大数据时代下,生产质量预测正慢慢成为趋势

原创|大数据新闻|编辑:陈久凤|2021-05-31 17:28:07.953|阅读 32 次

概述:大数据时代下,决策将基于数据和分析,数据能提醒我们事情正在发生。制造业将基于这一特性,有效对生产质量进行预测,并慢慢成为行业趋势。

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现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。

它决定着企业的未来发展,虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患,但是随着时间的推移,人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。

正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称,“大数据”时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。

大数据时代最明显的特征:

1、不是随机样本,而是全体数据:在大数据时代,我们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样(随机采样,以前我们通常把这看成是理所应当的限制,但高性能的数字技术让我们意识到,这其实是一种人为限制);

2、不是精确性,而是混杂性:研究数据如此之多,以至于我们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少,所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录,随着规模的扩大,对精确度的痴迷将减弱;拥有了大数据,我们不再需要对一个现象刨根问底,只要掌握了大体的发展方向即可,适当忽略微观层面上的精确度,会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力;

3、不是因果关系,而是相关关系:我们不再热衷于找因果关系,寻找因果关系是人类长久以来的习惯,在大数据时代,我们无须再紧盯事物之间的因果关系,而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉我们某件事情为何会发生,但是它会提醒我们这件事情正在发生。

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大数据是如此重要,制造业的生产质量是怎么有效利用大数据的?

1、全部数据:

越来越多的制造企业通过智能制造生产,比如MES、ERP、APS等业务系统,会产生大量的数据。以往各部门/各工厂/各车间数据都是分开的,且只作数据展示,无法关联。数据不全,数据准确性也不稳定。但是某制造企业,通过慧都生产质量分析及预测方案,将这些数据打通,建立统一的数据采集平台,有效的整合生产过程中的全部数据。

2、大体方向:

事后检验,事后追溯的时代正慢慢过去,制造企业可通过数据处理,数据分析,让数据自己“发声”。以生产质量分析为例,慧都生产质量分析及预测方案可以通过对生产过程控制分析、产品全生命周期质量分析、设备维护分析、生产原辅料检验分析等数据分析,再加以机器算法训练,产品良率模型。生产质量不合格,数据会第一时间告诉你。免去过往事后进行质量追溯,亡羊补牢为时已晚的苦恼。有效的对生产质量进行预测,从源头提升产品质量。

3、相关关系:

慧都生产质量分析及预测方案,通过获取数据-存储数据-准备数据-高性能数据分析引擎-预先分析-预测模型-分析应用-可视化-形成报告-移动可看、自助分析-嵌入分析-辅助决策。有效利用数据,让数据告诉你,有些事正在发生。

数据能预测事情发生,生产质量预测俨然慢慢成为趋势

某汽车制造商,通过大数据,成功预测车辆故障发生的概率。

该企业致力于生产销售具有国际先进水平的整车、发动机、零部件及汽车用品,以及汽车工程技术的研究与开发。因没有缺陷异常决策系统,后期采用慧都生产质量预测方案,通过对缺陷异常因子分析、焊接数据异常点检测、焊接飞溅分析等分析,构建预测模型,预测质量。

该客户收益:

1、在内饰颜色、配置、车型、天窗等维度下,找出发生缺陷次数较多的部门和缺陷类型,从而为业务部门提供改进方向。

2、通过产品生产过程中的缺陷记录(人员、设备、订单等)数据进行统计计算,分析相关因子的影响比例,输出因子分析图表。

3、对焊接数据进行分析,有助于提前判断焊接效果,反应焊接传感器的数据采集质量。

4、建立机器学习模型进行预测,输出故障是否发生,判断车辆故障发生的概率,同时给出特征重要性排序。

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慧都大数据,一直致力于将复杂的数据转为清晰的见解,通过端到端的方案,将更好的满足企业定制化生产的需求,提高企业运营效率。

如果您的企业也有生产质量分析设备故障分析工业大数据分析能耗异常分析等需求,欢迎拨打慧都热线023-68661681或在线咨询,为您免费提供大数据相关业务咨询!

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