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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:
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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(yíng)”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(yíng)”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(yíng)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。可以說,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(duì)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(cè)、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(shì)。
  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(duì)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(duì)比為主,缺少結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)的診斷、預(yù)測(cè)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(shì)。
  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(duì)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(yíng)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(yíng)指標(biāo)。 所有指標(biāo)的優(yōu)化都基于對(duì)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(cè)、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(duì)于高端制造的幾個(gè)具體場(chǎng)景進(jìn)行了深入的分析,針對(duì)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(duì)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(duì)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(cè)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(cè),從而提高過程的穩(wěn)定性、提高產(chǎn)品的品質(zhì)、預(yù)測(cè)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(shì),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(duì)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(cè),預(yù)測(cè)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(cè),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(duì)熱熔膠機(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)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(duì)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(duì)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(píng)估,提供完整的維護(hù)保養(yǎng)和基于壽命預(yù)測(cè)的備件管理,從而降低非計(jì)劃停機(jī)概率、延長(zhǎng)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(cè)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(duì)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。基于業(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。
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