2020-08-20
大数据时代：用制造业智能（MI）技术唤醒沉睡数据
关键词：制造业智能,MI,大数据
|
关键词：制造业智能,MI,大数据
导语：大数据时代，制造企业应借力制造业智能（MI）技术，充分发掘沉睡在数据背后的巨大商业价值。提升产品品质，降低质量成本，以期在激烈的市场竞争中脱颖而出。  杭州“质量，助力企业转型升级”科技沙龙“大数据时代，制造企业必须重新审视自己的生产质量数据，在制造业智能（MI）技术的帮助下，发掘沉睡在数据背后的巨大商业价值。借助数据的力量，提升产品品质、降低质量成本，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。”盈飞无限（InfinityQS）中国区技术总监舒德春女士在出席杭州市机械工程协会主办的“质量，助力企业转型升级”科技沙龙时对记者表示。 据麦肯锡全球研究所（MGI）和麦肯锡商业技术办公室的最新调查研究显示：“任何一个行业的领军者都已经看到了大数据所带来的前所未有的潜力和重大意义。”据算，2009年，美国经济领域的各个行业中，员工数量超过1000人的企业平均产生了至少200万亿字节的数据（比沃尔玛1999年的数据库还要大2倍）。各行各业都有大量的数据可供分析，而数据分析在产品制造领域已经和劳动力、资本地位平行。 与互联网、电子商务、金融等行业对数据的充分挖掘不同，在中国的生产制造企业，生产信息化虽已成普及态势，但对各类数据信息的进一步挖掘却仍处起步阶段——我们一直关注的质量数据也是如此。 在记者走访的制造企业中，企业对数据的记录多停留于两种形态：1、传统的纸笔记录；2、Excel电子表格记录。这些操作起来看似简单的数据管理方式，在浪费人力物力的同时，还为企业生产及质量监控埋下了巨大的隐患。而真正挖掘数据背后的价值，更是无从谈起。 看似简单的纸质记录数据，必须放在独立的档案室归档。而看起来稍微先进一些的Excel表格，虽然将数据以文件形式存储在电脑中，但如果工程师想对既有数据进行比较分析，却不得不打开数十个甚至上百个文件——当然，这是在数据量小的情况下。 举个例子：如果领导希望了解过去3个月生产线A的运行情况，而这条生产线每天会生产200件产品。以每条生产线每天做一份数据记录计算，要想对过去2周的数据进行纵向比较，一位工程师最少要打开14个Excel文件以便调取数据。试想，如果要比对过去3个月的数据，这位工程师要打开多少个文件？如果要比对过去1年的数据呢？当然，企业用Excel表格进行相关数据记录，对于那位工程师而言已经足够幸运。如果质量数据全部记在纸上，又要进行3个月的数据分析，对工程师而言，那将是一种怎样的灾难？ 上述案例只是传统数据管理的弊端之一。幸运的是，领导与客户不会每天都要看报告。而这些存在文件夹/档案室中的数据，就如同躺在一个个孤岛上一般——沉睡，只为满足工程师的不时之需。于是，我们看到，企业在面对转型升级时，常常措手不迭。可惜，没有人会想起那些沉睡的数据及其背后蕴含的海量商业信息。 “降低质量成本，提升产品品质”，对于制造企业而言，不能仅是“空头支票”。解决方案在哪里？在盈飞无限中国区技术总监舒德春女士的演讲中，我们找到了答案——全新企业级质量中心，基于制造业智能（MI）技术的盈飞无限 ProFicient SPC软件。 制造业智能（MI）对我们而言早已不是一个陌生名词，但将制造业智能技术应用于质量管理的SPC（统计过程控制）领域却是首次。制造企业诸如：各类点检表存储、查找困难；电子数据分散，没有分析或者很少分析；现有分析工具无法保证良好的效果等一系列生产质量管理难题，在ProFicient SPC软件系统中，迎刃而解。 对比传统数据管理模式，盈飞无限 ProFicient SPC软件，以中央SPC分析引擎为核心，通过“云端”或本地的灵活部署，在数据采集和集成、实时监控和分析、工作流管理、高级报表套装及SPC质量中心等诸多功能的共同作用下，对企业实时生产质量数据进行主动监控，帮助制造企业完全打破纸笔及Excel等传统工具在质量数据上的时空局限。其独立的数据库存储模式，让任意数据调取成为现实。以多级帕累托图、多级箱线图为代表的超300种统计分析图表可以帮助制造企业全方位、多角度对质量参数进行任意对比分析，找出潜在质量隐患，降低隐形质量风险，在赋予数据二次生命的同时，充分发掘数据中蕴含的巨大价值。 采访最后，舒德春女士对我们说：“在大数据时代，借力制造业智能（MI）技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好的帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的'制造业智能'”。 |