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智能制造系統需要管理的數據

發布時間:2020-06-02

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      智能制造系統需要管理的數據如下:

      1.產品數據:為實現產品全生命周期的管理,也為滿足個性化的產品需求,產品的各種數據會被記錄、傳輸、處理。首先,內嵌入產品的傳感器會獲得更多的實時產品數據,使得產品管理能夠貫穿產品的需求、設計、生產、營銷、售后乃至淘汰報廢的全部生命歷程;其次,企業和消費者的互動過程及交易行為也將產生大量數據,這些數據能幫助消費者參與到產品需求分析、產品設計以及柔性加工等創新活動中。

      2.運營數據:傳感器的廣泛應用,使工業生產過程中的傳感、連接無所不在,因而產生大量數據,這些數據能夠幫助企業在研發、生產、運營、營銷和管理方式上開展創新。首先,產生于生產線、生產設備的數據可用于對設備本身的實時監控;其次,采集和分析采購、倉儲、銷售、配送等供應鏈環節上的數據,能夠為企業決策提供有效的指導,在大幅提升運營效率的同時降低運營成本;最后,實時分析銷售數據與供應鏈數據的變化,可以動態地調整優化生產節奏及庫存規模。

      3.價值鏈數據:工業大數據技術的快速發展和廣泛應用,使價值鏈上各環節的數據和信息得以被深入挖掘與分析,從而為企業管理者和參與者提供審視價值鏈的全新視角,讓企業有機會將價值鏈上的更多環節轉化為企業的戰略優勢。

      4.外部數據:大數據分析技術在宏觀經濟分析與行業市場調研中的應用越來越廣泛,已成為企業提升管理決策以及市場應變能力的重要手段。少數領先的企業已著手為各個層級員工提供相應信息、技能和工具,引導員工更好,更及時的出有效決策。

      無論是產品數據、運營數據、價值鏈數據還是外部數據,如果只是將它們收集起來而不作任何分析,那么數據就失去了它的價值。對實時數據進行精準分析,是智能制造時代的生產體系區別于傳統工業生產體系的本質特征。在智能制造的時代,制造型企業的數據將呈現爆炸式增長,所有的生產裝備、感知設備、應用互聯終端,包括生產者本身都在源源不斷的產生數據,這些數據經過高效的實時分析,將滲透到企業運營、價值鏈乃至產品的整個生命周期,鑄就智能制造和制造業革命的基石。

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