大数据正在改变制造业

【电工电气网】讯  如通常使用的术语,”大数据”指的是要用数据库管理工具处理的庞大和复杂的数据集或处理应用的传统数据。大数据的挑战包括了:数据的捕获、保管、存储、搜索、共享、传递、分析和可视化。相比于相同总量的分离型小数据集,大数据集来自对单一数据分析的衍生附加信息和相关数据的大集合。大数据可以发现相关性,有助于对趋势进行清晰和迅速的理解,支持更好的及时决策。  在制造业方面,大数据是指从车间现场到企业顶层所有生成、交换和集成的数据。什么使在制造业中的数据变”大”?这是因为越来越多的虚拟化和仿真,以及众包和社会制造(即在设计和制造过程中利用社交媒体生成数据)的增长趋势。这使制造企业正朝着数字化的方向发展。  整合从传感器和PLC到企业和供应链平台的数据可以产生显著的成效  在数字化企业中,数据连接制造系统,如:产品生命周期管理(PLM)、供应链关系管理(SCM)和制造执行系统(MES),集成企业资源计划(ERP)。
“其中的关键,从自动化的大数据角度来看,是利用虚拟化和真实数据的优势,并结合使用他们,”来自某自动化厂商战略市场部的副总裁比尔
o卡莱利说。  先是数量巨大的”虚拟数据”,在产品建立和制造的初期就创建出来,如产品开发的模型建造或制造运行的工艺规划。然后是采集的”真实数据”,由车间现场的传感器、PLC等设备生成的物理数据。
“合并虚拟数据和真实数据的理念是保证产品质量,以及对早期的设计与后来的制造了解需求的关键,”
卡莱利说。  这种联合的好处是显著的:比较早期规划期间的”虚拟数据”和随时间推移的”现实数据”,使制造商能够看到在设计上游中做出的决策对制造下游的影响。事实上,根据麦肯锡的报告:80%的生产成本在设计阶段就决定了。数据是在产品生产的工厂现场创建的,它可以与规划阶段准备的数据进行”实时”比较,了解是否能够适当地满足了需求。这个结果能够巨大的改进制造,在生产力、效率、灵活性、质量,使产品快速推向市场。  整合的力量  在美国,离散制造业比其他行业,如:政府、医疗和通讯业拥有更多的存储数据。相比其他行业,通过数据分析给制造商提供的收益是非常显著的,而且比较安全,  诱人的果实可能会在连接不同的数据存储中找到。制造商使用不同的数据库工作:软件应用平台
— 通常在设计和开发的早期阶段使用;制造应用平台 –
通常在收集、存储和管理相关制造的数据时使用。”我们进行跨平台的整合,使数据更适合识别或与特定产品相关,放在有针对性的地方,容易实现访问和可视化,”
卡莱利说。在不同平台有了这些集成层,制造商可以按属性进行跨平台搜索,找到正在工作的相关数据(即设计,制造)。一旦识别到数据,就可以通过集成层进口查看它,并交付给那些需要它的人员。  ”我们不打算创建一个庞大的数据库或强制它的存在;相反,我们可以看看数据库是否联合了企业各个部门在全球的不同部分或提供跨越他们的网络和集成,识别数据属性、通用性,等等。然后,我们把这些数据放在一起,”
卡莱利注释道。”这对制造商是一种强大的工具,帮助他们在产品生命周期过程中的任何一点做出更好的决策。”  专注于集成是自动化厂商对待大数据的关键区别。有各种集成和扩展的解决方案,涵盖了制造的每个主要阶段:产品设计、生产设计、运行和自动化。  ”我们正在为制造过程的多个站点和多个区域提供关键数据的可视化,”
卡莱利说。
“今天有这么多的数据。你不可能使用所有的数据,也没必要。但你必须有在某一时刻访问某一特定数据,或是找出制定决策相关数据的能力,不管在执行层还是在工厂车间层”。

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自工业革命爆发以来,技术进步推动了工业生产力的大幅提升。十九世纪由蒸汽机驱动的工厂,电气化导致了二十世纪早期的大规模生产,并且工业在二十世纪七十年代变成了自动化。然而,在接下来的几十年里,工业技术进步只是渐进的,尤其是与IT,移动通信和电子商务转型的突破相比。

然而,现在我们正处在技术进步的第四浪潮中:被称为工业4.0的新型数字工业技术的兴起,这种转变由九项基础技术进步驱动。在这个转型过程中,传感器,机器,工件和IT系统将沿价值链连接到一个生态系统。这些连接的系统可以使用标准的基于互联网的协议进行交互,并分析数据以预测故障,自行配置和适应变化。工业4.0将能够收集和分析机器间的数据,实现更快,更灵活和更高效的流程,以降低成本生产更高质量的产品。这反过来又会提高制造业生产率,转变经济,促进工业增长,并改变劳动力状况-最终改变公司和地区的竞争力。

今天本文译者带来的是BCG的工业4.0及制造业的报告,和大家一起讨论作为工业4.0构建模块的九项技术趋势,以及它们为制造商和生产设备供应商带来的潜在技术和经济效益。本文使用了德国相关的案例研究,这是公认的工业自动化领域的世界领先者。

一、技术进步的九大支柱

工业4.0基础技术的九大技术进步已经在制造业中得到了应用,但工业4.0将会改变生产:隔离的,优化的单元将成为一个完全集成,自动化和优化的生产流程,引领提高效率并改变供应商,生产商和客户之间,以及人与机器之间的传统生产关系。

大数据和分析

基于大数据集的分析直到最近才在制造业中出现,它优化了生产程序,节约了能源并改善了设备服务。在工业4.0的背景下,来自许多不同来源的数据的收集和综合评估将成为支持实时决策的标准。

威尼斯官方网站,例如,半导体制造商英飞凌科技公司通过将生产过程结束时测试阶段捕获的单芯片数据与该过程早期晶圆状态阶段收集的过程数据相关联,减少了产品故障。通过这种方式,英飞凌可以识别在生产过程早期帮助排出故障芯片并提高生产质量。

自主机器人

许多行业的制造商长期以来一直使用机器人来处理复杂的任务,但机器人正在不断发展以获得更大的应用。他们变得更加自主,灵活和合作。最终,他们将互相交流,并与人类并肩安全地工作,并向他们学习。这些机器人将比现在制造中使用的机器人成本更低,功能范围更广。

例如,欧洲机器人设备制造商Kuka提供了可以相互作用的自动机器人。这些机器人是相互联系的,以便他们可以一起工作并自动调整行动,以适应下一个未完成的产品。高端传感器和控制单元可与人类密切合作。同样,工业机器人供应商ABB正在推出名为YuMi的双臂机器人,该机器人专门用于与人类组装产品。两个填充手臂和计算机视觉允许安全的互动和零件识别。

模拟

在工程阶段,已经使用了产品,材料和生产工艺的三维仿真,但是在未来,仿真也将在工厂运行中得到更广泛的应用。这些模拟将利用实时数据来反映虚拟模型中的物理世界,虚拟模型可能包括机器,产品和人类。这允许操作员在物理转换之前测试和优化虚拟世界中下一个产品的机器设置,从而缩短机器设置时间并提高质量。

例如,西门子和一家德国机床供应商开发出一种虚拟机,可以使用物理机器的数据来模拟零件加工。这将实际加工过程的设置时间缩短了80%。

水平和垂直系统集成

今天的大多数IT系统都没有完全集成。公司,供应商和客户很少紧密联系。工程,生产和服务等部门也不例外。从企业到车间层面的功能没有完全整合。即使是工程设计本身-从产品到工厂到自动化-都缺乏完整的集成。但随着工业4.0,随着跨公司,通用数据集成网络的发展并实现真正自动化的价值链,公司,部门,功能和能力将变得更加紧密。

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