寄云科技亮相“第二十屆中國制造業(yè)MES應(yīng)用論壇”

作者： 2022年06月10日 來源： 瀏覽量：
字號(hào)：T | T
5月25日，由e-works數(shù)字化企業(yè)網(wǎng)主辦，福建省智能制造發(fā)展促進(jìn)會(huì)、福建省企業(yè)信息化與工業(yè)化融合促進(jìn)會(huì)協(xié)辦，主題為“從制造執(zhí)行到制造運(yùn)營”的“第二十屆中國制造業(yè)MES應(yīng)用論壇”在廈門隆重舉行。 　　寄云科技創(chuàng)始
　　5月25日，由e-works數(shù)字化企業(yè)網(wǎng)主辦，福建省智能制造發(fā)展促進(jìn)會(huì)、福建省企業(yè)信息化與工業(yè)化融合促進(jìn)會(huì)協(xié)辦，主題為“從制造執(zhí)行到制造運(yùn)營”的“第二十屆中國制造業(yè)MES應(yīng)用論壇”在廈門隆重舉行。
　　寄云科技創(chuàng)始人兼總裁時(shí)培昕博士受邀出席，并以《數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)：高端制造的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路》為題發(fā)表演講，分享了高端制造的數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例并介紹了寄云NeuSeer工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。他指出，高端制造數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵是基于數(shù)據(jù)智能的指標(biāo)優(yōu)化，包括經(jīng)營指標(biāo)、生產(chǎn)指標(biāo)和設(shè)備性能指標(biāo)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的標(biāo)配能力，寄云NeuSeer工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)以數(shù)據(jù)智能為核心，連接工業(yè)網(wǎng)關(guān)、邊緣智能一體機(jī)等終端，實(shí)現(xiàn)海量IT/OT數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)存儲(chǔ)和查詢，提供工業(yè)大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)與分析建模平臺(tái)，幫助企業(yè)治理異構(gòu)、多域數(shù)據(jù)，優(yōu)化多環(huán)節(jié)從而提升企業(yè)數(shù)字化能力。


　　高端制造業(yè)特點(diǎn)鮮明數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨五大挑戰(zhàn)
　　在“中國智造2025”的目標(biāo)下，中國工業(yè)正進(jìn)入由傳統(tǒng)工業(yè)體系向信息化、數(shù)字化、智能化的“智能工廠”轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵時(shí)期。隨著工業(yè)數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、治理技術(shù)升級(jí)迭代，工業(yè)生產(chǎn)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)形式激增，挖掘海量數(shù)據(jù)中的價(jià)值，已經(jīng)成為工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心生產(chǎn)要素?？梢哉f，企業(yè)數(shù)字化的過程，實(shí)際上就是釋放數(shù)據(jù)價(jià)值的過程。工業(yè)數(shù)字化可以對企業(yè)的生產(chǎn)效率、可持續(xù)性、敏捷性、上市速度和定制化五個(gè)維度進(jìn)行優(yōu)化升級(jí)，從而為工業(yè)企業(yè)帶來巨大的效益。
　　在以汽車、光電、半導(dǎo)體等行業(yè)為首的高端制造行業(yè)，能否成功完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)乎企業(yè)生存與發(fā)展。高端制造作為復(fù)雜制造業(yè)，有著供應(yīng)鏈多樣化、生產(chǎn)工藝復(fù)雜度高和生產(chǎn)設(shè)備復(fù)雜度高等顯著特點(diǎn)，要求企業(yè)的生產(chǎn)過程具備精準(zhǔn)性強(qiáng)、實(shí)時(shí)性高、靈活性大、可預(yù)測、可優(yōu)化的特點(diǎn)。因而，數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化升級(jí)是高端制造業(yè)必然的發(fā)展趨勢。
　　基于當(dāng)前我國高端制造業(yè)的發(fā)展階段與技術(shù)水平，時(shí)博士總結(jié)了高端制造數(shù)字化轉(zhuǎn)型的五大挑戰(zhàn)：
　　生產(chǎn)過程數(shù)字化程度不高。數(shù)據(jù)采集不夠全面，缺乏生產(chǎn)設(shè)備、生產(chǎn)環(huán)境的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集、以及生產(chǎn)過程的實(shí)時(shí)記錄、以及生產(chǎn)環(huán)節(jié)之間的銜接記錄等足夠的數(shù)據(jù)支撐。
　　數(shù)據(jù)離散化程度高，IT和OT分離。面對跨領(lǐng)域、跨部門的數(shù)據(jù)優(yōu)化和分析，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)優(yōu)化生產(chǎn)指標(biāo)、庫存指標(biāo)、質(zhì)量指標(biāo)的時(shí)候，需要從花費(fèi)大量的時(shí)間從不同的IT和OT 系統(tǒng)中提取相應(yīng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行一系列瑣碎和標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)分析。
　　缺少全生命周期的數(shù)據(jù)管理能力。從研發(fā)設(shè)計(jì)到生產(chǎn)制造，再到客戶服務(wù)，急需數(shù)字化的一個(gè)基把整個(gè)企業(yè)生命周期里的數(shù)據(jù)串聯(lián)起來，實(shí)現(xiàn)全流程數(shù)據(jù)管理。
　　海量數(shù)據(jù)的采集和處理。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模越來越龐大、數(shù)據(jù)類型越來越豐富，以及數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析需求越來越高，無論指標(biāo)計(jì)算還是深度分析，企業(yè)如何加速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值依然是其面臨的極大考驗(yàn)。
　　數(shù)據(jù)分析離智能化目標(biāo)相去甚遠(yuǎn)。目前的數(shù)據(jù)分析主要以統(tǒng)計(jì)和對比為主，缺少結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)的診斷、預(yù)測和優(yōu)化分析。從海量多樣性數(shù)據(jù)中獲取有價(jià)值的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，采用人工智能方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，是提升智能化水平的未來趨勢。
　　如何解決好這五大難題，無疑是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的重中之重。

　　高端制造的數(shù)字化轉(zhuǎn)型本質(zhì)是基于數(shù)據(jù)智能的指標(biāo)優(yōu)化
　　面對以上五大難題，時(shí)博士首先指出高端制造的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是基于數(shù)據(jù)智能的指標(biāo)優(yōu)化，具體分為經(jīng)營指標(biāo)優(yōu)化、生產(chǎn)指標(biāo)優(yōu)化和設(shè)備性能指標(biāo)優(yōu)化。通過構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的方式，把不同的IT和OT數(shù)據(jù)充分融合，在數(shù)據(jù)平臺(tái)上構(gòu)建起來一系列指標(biāo)優(yōu)化的能力。當(dāng)然了，這個(gè)指標(biāo)不僅包含底層設(shè)備的可靠性指標(biāo)，OEE指標(biāo)等，還要包括生產(chǎn)過程中的產(chǎn)能、質(zhì)量效率，以及企業(yè)的經(jīng)營指標(biāo)。 所有指標(biāo)的優(yōu)化都基于對不同領(lǐng)域、不同部門、不同環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)集成和分析，進(jìn)而滿足上述提到的高端制造精準(zhǔn)性強(qiáng)、實(shí)時(shí)性高、靈活性大、可預(yù)測、可優(yōu)化的要求。
　　之后，時(shí)博士結(jié)合寄云豐富的行業(yè)案例，對于高端制造的幾個(gè)具體場景進(jìn)行了深入的分析，針對企業(yè)的痛點(diǎn)講述寄云提供的行業(yè)解決方案如何助力高端制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)提質(zhì)降本增效的目的。
　　汽車零部件制造業(yè)：面臨著現(xiàn)有生產(chǎn)決策BI系統(tǒng)不足的窘境：生產(chǎn)制造中的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性不夠，諸多部門之間由于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不互通易形成“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象，同時(shí)對于數(shù)據(jù)分析能力偏弱，此外數(shù)據(jù)的填報(bào)有時(shí)還需人工完成，容易遭到人為的修改。面對這些行業(yè)痛點(diǎn)，亟需快速構(gòu)建貫穿企業(yè)的數(shù)字化指標(biāo)系統(tǒng)，從而推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
　　時(shí)博士以寄云與格特拉克攜手構(gòu)建的汽車零部件生產(chǎn)實(shí)時(shí)管控為例，講解了寄云通過構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的方式實(shí)現(xiàn)工藝流程實(shí)時(shí)監(jiān)控、關(guān)鍵指標(biāo)精準(zhǔn)測量、設(shè)備管理以及生產(chǎn)效率根因分析功能，幫助企業(yè)完成了OEE提升9%，MTBF提升6%，每條產(chǎn)線減員1人的效益提升。
　　半導(dǎo)體制造業(yè)：在電力、化工、有色、醫(yī)藥、半導(dǎo)體等復(fù)雜、連續(xù)、自動(dòng)化的制造過程，存在著海量工藝控制點(diǎn)和外部影響因素，為了保證產(chǎn)品品質(zhì)，需要能夠通過關(guān)鍵工藝參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控、結(jié)果一致性的管控，實(shí)現(xiàn)快速、自動(dòng)化的根因分析和結(jié)果的預(yù)測,從而提高過程的穩(wěn)定性、提高產(chǎn)品的品質(zhì)、預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)。
　　時(shí)博士以北方華創(chuàng)設(shè)備集群管理系統(tǒng)Group Controller（AGC）為例，講述了該系統(tǒng)如何運(yùn)用寄云工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案平臺(tái)套件，提供全流程一體化數(shù)據(jù)服務(wù)能力，形成包括設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控、配置管理、制程分析等功能，具有通用性強(qiáng)、兼容性好、速度快、擴(kuò)展性好的優(yōu)勢，大幅提升了系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理性能，在僅使用原來1/5 CPU資源的情況下，性能提升了6～25倍，為客戶創(chuàng)造價(jià)值。
　　電子制造業(yè)：彩色顯像管生產(chǎn)工業(yè)對電子玻璃生產(chǎn)質(zhì)量要求較高，在實(shí)際生產(chǎn)中存在如下需要解決的問題：出現(xiàn)翹曲、應(yīng)力等問題時(shí)無法快速定位海量的工藝參數(shù)異常；如何調(diào)整工藝參數(shù)，使之回到正常；如何通過工藝參數(shù)的監(jiān)測，預(yù)測數(shù)小時(shí)之后的質(zhì)量問題。
　　時(shí)博士結(jié)合中國生產(chǎn)量最大、配套能力最強(qiáng)的彩色顯像管生產(chǎn)企業(yè)彩虹集團(tuán)的案例，講述寄云科技如何基于彩虹集團(tuán)所具備的玻璃基板制造兼有流程制造及離散制造特點(diǎn)，依托工業(yè)大數(shù)據(jù)分析能力協(xié)助彩虹集團(tuán)實(shí)現(xiàn)電子玻璃生產(chǎn)質(zhì)量的溯源和預(yù)測，實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)線的實(shí)時(shí)指標(biāo)監(jiān)控，提高了數(shù)據(jù)提取和分析效率，將問題診斷和解決的速度從4-5周降至3-4天，提高整體良率3%~5%。
　　離散制造業(yè)：紙尿褲的生產(chǎn)過程是一個(gè)較為復(fù)雜的組合過程，由表層無紡布、吸水芯體、PE復(fù)合底膜、魔術(shù)扣、橡筋等眾多材料組合而成，而上述各種材料的組合通過熱熔膠來粘合。在用熱熔膠的過程中，就需要用到熱熔膠機(jī)。由于在生產(chǎn)過程中受到溫度、壓力、速度、時(shí)間等500多個(gè)因素的影響，導(dǎo)致熱熔膠機(jī)經(jīng)常性發(fā)生非計(jì)劃性停機(jī)，引發(fā)產(chǎn)品質(zhì)量、產(chǎn)量等諸多問題。因此，亟需對熱熔膠機(jī)進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)，在非計(jì)劃停機(jī)之前進(jìn)行故障識(shí)別，提前預(yù)警，進(jìn)行設(shè)備維護(hù)與保養(yǎng)。
　　時(shí)博士結(jié)合寄云實(shí)際案例，講述了寄云對離散制造業(yè)高端裝備的連續(xù)運(yùn)行提供的運(yùn)維方案，通過一系列的基于設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)的采集和分析，對設(shè)備的當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控，提供智能的故障診斷和健康評估，提供完整的維護(hù)保養(yǎng)和基于壽命預(yù)測的備件管理，從而降低非計(jì)劃停機(jī)概率、延長設(shè)備壽命、降低維護(hù)成本，提升了企業(yè)的效益。在兩次測試集中，預(yù)警時(shí)間比真正故障發(fā)生時(shí)間分別提前了25h和30h。

　　以數(shù)據(jù)智能為核心寄云NeuSeer工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型
　　寄云NeuSeer工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)基于以數(shù)據(jù)智能為核心的產(chǎn)品理念,圍繞“連接、洞察、優(yōu)化”的三層產(chǎn)品理念，向不同領(lǐng)域的工業(yè)企業(yè)提供標(biāo)準(zhǔn)化平臺(tái)產(chǎn)品。該平臺(tái)聚焦于工業(yè)領(lǐng)域，能夠快速對接異構(gòu)的工業(yè)數(shù)據(jù)源，支持海量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的高性能、分布式存儲(chǔ)、查詢和計(jì)算?；跇I(yè)務(wù)需求快速構(gòu)建各種層次化和拓?fù)浠臄?shù)據(jù)模型，輕松實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)查詢、指標(biāo)計(jì)算和分析。此外，該平臺(tái)提供智能化的工業(yè)應(yīng)用，并提供零代碼、可視化的開發(fā)工具，幫助客戶快速開發(fā)各類圖形化和數(shù)據(jù)分析類的工業(yè)智能應(yīng)用，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)包括生產(chǎn)設(shè)備、制造流程、產(chǎn)品質(zhì)量、能耗、庫存以及各種生產(chǎn)管理指標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)控、異常分析、預(yù)警報(bào)警和優(yōu)化改進(jìn)。


　　如今，寄云科技已經(jīng)為高端制造、軌道交通、石油天然氣、電力能源等多個(gè)行業(yè)及大型客戶提供了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和服務(wù)，擁有豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。
　　在“中國智造2025”的目標(biāo)下，如何通過構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)完成制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，是國內(nèi)制造企業(yè)的一門“必修課”。寄云科技將繼續(xù)深耕工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，借助自主開發(fā)的NeuSeer工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)充分釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型增添助力。
全球化工設(shè)備網(wǎng)（http://m.bhmbl.cn ）友情提醒，轉(zhuǎn)載請務(wù)必注明來源:全球化工設(shè)備網(wǎng)！違者必究.

標(biāo)簽：

分享到：
免責(zé)聲明：1、本文系本網(wǎng)編輯轉(zhuǎn)載或者作者自行發(fā)布，本網(wǎng)發(fā)布文章的目的在于傳遞更多信息給訪問者，并不代表本網(wǎng)贊同其觀點(diǎn)，同時(shí)本網(wǎng)亦不對文章內(nèi)容的真實(shí)性負(fù)責(zé)。
2、如涉及作品內(nèi)容、版權(quán)和其它問題，請?jiān)?0日內(nèi)與本網(wǎng)聯(lián)系，我們將在第一時(shí)間作出適當(dāng)處理！有關(guān)作品版權(quán)事宜請聯(lián)系：+86-571-88970062