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智能制造与大数据,RTD-MES不能少

  随着智能制造的强势推进,中国制造业亟需构建自己的大数据分析?#25945;ǎ?#28145;入连接用户和工厂数据,驱动产业升级和创新,提升竞争力,占据全球产业链更高端。

  制造业大数据不仅仅意味着企业简单的数字化,而是把数据作为智能制造的核心驱动力,利用大数据去整合产业链和价值链。目前来看,制造业大数据基本就是两类,一类是人类轨迹产生的数据,另一类是机器自动产生的数据。这两类数据构成了我们今天的大数据多结构化数据源。随着时间的推移,进行制造业大数据分析的需求将越来越大。

  如果不进行大数据及大数据分析,从中获得信息,智能制造所追求的高效智能将无法实现。如果通过利用大数据、预测性分析及云技术衡量产品性能只为了解客户需求,这意味着你正在失去数字化转型最大的价值。在工业大数据的领域里,我们除了要继续关心“人为数据或与人相关的数据”,更多要关注“机器数据或工业数据”与用户行为数据的融合。

  

  事实上,制造业企业不缺数据,从内部而言,积累了大量的内源数据,包括运维、管理、流程、质量等。而在互联网时代,外源数据更多,包括供应商、竞争对手、客户反馈等等。但问题在于:第一是缺乏整合?#25945;ǎ?#22823;数据的?#34892;?#21033;用率很低;第二是缺乏分析能力,需要高效的大数据分析工具。

  作为能从制造业生产现场获取第一手数据信息的MES系统,尤其5G时代即将来临,制造企业向智能制造转型升级?#20445;?#22823;数据的需求将空前具大,而MES最核心的功能如下:

  数据采集?#21644;?#36807;融合消费者与制造业的交易数据,实现智能互联;通过生产线、设备安装传感器获取实时数据,实现智能生产;MES系统可以?#34892;?#36890;过汇集生产、设备及外部数据,指导生产、销售、决策。

  设备故障监测:具有数据采集、分析结果、用户收益、分析模型汇总、故障预警、设备生命周期、识别并发故障、设备分群等功能。

  智能?#25191;ⅲ?#20855;有数据采集、分析方法果、用户收益、库存时长分析、短期库存分析、长期库存分析、出入库分析、领料智能推荐等功能。

  在未来,推动智能制造的并不是大数据本身,而是大数据的整合和分析,它是成为创新核心驱动力的来源。

  FlexWeaver作为速威公司全新一代MES的技术?#25945;ǎ?#25552;供MES所需的全系列?#25945;?#26381;务,包括分?#38469;?#35745;算环?#22330;?#32479;一数据库引擎、大数据及云计算支撑、报表与分析服务、BPM/工作流引擎、可视化业务建模工具、二次开发IDE、PAD/移动支持、ERP连接器、设备驱动库、OPC服务等基础?#25945;?#26381;务,以及生产管理、设备管理、跟踪追溯、质量管理等ME(制造执行)的标准化功能。

  速威智能致力于提供工业4.0(“互联网+”智能工厂和“互联网+”智慧物流)整体解决方案,为国内外上千家知名制造企业和高校提供整体解决方案,在业界享有高度赞誉,是国内工业4.0(智能工厂与智慧物流)解决方案的领军企业。

 


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