数字化企业|制造型企业应如何开展生产现场数据分析制造企业正面临着提升竞争力

制造企业正面临着提升竞争力以及转型的严峻挑战。随着智能制造成为了企业大力推进的重点，在企业面对扩大再生产的需求和设备升级的契机，企业亟需实现信息化和智能化的深度融合，提升企业在质量管控、工艺提升、服务升级等方面的管理和决策能力。
随着大数据技术逐渐成为工业4.0的标配技术之一，生产制造型企业基于数据的生产和管理需求越来越高。基于物联网技术的数据采集和控制模块的广泛应用以及企业在信息化方面的大量投入，企业在变革和提升企业管理模式和手段的同时，已积累了大量的数据，形成了极为庞大的数据源。传统数据库技术对这种大规模的数据的存储、管理及分析能力显得捉襟见肘。而利用大数据技术，可以给企业提供高效的数据分析能力，提高质量管控、工艺提升、服务升级等方面的管理和决策能力。在大数据时代，如何对有用的数据进行挖掘、发现重要的知识和提取有用的信息已成为企业面临的关键点。
企业生产现场数据分析的重要性

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拥抱大数据技术，迈向智能制造
对于制造企业来说，由于数据海量且分散，具备复杂的关联性，来源广泛，而制造企业多数采用传统的数据库管理模式，操作人员只能对系统功能框架内的数据进行观察，无法通过利用集群进行性能提升和数据处理。仅仅凭借统的方法与技术，已经无法满足企业处理海量大数据及改进生产的需求。因此，在研发、生产等多个环节，引入大数据技术，构建工业大数据分析平台已成为制造企业转型升级的具体方向。以制造企业原有的数据资源为基础，搭建分大数据分析平台，针对供应链信息、生产制造过程数据建立完备的模型，结合生产制造工艺理论知识深入挖掘、分析，将为企业生产发展的各方面提供科学、准确的决策指导。
可以看到，对于存在一定量的数据积累但是无法有效利用企业生产过程数据获取有效价值的企业，以及亟需提高数据分析效率，从数据中洞察更多有用信息，进而利用分析结果指导生产和改进工艺的企业来说，虽然对展开大数据分析需求迫切，但从何入手仍是迷茫的地方所在。
在生产制造方面，不少企业的生产工艺经过多年发展已经趋于稳定。但是在制造企业的实际生产流程中，在零件、人员、工具上往往存在许多无法量化、无法预测的不确定性，如加工过程中零件的磨损、衰退引起的设备故障，不同批次、不同广家提供零件的差异带来的质量变化、工人操作失误造成的返工、系统意外的宕机以及生产资源不必要的浪费等。这些不确定性直接影响到在生产工艺、生产调度上进行判断、决策的准确性。而引入大数据技术，利用大数据分析工具，基于大量数据对这些不确定性进行拆解、量化，挖掘出在数据后面的隐藏信息，可以降低这些不确定性造成的工艺偏差，保证生产过程尽可能透明，进而提高产品质量。企业可以依据完备的数据分析结果及时的进行更换零件、维修设备、监督工人，实现对生产工艺的严格执行。
在产品质量方面，可以通过对结果数据和过程数据的建模、分析，针对产品的质量建立等级评价体系，摆脱原来单一的质量管理模式，实现生产过程控制与车间的实时设备互联，进而对生产过程进行有效的监控，提升产品质量。
在设备维护方面，通过对同一生产工艺，同一生产原料供应商的大批量产品生产数据进行分析，企业可以得到生产设备之间存在的差异信息，进而可以发现潜在的设备故障信息，提早进行设备维护，既可延长设备使用寿命又能够提高产品的良品率。
在供应链方面，基于生产工艺的理论模型，利用大数据分析平台，对不同厂家、不同批次零件、不同使用阶段的历史数据进行分析、解读。通过比较，对不同厂家、不同批次的零件进行质量评价，在零部件的使用环节上保持高效。
在数据处理方面，搭建大数据分析平台，可以优化对生产过程中大批量数据的采集、存储、挖掘、应用的能力，加快数据的处理速度，对生产流程中各环节产生的数据协同管理、分析，提高数据的利用率。
制造企业如何搭建生产现场数据分析平台
对于企业来说，在搭建生产数据分析平台之前，要先明确业务需求场景，通过大数据分析平台，想要得到哪些有价值的信息，需要接入的数据有哪些，明确基于场景业务需求的大数据平台要具备的基本的功能，再来决定平台搭建过程中使用的大数据处理工具和框架。