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      工業智能化背景下,大數據的應用與智能工廠的發展

      來源:最新黑科技  

      如今,全球化智能工業技術網絡開始在許多國家得到應用,工業智能化背景下的大數據應用成為制造業轉型發展的重要工具。基于此,本文簡單闡述大數據的應用價值,以及大數據背景下智能工廠的發展趨勢。

      工業智能化背景下大數據的應用價值

      首先,工業大數據是來自不同領域海量數據的結合,它具有多類型、大容量、高價值以及快速更新的特點。


      (資料圖片)

      在近些年的不斷發展中,工業大數據成為了新的服務業態與信息技術,主要涉及對各企業工業數據的采取、分析以及儲存。通過這部分工作的開展,能夠對數據當中所蘊含的知識進行挖掘,提取其中的有用信息,采取相應措施,創造價值。

      其次,大數據涉及的大規模資料,在一定時間內無法依靠數據庫軟件工具來有效截取相關數據。

      企業之中數據來源較多,不僅包括資源管理系統、制造執行系統,還包括過程控制系統中的數據,這些數據大都分布在獨立的系統之中,不同數據之間缺少聯系。所以,必須借助數據分析、數據集成、數據收集及數據展示等方式,對企業發展有益的數據進行集合整理,為企業的決策奠定數據基礎。

      最后,在工業智能化背景下,人工智能技術與大數據技術已經應用于部分產品中。

      它可以綜合且準確地應用企業數據,將其集成,以獲得整個工業材料、機械能量壓力、工業溫度、人員溫度、振動及工業產品產量等信息,從而實現生產工藝過程及企業產品流程的科學化監控,完成對企業機械能量、耗電量、日用電量和材料等多個領域數據的綜合性研究,確保整個行業數據信息有效性的提升。

      大數據背景下智能工廠發展的優勢

      物聯網技術和大數據云平臺技術的運用,能夠實現智能控制工廠設備,精準識別工廠運行情況。此外,從企業數據及行業信息出發,可改進企業產品生產工藝,縮減企業人力資源及成本的消耗量,實現科學監控生產流程,科學管理工作流程,幫助企業建立綠色、高效、安全和節能的生產工廠。

      (一)設施設備維護的及時性

      確保設施設備檢修維護的及時性,是保障智能工廠平穩有序正常運行的必要條件。應用大數據可以針對設備運行過程中的數據進行分析整理,并開展有效監測和預判。在控制維修成本的前提下,及時有效維修設施設備,保證其正常運行,促進企業生產效率和生產效益的良好增長。

      (二)數據計算下的考評機制

      在大數據背景下,要制定明確清晰的考核指標和要素,輔助員工發掘自身問題,以減少錯誤行為。合理使用大數據系統的數據和各種信息,并開展分析,有利于建立科學化和合理化的考評制度,確保人員信息的流暢程度,促進企業員工工作積極性的提升,保障工程能夠及時完成工作目標。

      智能工廠的未來發展方向和措施

      智能工廠的基礎設施和技術產品是建設的基本要素,工業硬件和集成發展的支持使智能工廠得以建立,這是智能工廠發展的核心部分。考慮到硬件和軟件的緊密聯系,智能工廠的未來發展趨勢是硬件設施的建設將趨于標準化和模塊化。

      在大數據進行分析的過程中,技術挑戰相對較大,技術實時性要求較強。這就需要大型工業必須應用大數據,進行整體性和綜合性的運行管理,涵蓋整體運行管理效率、應用服務系統、綜合處理系統等。否則不僅會導致價值較低的重復性冗雜信息問題,也會導致變量信息數據無用問題。

      在智能工廠的發展中,須將人工智能與互聯網作為核心,協同產業模式共同發展。從長遠出發,向著系統化和平臺化的大數據技術應用發展,以促進信息技術對工廠建設背景進行優化,促進智能工廠建設中長遠效益水平的提升。

      據研究,大部分中國民營企業的大數據應用信息,超過一半來自于企業內部。比如在業務管理類的大數據服務平臺中,使用的主要是相關的業務管理數據和信息數據,包括客戶相關的應用信息。在未來,企業需要不斷提升對外部大數據的收集能力及信息處理能力,同時強化對相關技術課題的重視,培養專業的數據分析人才。

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