基于大数据的智能制造解决方案(智能制造大数据)-(1)

1、智能制造大数据解决方案目录CONTENT01大数据介绍02智能制造解决方案思路03企业级大数据建设要点04大数据平台通用型简介（及案例分享）“大数据”为了提升决策能力与业务视野，以高效益、创新型的信息处理过程加工的信息资产，这种信息资产具有规模大、速度快的特征。追求大数据的唯一理由为企业经营目标提供价值。Gartner, 2012年6月，大数据定义新数据新技术新方法新思维新应用新资产新文化新视野新业务3大数据提供的产品与解决方案，解决三大关键问题形成端到端的整体解决方案，将处于技术底层的企业数据资产，通过软硬件平台和专业化服务，一步步转化为上层业务价值4当客户需要一个成熟的、高性能的大数据平台

2、及解决方案时当客户难以管理自己多源、异构、海量的大数据资产时当客户需要将数据资产转化为业务洞察和商业价值时与与与存算析 用清管服务器与分布式存储大数据计算平台软件工具实施服务数据管控咨询服务数据挖掘算法开发分析应用咨询服务大数据支持全集团业务的生命周期管理优化全生命周期的数据分析和产品管理工厂生产出货销售渠道销售中间商出售用户使用用户服务产品与营销产品分析品牌管理营销管理订单管理生产过程供应链管理新品上线产品质量物流运输管理货品调配管理渠道销量管理渠道库存管理合作伙伴管理销售过程分析经销商关系管理经销商库存分析用户激活网点备货线下配送设备使用用户反馈用户画像咨询能力是大数据的服务精髓与价值特色

3、从业务问题入手，进行业务诊断，并提出业务方案业务能力提升方案信息支撑能力规划业务和信息能力整合业务应用实践通过业务应用实践，将大数据方法和工具能力转化为业务绩效基于业务发展需求，进行DT/IT支撑能力规划和建设基于具体业务目标，将DT/IT能力和业务流程整合，最大化发挥DT/IT价值业务角度咨询能力贯穿始终，保障大数据业务价值转化的畅通能力整合支撑角度应用与培训业务能力技术能力分析能力+管理服务+大数据是智能化的核心生产资料与工作方法7目录CONTENT01大数据介绍02智能制造解决方案思路03企业级大数据建设要点04大数据平台通用型简介（及案例分享）采购研发生产供应网络销售采购策略优化采购提

4、前期预测（历史、环境、天气、路线 etc. ）来料质量预测（历史、行业 etc.）原材料价格预测（历史、行业、宏观） 供应商评级（历史、行业等） 外包非核心综合分析（成本模拟、质量模拟、提前期模拟） 立项模拟&优化成本模拟（原材料价格预测的矫正值、其他成本固定非固定要素）周期模拟（同质同类同工艺同XXX）销售模拟（同质同类同功能同XXX）资源模拟（研发资源优化的矫正值）搜索优化结构/半结构/非结构化数据查询优化 研发资源优化（综合输出）Skill Set / Workload/ Workforce 产品持续改进 市场反馈、销量、成本等综合因素作用于产品立项、更新迭代过程中 智能排产CAPP +

5、 Real time Capacity In-house仓储优化领退料路径优化立体仓堆料优化 设备保养维护健康管理根因分析及维修策略保养策略（备品备件仓储优化） 外包非核心综合分析成本模拟质量模拟提前期模拟 货品调拨企业与DC之间的，DC各自之间的Proactive调货行为 库存优化（将持续性考虑在内，包括碳、水管理，能源用量和废品管理 ） 产品、备件自动补货模型 存货成本模拟分销商订货行为分析与响应最优路径 路径模拟（路况、区域、布局etc） 实时重新路径规划（区别于电子地图，除了时效性，还要考虑成本等因素） 智能选址 DC布局的增删改（宏观、区域、市场、历史等） 需求销量预测 不同维度（B

6、y产品、By区域、By功能等维度销量预测） 货品定价 智能定价模型 持续质量管理（CQM） 根因分析知识库（可作用于“产品持续改进”） 质量预测模型库 决策支持模拟仿真 销售渠道、布局优化 销售渠道分析及拓展建议 销售布局分析 营销策略模拟 从类别、成本、效果等角度分析，精准营销 大数据的应用前景通过大数据、云计算、移动互联网、物联网等新技术的共同作用，充分把握新工业时代下信息资源带来的机遇，以数据洞察为核心驱形成集制造和服务为一体的全球化价值网络动力，贯穿参与者、产品与生产，实现跨界和全球化互联互通的协同。10大数据是工业4.0时代企业的核心资产传统价值链新价值网络 协同互联智慧的参与者智慧

7、的产品智慧的生产数据洞察驱动参与者生产产品大数据分析云计算物联网移动互联网安全 硬件与网络可连Double Helix ModelCyber数字化、虚拟化可知Digital集中化、资产化可析Data 软件与通讯可通Communication 生产自动化可控Control价值化、智能化可测Decision 网络化 数字化 智能化“双链驱动”是智能制造的DNA设备级工厂级企业级 IoT 物联网数据采集与设备连接3C：自动控制链3D：数据驱动链CPS 网络物理系统数字双胞胎的交互闭环IMEco 智能制造生态数据分析驱动的主动智能体系11工业大数据的现状xx GB/月xx TB / 月某数控机床回传数

8、据某空气压缩机回传数据某汽车sensor回传数据X PB / 月数据量随着应用场景的不同，sensor布局的不同，毫无比例的疯狂增长着.这些数据会随着时间的推移，变得庞杂和无法处理（传统数据处理方式）数据:平均每毫秒抛出超过x0个日志或文件.平均每个日志文件包含x0-x0个sensor 发出的信号.超过x0.000 个不同的sensor 超过x万台设备被用在了车间内或作为产品被客户使用着 数据使用的目的: 不是为了收集，不是为了存储，也不是为了简单的堆积报表，而是为了产生知识.Data loading数据使用程度:还有很多台设备游离于管控之外，毫无数据采集可言已经纳入CPS的设备，数据采集毫无

9、目的性有目的的采集数据并不意味着正确的使用这些数据，无法创造价值Big Data!从传统制造到智能制造在一个典型的制造企业中，参与生产的设备可以分为以下几类：有专门的控制系统的，且能够和外部系统通过预定义的协议进行数据交换的智能设备具有通过PLC与外部系统进行数据交换能力的自动化设备具有本地存储功能（e.g. Log, 本地DB etc.）的半自动化设备未经设备改造的，无网卡无PLC的简单设备等.在工业4.0的转型浪潮中，智能制造是整个过程中的一大支撑。智能制造的总体思路是将以上几类设备进行相互的联通，并最终构建一套物理信息系统（Cyber-Physical System）在CPS的基础上，将

10、传统制造中的基础逻辑发生问题-人根据经验-人调整Material、Machine、Methods、Measurement和Maintenance等要素-解决问题-人积累经验转变为发生问题-模型（Model）分析问题-模型调整Material、Machine、Methods、Measurement和Maintenance等要素-模型积累经验-模型分析问题根源-模型进而继续调整5M要素-避免问题OT+IT+DT = 智能制造智能制造架构中的工业互联网市场用户协作企业互联网工业大数据平台网络化协同个性化定制产品服务化基于算法和模型实现工业数据分析和决策智能模块产品实体智能化生产智能工厂互联网互联网基

11、于仿真、大数据的新型工业软件ERP、MES等传统工业软件工业生产系统工厂内网络安全隔离智能控制系统智能模块传统工业控制模块智能机器智能机器智能模块智能模块生产装备生产装备工厂内网络IT系统OT系统工业互联网关键要素数据分析软件应用智能设备智能模块平台新型网络（工厂内工厂外）工业互联网传统工业要素反馈为海量数据的集成、计算处理及应用开发提供资源实现海量泛在多样工业数据的实时传输分布于工业系统各层的计算处理能力14如何走向智能制造思维变革统计分析过程：数理统计能够帮助制造企业尽可能的提高制造优率等自省、自反馈、自预测过程：一个可以自愈的工业生态系统建立模型过程：通过数据分析，管理设备生命周期；通过

12、产能测算，找到瓶颈工序并优化产能结构等智能制造解决隐性问题避免显性问题大数据人料机法环预控式管理信息化管理数据化产品生命周期工艺方案信息化自动配送AGV数据可追溯减少aWIP现代化工厂SS管理管理职能转变操作内容转变新增高级岗位节省低级岗位智能设备引人设备状态监控设备生产柔性化维护保养信息化管理岗位技术岗位操作岗位要求提升 制造业大数据的侧重点在于将所有人，机，法，料，环等信息有效整合起来，加以分析并应用于整个工业生产过程，对整个生产链条进行监控、调整、管理。从而形成高度灵活、个性化、网路化的产业链。大数据是实现工业4.0的关键。 未来的制造将围绕大数据平台构建智能化生产体系，将人，机，法，料

13、，环链接起来，实现多维度数据融合，为企业的运营提供预见性的支撑与指导。大数据在制造行业应用实践（在生产体系中的理解）预防性维护和服务将设备（生产资料或产品）纳入到全生命周期管理的范畴内，掌握设备的过去、现在甚至未来，为制造类企业的智能制造之路打好根基。Physical Baseline仓储布局和领退料最优路径优化将厂区内的仓储布局、车间内的线边库布局、厂区内和车间内的领退料路径进行优化，降低领退料重复路径的时间成本。提高企业生产效率。Spatial and Temporal Baseline售后服务与研发协作建立产品与研发的循环反馈机制，任何Go-to-Market的产品反馈（包括产品（设备）

14、实时使用参数、产品舆情、竞品分析等）都可以作为产品研发的有效参考。Enhanced Cooperation产品&服务全面质量控制在产品提供商向服务提供商转型的过程中，针对产品和服务的全面质量控制，为客户提供包含全价值链在内的智能制造与服务Enhanced Quality Control“数据驱动执行”“数据驱动管理”“数据驱动决策”自省、自反馈、自优化的全价值链智能制造及服务对智能制造未来的理解目录CONTENT01大数据介绍02智能制造解决方案03企业级大数据建设要点04大数据平台通用型简介（及案例分享）演进规划：企业大数据分析的发展阶段19分析水平与智能化程度如何连续更新和流程互动？怎样利

15、用分析来创新和差异化？4. 成熟阶段成为分析驱动型的企业下一步怎么做？如何对事件进行主动引导？如何借助数据分析保持领先？5. 领先阶段全面凭借数据分析法开展竞争企业发生了什么问题？问题为什么发生？如何才能更好的理解业务现象？2. 探索阶段有限采用数据分析方法正在发生什么？预测出什么结论？ 如何改进经营？3. 发展阶段有主动采用数据分析的意向1. 起步阶段数据分析方法利用薄弱统计报表简单分析跟踪分析流程嵌入统计报表多维分析统计报表多维分析预测发现实时分析统计报表多维分析预测发现实时分析统计报表多维分析预测发现实时分析流程嵌入客户管理、营销管理、服务管理产品管理、流程管理、运营管理收入管理、财务管

16、理、资产管理推动大数据价值的“七种武器”企业如何借助大数据来应对行业与趋势带来的挑战如何构建一个统一混搭的大数据平台环境来支撑多变复杂的业务需求如何整合数据资产，并保障数据的质量和业务可用性如何构建高效的大数据组织及文化，以保证企业数据价值的释放如何创建一个企业级的大数据生态体系，以及如何发展和演进如何基于数据来描述、研究、解决以及评估业务痛点问题如何基于跨业数据来创新各种行业场景下的数据价值和商业模式行业理解、企业研究大数据宏观价值阐述系统工程的高层支持能力成熟度评估业务演进规划技术体系规划架构与流程岗位与技能数据文化建设对内价值与对外变现数据产品创新与合作商业模式创新与生态行业理解、企业研

17、究大数据宏观价值阐述系统工程的高层支持平台架构、系统架构应用架构、信息架构、数据架构企业级大数据建设是一个复杂而长期的系统工程战略意图业务分析数据管控架构设计演进规划组织形态数据变现“七种武器”20架构设计：企业大数据体系的架构演进大数据平台企业级大数据中心传统分析应用新型探索分析其他数据新型探索分析/传统分析应用大数据平台定位：是数据仓库平台的一个补充系统，主要面向新型数据和部分仓库数据的存储和处理，通过数据挖掘算法等，发现隐性的数据规律和价值。 小：系统规模小，使用人员少（以专业研究分析人员为主） 快：针对特定专题快速分析；支持实时处理和分析 灵：专用平台，灵活响应和尝试 深：专业深挖，挖

18、掘算法、模式分析、图分析、文本分析等 是数据仓库平台的重要并列系统， 分担DW系统的存储和计算压力，提高处理效率、降低成本 传统应用逐渐迁移到大数据平台 通过数据挖掘算法等，发现隐性的数据规律和价值。 地位重要，承载的作用更大 支持新型分析方法和传统应用 系统可靠性、支撑能力要求更高 数据仓库DW的重要性下降数据迁移应用逐步迁移特点：企业级大数据中心，采集全企业层面的各类内部数据及相关外部数据，并对这些结构化/非结构化海量数据进行整合、加工、处理，完成信息的深加工，逐步形成数据资产，为公司进行企业决策管理和生产一线的营销服务等工作提供完整、及时、准确、科学的信息支撑。 一个中心承载各类数据，进

19、行各类分析应用，服务企业内外部各类用户 系统可靠性、系统稳定性、系统开放性、支撑能力要求很高专业探索分析集市混搭双中心企业级大数据中心数据仓库传统分析应用数据仓库大数据平台新型探索分析/传统分析应用数据仓库大数据平台定位：特点：大数据平台定位：特点：21 数据管控：保障数据资产的可靠性和连续性数据管控就像管理超市里的水果：元数据就是描述水果的价钱和产地；数据模型就是要把水果摆放的紧凑稳定；数据标准就是水果规格一致；数据质量就是保证没有烂水果；数据安全就是防止被人偷吃；数据生命周期就是计划摆放几天后大减价处理；数据认责就是水果有问题或烂了该找谁处理；数据资产评估是超市转让，如何确定水果价值统一整

20、合与可信赖的数据资产元数据管理数据模型管理数据质量管理数据标准管理数据生命周期管理安全与隐私管理数据管控数据认责业务目标分析需求22目录CONTENT01大数据介绍02智能制造解决方案03企业级大数据建设要点04大数据平台通用型简介（及案例分享）大数据6大产品线全景图（及案例分享）资源开放算法武库数据工厂数据能力开放平台 Big Data as a Service大数据计算平台 大数据技术整合与深度优化数据采集转换套件业务分析套件数据资产管理平台系统运维监控中心RiemannBayesFourier大数据企业级分析平台架构图获取层分析层数据采集转换终端采集流式采集批量导入网络爬虫源数据传感器音

21、频视频设备日志文本社交网络erpscmcrm实时能力查询、分析、交互业务层数据资产管理元数据监控告警安全管理用户管理性能管理容灾管理集群管理自动化部署一站式运维数据安全与隐私数据生命周期数据模型数据标准数据质量智能供应链舆情分析财务管理产品管理客户洞察预防性维护数字化营销整合层HDFS分布式存储系统No SQL统一资源调度管理分布式计算框架数据仓库MPP流计算内存计算图计算算法武库算法模型 业务模型挖掘工具 机器学习数据工厂服务层业务组件搜索与查询可视化分析第三方工具数据产品 数据API数据审查 数据服务管理分析套件大数据企业级分析平台能力地图获取层分析层数据采集转换终端采集流式采集批量导入网

22、络爬虫源数据传感器音频视频设备日志文本社交网络erpscmcrm实时能力查询、分析、交互业务层数据资产管理元数据监控告警安全管理用户管理性能管理容灾管理集群管理自动化部署一站式运维数据安全与隐私数据生命周期数据模型数据标准数据质量智能供应链舆情分析财务管理产品管理客户洞察预防性维护数字化营销整合层HDFS分布式存储系统No SQL统一资源调度管理分布式计算框架数据仓库MPP流计算内存计算图计算算法武库算法模型 业务模型挖掘工具 机器学习数据工厂服务层业务组件搜索与查询可视化分析第三方工具数据产品 数据API数据审查 数据服务管理分析套件12345678大数据整合与计算能力采集与转换能力数据产品

23、化能力分析挖掘能力应用开发与可视化能力实时交互式分析能力数据资产管理能力一站式运维能力企业大数据分析平台提供从大数据采集到商业价值呈现的一体化解决方案01数据04运维05价值02平台03管理数据：整合各方数据，沉淀业务知识，分析平台将为客户提供丰富的数据接口与强大的数据资源整合能力。平台：分析平台将为客户提供安全可靠的分布式的大数据平台，解决了海量数据的实时计算，存储数据和分析的问题。管理：参与到企业运营的各环节，通过对业务数据的分析，发现各种规律趋势，为策略制定提供参考依据。运维：分析平台提供集中的运维管控组件，实现从设备到服务的全方位监控、管理和扩展。价值：提供端到端的大数据服务，旨在发现

24、数据潜在价值，帮助客户通过大数据解决商业问题，与客户共同成长。分析平台软硬件一体化优化，突破计算平台性能瓶颈批量处理性能查询性能实时处理性能复杂计算专业的智能调度技术，提升Hadoop计算效能5x20 x虚拟大数据系统，简化异地数据中心的数据同步率先支持Spark 2.0，实时性能提升5x全面支持MPP业务场景，10 x优于传统数据仓库100%兼容SQL 2003，SQL 99和PL/SQL动态选择合适的数据源和计算引擎执行查询请求，相对HUE查询性能提升10 x全图形化的任务调度工具，可每日处理上万个独立的数据计算任务內嵌数据质量校验能力，简化ETL任务的开发工作量分析平台全图形化的计算平台

25、，便捷的大数据系统管理和运维一站式图形化界面完成大数据集群的安装，升级，系统监控的工作，简化管理创建各种大数据任务和查询操作全部图形化完成，无需命令行入口支持丰富的开源扩展，图形化添加近百个高质量组件，全面支持和管理各种大数据业务场景系统入口系统监测任务调度全图形化的任务调度工具，可每日处理全球来自数百个数据分析人员的上万个独立的数据计算任务具备灵活多样的部署形态，满足不同规模企业的系统架构传统数据仓库大数据平台新型探索分析传统分析应用专业探索分析集市UNIX小型机某集群传统数据仓库大数据平台新型探索分析/传统分析应用传统分析应用混搭双中心UNIX小型机某集群探索分析/传统分析应用企业级大数据

26、中心某集群大数据平台大数据平台定位：属于数据仓库的补充系统特点：规模小，大数据创新试点大数据平台定位：分担数据仓库的存储和计算压力特点：大数据平台逐渐成为业务分析中心大数据平台定位：支持企业所有数据计算、分析和应用。特点：企业真正成为数据驱动的企业传统数据仓库全面支持海量复杂数据，构建高质量统一企业大数据仓库智能工厂数据 供应商数据 公开数据 数据源： 政府网站、社交媒体等。 数据类型：TB级非结构化数据 数据源： ERP、SRM，SCM 数据类型： TB级结构化数据 数据源： PLM、 MES、DCS，CAM 数据类型： PB级异构数据设备数据 业务数据 零售数据 数据源：ERP、Sales

27、force，Excel 数据类型：PB级异构数据 数据源：日志、 设备参数、操作 数据类型：PB级非结构化数据 数据源：ERP、CRM，SCM，EAI 数据类型：TB级结构化数据企业异构数据源异构数据自动适配数据质量保证统一数据字典统一数据清洗加载数据资产管理青岛红领智能制造模式一 青岛红领制衣 依托大数据技术，红领在全球第一个实现服装大规模个性化定制的智能制造。创造了C2M+O2O的全新营销模式：C2M（Customer toManufactory）。 以信息化与工业化深度融合为引领，以3D打印技术为代表，从而实现个性化定制的大规模工业化生产。进入信息化和互联网条件下的个性化制造，其先进性在

28、于以工业化的效率制造个性化产品，效率高、成本低、质量稳定、满足个性化需求，市场竞争力强。2012年以来，中国服装制造业订单快速下滑，大批品牌服装企业遭遇高库存和零售疲软。然而正是这 一年，红领集团的大规模个性化定制模式历经10年终于完成调试，迎来高速发展期，定制业务年均销售收入、利润增长均超过150%。 这几年，营收收入、利润增长超过200%。未来几年将实现几何倍数的增长。 全定制流程 全定制过程 顾客可以在一分钟内拥有专属于自己的“版型”，全球客户可以在网上自主设计，自主选择自己想要的款式、面料、工艺，如纽扣的样式数量、刺绣的内容，甚至每一处缝衣线的颜色和缝法都可以无限满足。红领个性化定制的

29、智能系统可以自动完成版型、工艺的匹配，面辅料的供应整合，自动排程，自动分配工序，自动驱动裁剪，自动指挥员工流水线生产，自动配套、自动入库七个工作日完成制造，顾客10天左右将收到完全属于自己的个性化定制的服装 成本仅是非定制服装的1.1倍。 全流程示意图 CAD自动排版面辅料检验预缩缝制订单下达自动裁床剪整烫入库物流发货 红领 RCMTM 智能平台CAD排版过程智能加工系统智能计划管理人工制作模板智能仓库系统C2M+O2O辅助裁剪系统标签生成系统个性化系统成品检验第三方物流 RCMTM 智能平台 红领C2M+O2O营销模式C2M是消费者提出需求，工厂满足需求-人人是设计师；消费者直接下单到工厂，消除所有中间环节，产品的性价比是最优的。 O2O：线上、线下结合，以线上为主，线下配合的模式。自主设计，客户随时随