2018年工业大数据智能化改造实践分享.pdf

《2018年工业大数据智能化改造实践分享.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2018年工业大数据智能化改造实践分享.pdf（23页珍藏版）》请在三个皮匠报告上搜索。

1、工业大数据智能化改造实践分享胡湿北京云基数技术有限公司制造业转型是中国经济升级的压舱石作为出口第一大国，人民币升值、劳动力成本上升等因素使出口的“拉动作用”减弱。美元持续加息导致投资增速的放缓从长远来看是必然的趋势，政府主导的投资仅有短期刺激作用。中国消费市场仍有巨大的发展潜力，至2020年有望超过40万亿元人民币，但消费的增长更多是经济增长、城镇化水平提升的结果。出口的“拉动作用”乏力投资增速放缓消费增长依赖于经济增长及城镇化水平，缺少内驱力中美贸易战的实质是两国制造业转型升级的竞赛面对全球市场化、产能过剩、人口红利消失、技术外溢效应减弱等被动局面，工业企业需要提前做好准备在制造、质量、效率

2、等方面追赶并超越全球范围内的竞争对手。企业追赶和超越的动力逐渐由需求拉动向多元化转变。创新驱动、提质增效、供应链整合能力提升成为新的核心竞争力，工业大数据将在其中起到助推剂的作用。4，产品及营销模式不忘初心：技术变革的深度融合赋能工业大数据应用1、制造业企业运营管理引发的剧变制造技术信息技术物联网技术2、生产方式3、企业生态及供应链组织4、产品及营销模式精细化、智能化管理被广泛认可，信息化管理手段在日常管理中使用越来越多。按订单生产取代按库存生产，订单预测成为新型生产方式，并颠覆传统供应链的拉动方式。大数据智能化驱动的供应链组织，可以很大程度抵消时间延迟、信息不透明带来的“牛尾效应”，使优秀的

3、企业生态体系更加健康、稳定。定制化生产、线上线下打通等模式创新，带来了对于工业更高的要求，需求的不确定性及难以把握的市场趋势，成为工业大数据的最佳应用场景之一。云计算技术大数据技术人工智能区块链技术NB-IOT短距离通信：RFID,NFC长距离通信:5G高精度高速度高柔性自重构生产线/设备工业行业普遍遇到的问题遇到的问题企业继续从原来的粗放式发展向集约型转变企业管理成本高，效率低，信息沟通不畅等问题是国内企业快速发展的绊脚石“拳头产品”的概念已经越来越少个性化定制、柔性化生产成为新的趋势对于工业大数据的作用仍然不明确成本压力巨大市场变化速度加快信息化落后缺乏变革的决心劳动力成本快速上升生产要素

4、成本偏高能源、工业原材料成本较高消费者需求定制化、个性化趋势明显产品生命周期越来越短产能过剩问题加剧企业管理和信息化程度还存在差距员工的经验、知识还没有数字化企业管理者普遍认同数字化智能化管理但缺乏变革的信心工业行业各个职能部门经常遇到的问题如何在下订单的同时拉动整个供应链？如何可以给客户提供更多选择？销售和客户如何了解订单状态？哪一款产品到货快？利润高？新型号产品可靠性如何？生产产能是否稳定？销售制造物流质量如何向销售确认订单的交货期？如何和销售一起做好订单预测？供应商补货不及时，无法提前确认生产计划怎么办？排产的订单都不缺料吗？设备稳定吗？生产中如何能让分装、总装协调一致？生产中发生的异常

5、如何能够准确记录？并且能够和产出损失对应？小订单太多，如何安排发货？库存原料的使用率如何提高？库房无法扩建，占用率如何改善？如何避免配料下线的情况？线边库的零件如何管理？如何防止缺料停产？堆积的订单大于实际产能，如何处理？如何让质量检测结果和产品关联？如何通过信息化手段提高员工的质量意识？如何对零件质量异常进行预警？避免长时间的停线或缺陷产品发给客户。如何避免来料质量问题反复发生？为何如此多的加班检验？举例:订单驱动的装备制造型企业（ETO/MTO）常见问题交付能力差企业对于挖掘“数据金矿”的重视程度不够订单排产不均衡，出现加班与轮休安排在短时间内共存的怪现象。原材料库房占用率高但仍然齐套性差

6、质量问题严重，下线一次合格率低、三包投诉率高效率损失严重且无法准确计量缺少全供应链异常预警、报警响应机制1，部门之间通过表单沟通，部门壁垒仍然存在。2，流程停留于纸面，分析来源于于记忆，预测依赖于经验。3，“经验排产”、“响应排产”、“多次排产”、“缺件上线”普遍存在，制造端和销售端疲于应付。4、生产过程中发生质量问题、设备问题，仍然以“处理”为目的，“重复发生”比比皆是。碎片化的信息系统使企业在信息传递中遇到很多问题销售库房质量生产客户技术调度MESBOMIQC/PQCWMSSCMCRM相互独立的多个信息孤岛，数据缺少多维互通生产陷入“确认-排产-中断-再确认”的循环中消费者库房销售调度生产