便于采取针对性措施改进。

3. 生产成本大幅降低：一方面，基于大数据的精准需求预测和库存管理，可优化库存水平，减少库存积压和资金占用。另一方面，通过分析设备运行数据，实施精准的设备维护保养，避免过度维护，降低维护成本。同时，大数据还能助力企业优化能源消耗，通过分析能源使用数据，合理安排生产设备的运行时间和功率，降低能源成本。

4. 设备管理更加高效：利用大数据技术实时监测设备的运行状态和性能参数，提前预测设备故障，实现预防性维护，减少设备停机时间。如某化工智能工厂通过对设备振动、温度等数据的分析，提前预测设备故障，及时安排维护，避免了因设备故障导致的生产中断。此外，还能基于大数据分析评估设备的剩余使用寿命，为设备的更新换代提供科学依据，合理规划设备投资。

   
   

智能工厂的未来发展方向和措施

智能工厂的基础设施和技术产品是建设的基本要素，工业硬件和集成发展的支持使智能工厂得以建立，这是智能工厂发展的核心部分。考虑到硬件和软件的紧密联系。

在大数据进行分析的过程中，技术挑战相对较大，技术实时性要求较强。这就需要大型工业必须应用大数据，进行整体性和综合性的运行管理，涵盖整体运行管理效率、应用服务系统、综合处理系统等。否则不仅会导致价值较低的重复性冗杂信息问题，也会导致变量信息数据无用问题。

在智能工厂的发展中，须将人工智能与互联网作为核心，协同产业模式共同发展。从长远出发，向着系统化和平台化的大数据技术应用发展，以促进信息技术对工厂建设背景进行优化，促进智能工厂建设中长远效益水平的提升。