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近年来,随着工业大数据逐渐从概念走向落地阶段,数据基础较好的一些细分工业领域,已经在利用大数据技术创造价值,今天来我们来一起看看成功的工业大数据案例有哪些?
生产优化工业大数据案例一:某大型制药企业急需提高疫苗产率,为此,他们的大数据系统对设备传感数据进行了分析,发现了生产工艺参数间的相互关系及对产率的影响。经过研究分析确定了9个关键参数,针对这些参数做了进一步分析和调整以优化制造工艺,最终将疫苗产率提升了50%,公司因此每年在单个品种就增收500-1000万美元。
质量品控工业大数据案例二:某知名汽车生产厂商利用大数据对新车原型进行缺陷检测,数据来自安装在测试原型车和已售车辆上的传感器。通过大数据分析,发现了各种隐藏的问题,这使工程师得以在新车量产前就规避了可能出现的缺陷,从而从生产端减少了产品故障率,不仅降低了售后成本,更是降低事故率。
企业管理工业大数据案例三:制造企业还能使用大数据应对全球扩张过程中面临的挑战,比如基于企业自身历史数据和外部数据的分析建立预测模型,用于评估将生产转移到国外的可行性;制造企业通过获取供应商的物流情况和天气状况并利用大数据工具进行分析,从而评估交货延期的可能性,预先做出合理预测和制定应急预案,优化物流和供应链,保障生产持续性;生产型企业利用工业大数据实现模式识别、故障侦测和可视化,及早发现不良趋势并采取必要措施避免设备停机,从而最大限度降低企业由于各种原因造成的生产链停产等问题。
上述工业大数据案例只是冰山一角,工业大数据能够帮助企业在供应链、物流、生产效率、品控质量、销售渠道等全流程提供数据化解决方案,从而使企业各方面效率实现显著提升,进一步降低生产成本和人工成本,达到产能和利润最大化。
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