制造行业

随着云计算、大数据技术的不断成熟,人们开始意识到,以“智能制造”为核心的新工业革命将成为推动传统制造企业发展的重要生产力,而物联网正是实现“智能制造”的核心所在。

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行业背景

近年来,受市场需求多变、人力成本不断增加等多重因素影响,传统制造企业正在面临着前所未有的转型升级压力。随着云计算、大数据技术的不断成熟,人们开始意识到,以“智能制造”为核心的新工业革命将成为推动传统制造企业发展的重要生产力,而数字化正是实现“智能制造”的关键所在。就中国市场而言,大多数制造企业已经建立了ERP、MES、SCM、WMS等各类信息化系统,但各系统间的信息孤岛严重,数据质量差、利用率低,让企业管理面临巨大的挑战。

业务痛点

1、 数据量大。业务系统积累的数据时间长,类型多;传感器数据实时性高,每天产生极大量的数据。

2、 难打通。系统在不同阶段建设,数据字典与标准不一致;工业协议不同,软硬件类别多,打通难度大。

3、 不直观。行列式、中国式报表阅读效率低,不直观,无法交互,领导兴趣有限,辛苦统计的数据造成浪费。

4、 不实时。纸质报表、Excel报表制作成本高、周期长,“看到已失效”。同时脱离系统管控,容易造成数据安全性问题。

解决方案


制造业数据建设流程:

1、数据采集:通过抽取数据库,或流数据接入实时数据库形式,实时/定时采集多源数据;

2、数据治理:对采集数据进行清洗、转置、整合,形成统一干净的数据加载至数据仓库中;

3、数据分析:通过BI与报表工具,根据业务部门需求制作分析看板,实现业务数据的敏捷洞察、灵动分析;


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4、数据可视化:通过大屏、手动移动端、电视等媒介,将核心KPI通过设计传达至决策者,实时了解业务动态,快速战略制定。



方案优势

1、对接企业原有控制系统,实时采集各系统数据,整合数据资源,从而便于进行统一分析处理。

2、实时追踪物料配送情况、生产参数、质量信息等各环节生产数据,为实现自动化生产和加工提供数据依据。

3、实时把控各设备运行状态,针对故障情况作出及时有效的处理和预警。对于租赁业务而言,通过对故障设备的提前预警和维护,大大减少了客户损失。

4、实时监测各部件运行数据,如应力情况、超载使用情况等,保证企业的安全生产