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    大數(shù)據(jù)分析制造業(yè)智能化

    行業(yè)上下游 2015年07月10日 14:34:24來源:CIO時代網(wǎng) 31593
    摘要制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析打造新一代智能工廠。

      【儀表網(wǎng) 行業(yè)上下游】近年來,發(fā)展智能工廠成為制造業(yè)的顯學(xué),隨著人力短缺、工資上漲、產(chǎn)品交期越來越短、市場需求變動大等問題出現(xiàn),制造業(yè)正面臨新一波轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)。如何在控制生產(chǎn)成本的同時,還能提高生產(chǎn)力與效率,則是轉(zhuǎn)型的主要目的,也因此,從德國、美國到中國臺灣各個制造大國,無不積極推動工業(yè)4.0,希望能協(xié)助制造業(yè)者解決經(jīng)營困境、提升競爭力,而大數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化(Manufacturing Analytic&Optimization;MAO)則成為發(fā)展工業(yè)4.0的基礎(chǔ)。

      
     
      制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析五大應(yīng)用
      
      深耕制造業(yè)多年的IBM,在大數(shù)據(jù)分析上提供的不只是產(chǎn)品,還有結(jié)合產(chǎn)業(yè)知識與豐富經(jīng)驗的顧問服務(wù),幫助制造業(yè)者做出正確有效率的大數(shù)據(jù)分析。
      
      IBM商業(yè)分析部業(yè)務(wù)劉君彥指出,目前市面上有很多大數(shù)據(jù)分析的解決方案,但大多只能做到資料視覺化,也就是以圖表呈現(xiàn)分析結(jié)果,而IBMMAO可以根據(jù)制造業(yè)所面臨的問題,決定要做哪一種分析,例如預(yù)測或模擬,甚至整合財務(wù)或產(chǎn)銷端資訊,找出解決問題的方法,這在智能制造過程中是非常重要的事,因為企業(yè)往往擁有大數(shù)據(jù),卻不知道該如何分析。
      
      IBM企業(yè)咨詢服務(wù)事業(yè)群顧問李藝鋒進一步指出,目前,高科技制造業(yè)者面臨到的問題主要有三種,、未預(yù)期的物料問題或設(shè)備故障直接沖擊產(chǎn)能,以致耗損大量成本;第二、因制程穩(wěn)定性問題造成產(chǎn)品良率下降,不但影響獲利更影響客戶滿意度;第三、制程世代轉(zhuǎn)換越來越快,如何加快量產(chǎn)速度,成為獲利的關(guān)鍵因素。因此,IBM根據(jù)制造業(yè)所面臨到的問題與產(chǎn)品生命周期,歸納出制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析五大應(yīng)用模式:
      
      、物料品質(zhì)監(jiān)控。原物料品質(zhì)不穩(wěn)定其實有跡可循,然而傳統(tǒng)SPC監(jiān)控要等到發(fā)生問題時才會做出警示,此時不僅己經(jīng)影響產(chǎn)品品質(zhì),更不容易找出原因,而MAO則是主動分析趨勢變化,發(fā)現(xiàn)潛在問題即早做出預(yù)警,以便能及早解決(如:更換物料)維持產(chǎn)品品質(zhì)。
      
      第二、設(shè)備異常監(jiān)控與預(yù)測。傳統(tǒng)SPC監(jiān)控雖然也涵蓋設(shè)備參數(shù),但有時設(shè)備仍然會發(fā)生問題,工程師也不知道設(shè)備發(fā)生問題該怎么處理有效,MAO運用設(shè)備感測資料及維修日志,找出發(fā)生設(shè)備異常的模式,監(jiān)控并預(yù)測未來故障機率,好讓工程師可以即時執(zhí)行適決策。
      
      第三、零件生命周期預(yù)測。零件或耗材有其生命周期,制造業(yè)者多半根據(jù)供應(yīng)商建議進行定期更換,卻忽略了生產(chǎn)及環(huán)境條件對耗損速度的影響,導(dǎo)致以下兩種情況經(jīng)常發(fā)生,一是在太早更換零件,造成不必要的開銷,二是太晚更換零件,導(dǎo)致品質(zhì)受影響。MAO根據(jù)生產(chǎn)及設(shè)備狀態(tài)資料、零件資訊,預(yù)測零件生命周期,在需要更換的佳時機提出建議,幫助制造業(yè)者達(dá)到品質(zhì)成本雙贏。
      
      第四、制程監(jiān)控提前警報。制造業(yè)的制程參數(shù)相當(dāng)多且彼此會互相影響,若是因為制程參數(shù)偏移而影響產(chǎn)品品質(zhì),工程師只能單一站點逐步追查,相當(dāng)耗費時間,而MAO的做法是建立產(chǎn)品品質(zhì)預(yù)測模型,找到佳的制程黃金區(qū)間,一旦發(fā)現(xiàn)制程參數(shù)偏移到區(qū)間外,便即時發(fā)出警報,讓工程師可以即時進行調(diào)整或其他決策。
      
      第五、良率保固分析。對制造業(yè)者來說,產(chǎn)品良率過低或是出售后于保固期間內(nèi)發(fā)生問題,不僅會增加成本,更直接影響企業(yè)形象與客戶滿意度。因此MAO結(jié)合生產(chǎn)設(shè)備、產(chǎn)品良率及維修保固相關(guān)資料,建立預(yù)測模型,以預(yù)測良率并降低保固成本。
      
      李藝鋒認(rèn)為,MAO對制造業(yè)的效益不只在于預(yù)測潛在風(fēng)險,還能提出佳決策建議,建立佳化生產(chǎn)流程,從而降低營運成本、創(chuàng)造大化獲利。

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