08_工业大数据在智能制造中的应用
工业大数据在智能制造中的应用
⼯业⼤数据在智能制造中的应用目录1.前言 (3)2.工业大数据面临的挑战 (4)3.工业大数据的应用场景 (7)4.总结 (17)1.前言作为新一轮工业革命的重要内容，正在快速发展的工业大数据成为世界各国争相抢夺的制高点。
工业大数据就是把大数据在产品的研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链的各个环节广泛应用。
通过对数据的处理分析，推进制造产业的网络化和智能化。
从"工业互联网"的概念来看，工业互联网是全球工业系统与高级计算、分析、感应技术以及互联网连接融合的结果。
它通过智能机器间的连接并最终将人机连接，结合软件和大数据分析，重构全球工业、激发生产力，让世界更美好、更快速、更安全、更清洁且更经济。
2.工业大数据面临的挑战第一是数据搜集，要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标签，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，还可与历史数据对照，多角度检验数据的全面性和可信性。
第二是数据存储，要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，要用到冗余配置，分布和云计算技术，存储时对数据进行分类，并加入便于检索的标签。
三是数据处理，利用上下文关联进行语义分析，现在关于上下文这种关联，也是一个国际上比较热门的一个领域。
第四是可视化呈现，目前计算机智能化有了很大的进步和发展，但是谈不到深层次数据挖掘，现有数据挖掘算法在行业中难以应用，就是我们谈到的智能之路进步很大，但还很遥远。
3.工业大数据的应用场景（1）设备远程故障诊断分析：大数据预测设备未来可能出现故障的时间，提供避免风险的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失。
（2）工业产品开拓：整合行业大数据及市场指数分析、风险管理、电子化招标、供应链金融等增值服务，优化线上交易机制（订单、竞买、竞卖、招标、撮合、挂牌等），基于平台贸易数据整合，解决供需双方的信息对称和信用对称问题，为工业产品开拓等提供交易资金结算一体化服务。
工业大数据在智能制造中的应用
工业大数据在智能制造中的应用智能制造是指通过集成信息技术和智能化设备，实现生产过程的全面自动化、智能化和高效化。
而工业大数据作为智能制造的重要支撑，通过收集、存储、处理和分析大量的生产数据，为企业提供决策支持和优化生产过程。
一、工业大数据的定义和特点工业大数据是指在工业生产过程中产生的大量数据，包括生产设备的运行数据、产品质量数据、生产环境数据等。
与传统的数据相比，工业大数据具有以下特点：1.规模大：工业生产过程中产生的数据量庞大，涉及到多个环节和多个系统。
2.多样性：工业大数据涵盖了多种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
3.实时性：工业大数据需要实时采集和处理，以便及时发现问题并采取相应的措施。
4.价值密度高：工业大数据中蕴含着丰富的信息，通过挖掘和分析可以为企业提供有价值的洞察和决策支持。
二、1.生产过程优化：通过对工业大数据的分析，可以实时监测生产设备的运行状态，提前预警设备故障，并进行智能调度和优化，以提高生产效率和降低生产成本。
例如，在一家汽车制造企业中，通过对生产线上的工业大数据进行分析，发现某个设备存在异常，可能导致生产线停机。
及时采取措施修复设备，避免了停机损失，提高了生产效率。
2.质量控制：通过对工业大数据的分析，可以实时监测产品质量指标，发现质量问题，并进行追溯和分析，以找出问题根源并采取相应措施，保证产品质量。
例如，在一家电子产品制造企业中，通过对工业大数据的分析，发现某个生产批次的产品存在质量问题。
通过追溯工业大数据，发现问题出现在某个生产环节的设备上，及时修复设备并调整生产工艺，保证了产品质量。
3.供应链管理：通过对工业大数据的分析，可以实时监测供应链各个环节的数据，如物流数据、库存数据等，以实现供应链的智能化管理和优化。
例如，在一家制造企业中，通过对工业大数据的分析，发现某个供应商的物流配送速度较慢，导致库存积压。
通过与供应商沟通，并调整供应链计划，及时调整库存和物流，优化了供应链的效率。
工业大数据在智能制造中的应用
工业大数据在智能制造中的应用领先的制造企业已经认识到工业大数据在生产过程中的重要性。
随着物联网技术的进一步发展，越来越多的机器设备都能够通过传感器、控制器等参与到数据采集中，实现工业大数据的规整收集和处理。
对于企业而言，通过采用工业大数据分析技术，能够有效提升智能制造的效率和质量，从而在激烈的市场竞争中占得一席之地。
工业大数据在智能制造中的应用主要包括以下几个方面：一、制造过程中的数据收集和分析在生产过程中，设备传感器能够实时采集制造过程中的各种参数，例如温度、压力、速度、转速等，通过对这些数据进行收集和整合可以形成全面的产品质量数据。
通过大数据技术的分析和挖掘，能够给企业在制造过程中提供及时的预警和优化建议，有利于更好地控制生产过程，提高产品的制造质量和效率。
二、智能化生产过程的监控和分析很多企业实现了智能化生产过程的监控和控制，通过采用大数据技术，生产过程中的各种数据能够得到及时的监测和处理。
在生产实时数据的基础上，可以通过数据分析和挖掘技术进行产品预测和风险评估，通过提前预测生产障碍和提出相应的改进建议，实现预防性维护，避免机器故障引起的停机和生产缺陷，从而提高生产线的稳定性和产量。
三、基于大数据的管理及优化对于企业的工厂管理而言，在智能制造中引入工业大数据技术，不仅能够实现全面数据管理，更有利于实现工厂生产流程的优化。
通过对数据进行挖掘、分析和展示，企业可以清晰了解到工厂生产中的瓶颈、风险和机会。
同时通过对历史数据的分析比对，能够对生产线做出优化调整，提供更加精准的计划需求，实现生产线上的无缝一体化。
四、降低成本在智能化制造中，大数据技术的应用能够在降低企业的成本方面发挥非常积极的作用。
通过受托生产、成本分析等技术手段，企业能够利用数据预测来加快产品研发过程，同时实现运营收益的提高。
除此之外，通过数据分析技术、故障预警等方式，企业实现及时预警和主动预防，能够减少故障维修带来的损失，提高生产效率，减少赔偿费用。
智能制造中的工业大数据分析处理
智能制造中的工业大数据分析处理智能制造是未来制造业的趋势，其核心就是工业大数据的收集、分析、处理和应用。
工业大数据包括机器设备的运行数据、生产过程的数据、供应链数据、客户反馈数据等，通过对这些数据的分析，制造企业可以优化生产流程、提高产品质量、降低成本、提升客户满意度。
本文将从工业大数据的来源、处理方式、分析方法等方面探讨智能制造中的工业大数据分析处理。
一、工业大数据的来源工业大数据的来源主要有以下几个方面：1. 机器设备运行数据：包括温度、压力、电流、振动等参数的监测数据。
2. 生产过程数据：包括生产计划、产量、时间、质量等数据。
3. 供应链数据：包括原材料采购、仓储、物流等方面的数据。
4. 客户反馈数据：包括售后服务、客户满意度、市场销售等数据。
通过对以上数据的收集和分析，制造企业可以全面了解生产过程、产品的质量、客户需求等信息，为生产流程的优化、产品的升级和市场营销提供有力的支持。
二、工业大数据的处理方式工业大数据的处理方式主要包括以下几个方面：1. 数据采集：通过各种传感器和监测设备进行数据采集。
2. 数据存储：将采集到的数据存入数据仓库或数据湖中。
3. 数据清洗：对采集到的数据进行清洗和预处理，去掉噪点和异常数据。
4. 数据建模：对清洗过的数据进行建模和分析，提取有用的信息和模式。
5. 数据可视化：将分析结果通过图表、报表等形式呈现出来，便于用户理解和使用。
三、工业大数据的分析方法工业大数据的分析方法主要包括以下几个方面：1. 描述性统计分析：对数据进行描述性分析，如均值、中位数、标准差等。
2. 关联性分析：通过分析数据之间的关系，发现特定规律和潜在因果关系。
3. 预测性分析：通过构建模型进行数据预测和趋势分析，为制定生产计划和销售策略提供支持。
4. 机器学习：通过机器学习算法实现数据的自动分类、聚类、识别等，提高数据的处理效率和分析精度。
5. 智能决策：基于工业大数据的分析结果，给出智能化的决策建议，提高生产效率、产品质量和客户满意度。
智能制造中的大数据技术应用
智能制造中的大数据技术应用随着科技的进步和工业化生产方式的升级，智能制造已经成为了制造业的重要发展趋势。
其中，大数据技术在智能制造领域中具有不可替代的地位。
大数据技术可以帮助企业更加有效地利用数据资源，优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本。
本文将探讨智能制造中大数据技术的应用。
一、大数据在智能制造中的应用大数据是指那些数据量巨大、结构复杂、速度快且多样化的数据，它们具有很高的价值和挑战性。
在智能制造领域中，大数据可以通过以下方式得到应用：1. 实时监测和控制：智能制造中的关键环节就是对生产线上工艺参数的监测和控制。
生产线上各种传感器收集到的数据量很大，对实时监测和控制提出了更高的要求。
这时候，大数据技术派上用场，可以实时分析数据，获得更精确的生产流程和机器设备的状态信息，从而实现对生产过程实时监测和控制。
2. 生产过程仿真：大数据技术可以帮助企业根据实际的生产数据，对整个生产流程进行仿真分析，找出生产过程中的瓶颈和问题，进行优化和改进，从而提高生产效率，降低生产成本。
3. 预测维护：大数据技术可以对生产线上各种机器设备和设施进行监测和分析，通过对数据的分析，可以预测机器设备的故障，实现设备的预测性维护，从而提高设备的利用率，降低设备维护成本。
二、智能制造中大数据技术的优势大数据技术在智能制造中具有以下优势：1. 降低生产成本：通过大数据技术的应用，企业可以更好地掌握和利用生产过程数据，找到生产流程中的瓶颈和问题，对生产流程进行优化和改进，从而降低生产成本。
2. 提高生产效率：大数据可以实时监测和控制生产流程，并根据实际情况对生产流程进行调整和优化，提高生产效率。
3. 提高产品质量：大数据技术可以对产品质量进行监测和分析，找出生产过程中的缺陷和问题，从而提高产品质量。
4. 实时预测生产状况：大数据技术可以实时监测生产过程中的各种数据，对生产状况进行实时预测，并提前预判生产过程中可能出现的问题，从而实现生产管理的智能化。
大数据处理技术在智能制造中的应用
大数据处理技术在智能制造中的应用智能制造是一种以计算机技术和智能化为基础，结合工业制造和交互式通信的高端制造方式。
随着物联网和人工智能等技术的快速发展，智能制造也变得更加全面，其生产效率和产品质量将进一步提高。
然而，大数据处理技术的普及与应用是智能制造的核心环节之一。
在本文中，我们将探讨大数据处理技术在智能制造中的应用，并同时探讨其在制造业中的重要性。
一、大数据在智能制造中的优势智能制造通常不仅涉及机器生产，还涉及了几乎所有与生产工艺以及产品相关的细节，从设计和生产到销售和客户服务。
这意味着，企业需要处理的数据量必然非常庞大。
大数据处理技术的流行和广泛应用为企业管理和决策提供了更多的数据资料。
智能数据分析可以根据历史数据预测未来趋势，并帮助企业加深对客户和市场的了解，以便在未来判断出现的问题以及如何解决它们。
这同时也可以减轻管理人员的工作负担，让他们更加专注于业务流程和战略指导。
此外，智能制造需要大小不一的数据。
大数据处理对于智能制造也可以指导企业更好地处理大量数据，但同时也要考虑到处理小数据的改进和调整。
一个好的大数据处理系统应该能够对各种大小不同的数据进行处理，以便通过数据挖掘和进一步分析来产生其预测和结果。
二、大数据处理技术的应用1. 生产过程效率的改进大数据可以改进工业生产过程的效率。
通过实时监测，企业可以实时了解生产线上的状况。
人工设备数据化是智能制造中的一种基础设施，可以为企业监测机器运行时间、维护计划和设备故障等合理的信息，进而减少停机时间、提高产量和提高产品质量。
2. 智能质量控制大数据可以提供一个强有力的质量控制措施，当发现无法预测的缺陷或制造工艺问题时，企业可以对数据进行跟踪和异常分析。
在智能制造环境中，这种数据实时监测的能力使生产和产品质量增加更佳和成功更可靠。
3. 优化供应链智能制造需要对整个生产流程进行全面且实时的检测，并要求企业管理者拥有更多明智的决策。
大数据可以为集成的供应链提供支持，从实时物流跟踪到客户需求预测，以实现更可靠的运输和零库存管理和提高客户满意度。
大数据技术在工业制造中的应用
大数据技术在工业制造中的应用随着社会发展和科技进步，大数据技术应用得越来越广泛，其中，工业制造领域也不例外。
大数据技术在工业制造中的应用，不仅提高了生产效率和产品质量，还促进了智能制造的发展。
下面，我们来详细探讨一下大数据技术在工业制造中的应用。
一、大数据技术在生产过程中的应用1.1 数据采集在生产过程中，各种设备和仪器会不断产生数据，通过对这些数据的采集和分析，能够有效提高生产效率和产品质量。
例如，对于流水线生产中的产品，可以在每个节点处设置传感器，实时采集产品的温度、湿度、振动等多种参数，通过对这些参数的分析，可以及时发现生产过程中的问题，从而采取相应的措施进行调整和优化。
1.2 数据分析与优化通过大数据技术，可以将采集到的数据进行分析，并给出针对性的优化方案。
例如，当前很多企业都在使用MES（制造执行系统）来管理生产过程，通过MES能够对生产中的数据进行实时监控，同时也可以收集到历史数据，通过对数据进行分析，进一步优化生产过程。
1.3 预测分析通过大数据技术，可以对现有数据进行预测分析。
例如，通过对工业机器设备的数据进行分析，可以预测设备故障的时间，即使在设备故障前就能够采取预防措施，从而提高设备的使用寿命和生产效率。
另外，大数据技术还可以对产品的销售情况进行分析，预测未来销售趋势，从而更好地制定生产计划和销售策略。
二、大数据技术在产品设计中的应用2.1 产品设计优化借助大数据技术，可以通过对用户反馈和产品使用数据的分析，对产品进行改进和优化。
例如，汽车厂商可以通过对车辆的行驶数据进行分析，优化车辆的动力系统和悬挂系统，从而提高驾驶舒适度和油耗性能。
2.2 可视化设计通过3D打印技术和CAD/CAM软件，可以将产品设计可视化，对产品进行虚拟展示。
这不仅可以辅助设计师准确理解产品各部件的结构和形态，也可以使客户更好地了解所购买的产品，促进产品的销售。
三、大数据技术在售后服务中的应用3.1 远程诊断和维护在传统的售后服务中，客户通常需要将设备或产品送至售后服务中心进行维修。
工业智能和大数据在智能制造中的应用解析
工业智能和大数据在智能制造中的应用解析随着科技的不断进步和发展，工业智能和大数据已经成为推动智能制造发展的重要驱动力。
工业智能指的是通过人工智能和物联网等技术，对生产过程和设备进行自动化、智能化管理和控制的能力。
大数据则是指通过收集、储存和分析海量数据，从中获取有价值的信息和知识。
本文将从工业智能和大数据的定义、应用场景、优势以及未来发展趋势等方面进行深入解析。
一、工业智能的定义工业智能是将人工智能、物联网、云计算等技术与传统工业生产相结合的一种新型生产方式。
通过传感器、控制器和算法等技术手段，实现生产过程的自动化、智能化管理和控制，提高生产效率和产品质量。
工业智能的主要特点包括智能感知、智能决策和智能执行。
二、大数据在智能制造中的应用场景1. 资源优化调度：利用大数据分析技术，对生产设备和流程进行全面监测和调度，实现生产资源的优化配置和利用，提高生产效率和资源利用率。
2. 品质控制和质量预测：通过分析历史数据、实时监测和反馈，实现对产品质量的精细控制和预测，减少次品率和产品召回率。
3. 故障预警和维修管理：通过对设备运行状态的实时监测和分析，实现故障的预警和预测，提前进行维修和保养，避免生产中断和停机损失。
4. 智能供应链管理：通过对供应链中各环节的数据进行收集和分析，实现物流配送、库存管理和供应计划的智能化管理和优化。
5. 客户需求预测和个性化定制：通过对大量用户数据和市场趋势进行分析，实现对客户需求的准确预测和个性化定制，提高客户满意度和市场竞争力。
三、工业智能和大数据在智能制造中的优势1. 提高生产效率：工业智能和大数据技术可以实现生产过程的自动化和智能化控制，减少人为干预，提高生产效率和产能。
2. 减少成本：通过对生产过程和设备的监测和调度，实现资源的高效利用和合理分配，降低生产成本和能源消耗。
3. 提高产品质量：通过实时监测和分析，及时发现和解决生产过程中的质量问题，减少次品率和产品召回率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014工业大数据在智能制造中的应用达索技术团队雷霆3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014议程工业大数据在智能制造中的应用大数据与智能制造案例分享3123D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014当前主题工业大数据在智能制造中的应用大数据与智能制造案例分享3123D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014信息物理融合系统具备记忆和自我学习能力能够检测并响应外部变化收集、测量和分析数据不具备推理能力描述交通运输医疗卫生能源建筑国防军工消费电子环境感知系统响应式系统自主系统互联系统无智能系统智能化未来设备智能化发展3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014未来系统智能化发展智能的产品智能的城市系统中的系统3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014未来制造业发展趋势现状：大部分生产端的设备、工艺、流程、制度、理念都是应对大生产而准备未来：“互联网＋”推动个性化、多品种、小批量、灵活配置的发展趋势智能制造3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014智能制造的定义与内涵智能制造是指将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节融合，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称，具备以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网通互联为支撑的四大特征，可有效缩短产品研制周期、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗，对推动制造业转型升级具有重要意义。
--《国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)》（征求意见稿）1234一条主线：新一代信息技术与产品全生命周期各环节及先进制造技术的深度融合两个目的：智能地实现产品，实现智能的产品三大功能：信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行四个特征：智能工厂、关键制造环节智能化、端到端数据流、网通互联3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014QUALITY 质量WAREHOUSE 仓储MAINTENANCE 维护PRODUCTION 生产LABOR 人工ROBOTICS 机器人MACHINING加工PROCESSPLANNING 工艺和产线规划ERGONOMICS 人机INTELLIGENCE 智能分析CENTER OFEXCELLENCE最佳实践TRACEABILITY实时跟踪SCHEDULING 工时优化未来智能制造平台的关键要素基于统一模型实现数字化的制造规划通过数字模型贯穿整个制造执行过程，实现供应链可视化，执行和监控所有资源基于大数据，提取关键信息，持续改进制造性能数字化制造规划制造运营管理运营优化3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014VariétéVélocité工业大数据的来源企业业务运营产生的数据ERP –PLM –CRM –…Business Applications智能设备的采集数据Logs –Smart Meters –GPS …社交数据e-Mail –Documents …Volume Variety Velocity3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014工业大数据分析和传统商业智能领域差别全球车间实时月次、年次工場日次工业大数据领域BI 领域空间轴时间轴主要分析计划层数据•财务•销售•库存•制造•人事分析制造/供应链数据•工程•制造•品质•库存•设备•人工3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014Business Objects Enterprise Model Flat Representation Logical View Business View Physical / Enterprise Logical / UsageCollectAccessInteractConsolidateProcessService典型的大数据处理流程3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014当前主题工业大数据在智能制造中的应用大数据与智能制造案例分享3123D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014工业大数据在智能制造中的应用制造知识挖掘制造流程智能产品质量智能工厂设备智能3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014制造知识挖掘•如何去组织来源不同，格式不同的历史工艺数据•如何从大量的历史设计信息中提取可复用的数据•如何从新的产品工艺设计中识别出可复用的知识•产品工艺设计中复用的规律是什么•如何在海量的数据中快速的检索出可复用的知识3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014+ 清单+ 分析特征+ 图档+ 相似性制造知识挖掘+ 社交数据3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014制造流程智能•订单分析•实际循环时间与平均作业循环时间分析•作业持续时间•订单完工率分析•作业与订单延迟率•作业与订单遵守率•提前开工作业与订单分析•生产报表•完工不良与报废数量统计•一次通过率与传统产量对比•订单完工数与剩余数统计•统计分析维度:•日期与班次•工作中心，部门和工厂•员工•订单类型•产品和产品组•流程(持续改进监控能力)•原因代码与原因组MPI 生产报废报表3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014实时制造可见性多工厂大数据分析事务数据共享主数据历史/分析数据工厂特殊主数据总部(拥有共享主数据)工厂1工厂2工厂nRAP DIRAP 数据仓库3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014单工厂到多工厂的制造流程数据DBPlant MPIMPI DWMPIEIC PortalEICDB3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014按产品分组，监控计划与实际绩效的差别，可尽早发现订单问题，帮助提高订单按期率3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014通过各种维度条件参数，统计订单按时、延迟、提早交付的状况，用以分析并发现生产流程中的问题3D S .COM©DassaultSy st ème s|C onfi denti alIn fo rma ti on|12/3/2015|r ef.:3DS_D ocume nt_2014报废分析通过分析报废和报废的原因，找到各类事件中关联因素，帮助生产持续改善3D S .COM©DassaultSy st ème s|C onfi denti alIn fo rma ti on|12/3/2015|r ef.:3DS_D ocume nt_2014报废与生产损耗分析报废与生产损耗分析，可以帮助管理者快速定位并梳理出损耗问题点3D S .COM©DassaultSy st ème s|C onfi denti alIn fo rma ti on|12/3/2015|r ef.:3DS_D ocume nt_2014设备智能•设备生产分析:•良品，不良品和报废数量统计•设备稼动率•设备状态分析(运转):•状态持续分析•设备速率•复合分析•OEE (绩效, 产能, 数量)•循环时间(均值, 调整值)•统计分析维度•工厂层级(工厂，部门，产线，工作中心和设备)•时间(年，季，月，周，日，班次，小时)•产品与产品组•原因代码工厂KPIs 分析设备事件甘特图3D S .COM©DassaultSy s t èm e s|C on fi de nti alIn fo r m a ti on|12/3/2015|r ef.:3DS_D ocume nt_2014接口现场设备Level 1Level 0Level 3Level 2ISALev e lsMI Open Interface Web Browser Apriso Machine Integrator RS/232Machines / Plant Floor SCADA OPC-DA Data Historian OPC-DA Third Party Machines & SystemsOPC-DA Server PLC PLC PLC Apriso, 3rd Party Databases 3DExperience 设备接口：OPC 服务器模式RS/232模式3D S .COM©DassaultSy st ème s|C onfi denti alIn fo rma ti on|12/3/2015|r ef.:3DS_D ocume nt_2014通过设备时间分析，工程师可以清楚得看到原因、事件和停线影响3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _20143D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014设备绩效分析Overview of the Production Count, Performance, OEE, and Scrap for a given Facility, Department or Production Line3D S .CO M©DassaultSy st ème s|C onfi denti alIn fo rma ti on|12/3/2015|r ef.:3DS_D ocume nt_2014质量智能•缺陷分析•缺陷原因分析•DPO, DPMO 百万机会的缺陷数, 过程西格玛•缺陷率，缺陷与产量对比•客户影响，供应商评分•含范围的可视缺陷分析•质检分析•质检执行与结果分析•测试读数与样品•遏制分析•遏制数量与“锁止/释放”数量对比•遏制的时长，原因和影响分析•统计分析跨越:•组织-工厂，部门，工作中心•日期–年，季，月，周，日•产品和产品组•原因代码及类型•客户与供应商3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014缺陷分析分析影响客户最大的质量缺陷是什么Key metrics: DPU, DPMO, Process Sigma3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014测试结果分析高偏离差值，可能意味着需要重新校准通过分析测试通过/不通过率，提前发现不良趋势3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014供应商质量分析按不良数量和原因比较供应商分析供应商详细数据，包括供应商等级3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014。