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工業(yè)大數(shù)據(jù)技術與架構

來源:大數(shù)據(jù)期刊

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所屬頻道:新聞中心

關鍵詞:工業(yè)大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)

     1 引言

       伴隨著全球化加劇帶來的生產(chǎn)力扁平化競爭,老齡化帶來的工作人口下降和勞動力成本上升,自然環(huán)境的不斷惡化和自然資源的不斷減少以及更加多元化的用戶需求,工業(yè)企業(yè)面臨巨大的產(chǎn)業(yè)升級壓力,如何向更高產(chǎn)品質量和生產(chǎn)效率、更快市場響應速度、更具綠色環(huán)保的方向演進,是擺在每個工業(yè)企業(yè)面前的挑戰(zhàn)。與此同時,自動化和信息化技術近年來得到了長足的發(fā)展,特別是信息技術隨著消費互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展迅速進步,在全面改造第三產(chǎn)業(yè)的同時,也進一步與自動化技術產(chǎn)生融合而進入工業(yè),為傳統(tǒng)制造業(yè)的升級創(chuàng)造了技術基礎。新工業(yè)革命以信息物理系統(tǒng)為載體,以創(chuàng)新商業(yè)模式為引領,以數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化為特征,其核心是將以云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)為代表的新一代信息技術與現(xiàn)代制造業(yè)、生產(chǎn)性服務業(yè)深度融合,推動產(chǎn)業(yè)轉型升級。

       工業(yè)企業(yè)多年來(特別是在生產(chǎn)數(shù)據(jù)自動采集之后)累積的大量工業(yè)數(shù)據(jù)業(yè)已成為企業(yè)的重要資產(chǎn),為企業(yè)轉型升級提供核心動力,然而,其應用也帶來了廣泛的挑戰(zhàn)。從業(yè)務方面來看,工業(yè)大數(shù)據(jù)應用還處于發(fā)展初期,具有廣泛示范作用的成功案例還不多。企業(yè)面對的一個挑戰(zhàn)是如何著手及推動工業(yè)大數(shù)據(jù)應用的開發(fā)和實施,以保證所構建的系統(tǒng)在投產(chǎn)后能產(chǎn)生預期的作用,能收回期待的投資回報。若沒有架構作為基礎,將很難有效地應對這些技術和業(yè)務上的挑戰(zhàn)。要解決不同行業(yè)之間系統(tǒng)的互操作性問題,不同產(chǎn)業(yè)之間就必須對系統(tǒng)的整體架構達成共識。一個通用的參考架構不僅能夠為解決不同產(chǎn)業(yè)共有的挑戰(zhàn)提供共同的基礎,還能夠在跨產(chǎn)業(yè)的生態(tài)系統(tǒng)中實現(xiàn)知識和經(jīng)驗的共享,采用可重用的技術和系統(tǒng)構建模塊。一個廣闊跨產(chǎn)業(yè)的生態(tài)系統(tǒng),將刺激更多的技術創(chuàng)新,降低技術成本,加快工業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的實施。

       當前,工業(yè)領域主流的架構主要是從智能制造的視角進行設計,包括德國的工業(yè)4.0參考架構、美國的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)參考架構、中國的智能制造系統(tǒng)架構、日本的工業(yè)價值鏈參考框架等,其中,德國的工業(yè)4.0參考架構結合自身在工業(yè)裝備和生產(chǎn)線自動化方面的領先優(yōu)勢,從信息技術、生命周期和價值流、企業(yè)縱向層3個維度展示了工業(yè)4.0架構和工業(yè)4.0組件模型,它更多關注的是智能工廠以及智能制造本身;美國的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)參考架構則從虛擬經(jīng)濟和科技領域的優(yōu)勢出發(fā),提出了針對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的具有跨行業(yè)適用性的參考架構,更注重工業(yè)領域的服務;中國的智能制造系統(tǒng)架構[1]依托制造大國的優(yōu)勢,從生命周期、系統(tǒng)層級和智能功能3個維度構建;日本的工業(yè)價值鏈參考框架通過多個智能制造單元的組合形成通用功能塊,展現(xiàn)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈和工程鏈。這類架構提供了與智能制造相關的技術系統(tǒng)的構建、開發(fā)、集成和運行的一個框架,構建了軟件的應用程序和服務架構,但這些工作并未關注如何利用累積的工業(yè)大數(shù)據(jù)實現(xiàn)價值創(chuàng)造和企業(yè)轉型。因此,需要針對工業(yè)大數(shù)據(jù)的特點,從基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的價值創(chuàng)新創(chuàng)造的視角開發(fā)一種工業(yè)大數(shù)據(jù)參考架構。參考文獻[2]介紹了工業(yè)大數(shù)據(jù)的主體來源及主要特點,并分析了工業(yè)大數(shù)據(jù)的關鍵技術問題,但并未給出這些問題的解決方案,也未將其與參考架構相關聯(lián)。

       為解決上述問題,本文提出了一種工業(yè)大數(shù)據(jù)參考架構,為跨產(chǎn)業(yè)的大數(shù)據(jù)應用提供了一個具有通用性和一致性的架構模板和方法論。該架構包含3個維度:生命周期與價值流、企業(yè)縱向層和IT價值鏈。其中,生命周期與價值流維度分為3個階段:研發(fā)與設計、生產(chǎn)與供應鏈管理及運維與服務,分別討論各階段的數(shù)據(jù)類型、應用及價值創(chuàng)新;企業(yè)縱向層從下至上包含信息物理系統(tǒng)(cyber physics system, CPS)、企業(yè)管理信息系統(tǒng)(management information system,MIS)和互聯(lián)平臺系統(tǒng)(互聯(lián)網(wǎng)+),分別討論企業(yè)各層為實現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)應用及工業(yè)轉型所需進行的工作;IT價值鏈討論指導工業(yè)大數(shù)據(jù)落地的業(yè)務架構、信息系統(tǒng)架構和信息技術架構,且在信息技術架構中,針對工業(yè)大數(shù)據(jù)及工業(yè)企業(yè)的特點對實現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)應用所需的技術組件進行了討論。

       2 工業(yè)大數(shù)據(jù)的定義、主要特征及價值

       2.1 工業(yè)大數(shù)據(jù)定義

       工業(yè)大數(shù)據(jù)是指在工業(yè)領域中,圍繞典型智能制造模式,從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發(fā)、設計、工藝、制造、采購、供應、庫存、發(fā)貨和交付、售后服務、運維、報廢或回收再制造等整個產(chǎn)品全生命周期各個環(huán)節(jié)產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)及相關技術和應用的總稱。其以產(chǎn)品數(shù)據(jù)為核心,極大延展了傳統(tǒng)工業(yè)數(shù)據(jù)的范圍,同時還包括工業(yè)大數(shù)據(jù)相關技術和應用。

       工業(yè)大數(shù)據(jù)的主要來源有如下3類。

       (1)生產(chǎn)經(jīng)營相關業(yè)務數(shù)據(jù)

       生產(chǎn)經(jīng)營相關業(yè)務數(shù)據(jù)主要來自于傳統(tǒng)企業(yè)信息化范圍,存儲在企業(yè)信息系統(tǒng)內部,包括傳統(tǒng)工業(yè)設計和制造類軟件、企業(yè)資源計劃(enterprise resource planning,ERP)、產(chǎn)品生命周期管理(product lifecycle management, PLM)、供應鏈管理(supply chain management,SCM)、客戶關系管理(customer relationship management, CRM)和環(huán)境管理系統(tǒng)(environmental management system,EMS)等。這些企業(yè)信息系統(tǒng)已累積了大量的產(chǎn)品研發(fā)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)性數(shù)據(jù)、經(jīng)營性數(shù)據(jù)、客戶信息數(shù)據(jù)、物流供應數(shù)據(jù)及環(huán)境數(shù)據(jù)。此類數(shù)據(jù)是工業(yè)領域傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)資產(chǎn),在移動互聯(lián)網(wǎng)等新技術應用環(huán)境下正在逐步擴大范圍。

      (2)設備物聯(lián)數(shù)據(jù)

      設備物聯(lián)數(shù)據(jù)主要指工業(yè)生產(chǎn)設備和目標產(chǎn)品在物聯(lián)網(wǎng)運行模式下,實時產(chǎn)生收集的涵蓋操作和運行情況、工況狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)等體現(xiàn)設備和產(chǎn)品運行狀態(tài)的數(shù)據(jù)。此類數(shù)據(jù)是工業(yè)大數(shù)據(jù)新的、增長最快的來源。狹義的工業(yè)大數(shù)據(jù)即指該類數(shù)據(jù),即工業(yè)設備和產(chǎn)品快速產(chǎn)生且存在時間序列差異的大量數(shù)據(jù)。

     ?。?)外部數(shù)據(jù)

       外部數(shù)據(jù)指與工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)活動和產(chǎn)品相關的企業(yè)外部互聯(lián)網(wǎng)來源數(shù)據(jù),例如,評價企業(yè)環(huán)境績效的環(huán)境法規(guī)、預測產(chǎn)品市場的宏觀社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)等。

       工業(yè)大數(shù)據(jù)技術是使工業(yè)大數(shù)據(jù)中蘊含的價值得以挖掘和展現(xiàn)的一系列技術與方法,包括數(shù)據(jù)規(guī)劃、采集、預處理、存儲、分析挖掘、可視化和智能控制等。工業(yè)大數(shù)據(jù)應用則是對特定的工業(yè)大數(shù)據(jù)集,集成應用工業(yè)大數(shù)據(jù)系列技術與方法,獲得有價值信息的過程。工業(yè)大數(shù)據(jù)技術的研究與突破,其本質目標就是從復雜的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)新的模式與知識,挖掘得到有價值的新信息,從而促進制造型企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新,提升經(jīng)營水平和生產(chǎn)運作效率以及拓展新型商業(yè)模式。

       2.2 工業(yè)大數(shù)據(jù)特征

       工業(yè)大數(shù)據(jù)除具有一般大數(shù)據(jù)的特征(數(shù)據(jù)容量大、多樣、快速和價值密度低)外,還具有時序性、強關聯(lián)性、準確性、閉環(huán)性等特征。

       ● 數(shù)據(jù)容量大(volume):數(shù)據(jù)的大小決定所考慮的數(shù)據(jù)的價值和潛在的信息。工業(yè)數(shù)據(jù)體量比較大,大量機器設備的高頻數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)持續(xù)涌入,大型工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)集將達到PB級甚至EB級別。

       ● 多樣(variety):指數(shù)據(jù)類型的多樣性和來源廣泛。工業(yè)數(shù)據(jù)分布廣泛,分布于機器設備、工業(yè)產(chǎn)品、管理系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)等各個環(huán)節(jié),并且結構復雜,既有結構化和半結構化的傳感數(shù)據(jù),也有非結構化數(shù)據(jù)。

       ● 快速(velocity):指獲得和處理數(shù)據(jù)的速度。工業(yè)數(shù)據(jù)處理速度需求多樣,生產(chǎn)現(xiàn)場級要求分析時限達到毫秒級,管理與決策應用需要支持交互式或批量數(shù)據(jù)分析。

       ● 價值密度低(value):工業(yè)大數(shù)據(jù)更強調用戶價值驅動和數(shù)據(jù)本身的可用性,包括:提升創(chuàng)新能力和生產(chǎn)經(jīng)營效率及促進個性化定制、服務化轉型等智能制造新模式變革。

       ● 時序性(sequence):工業(yè)大數(shù)據(jù)具有較強的時序性,如訂單、設備狀態(tài)數(shù)據(jù)等。

       ● 強關聯(lián)性(strong-relevance):一方面,產(chǎn)品生命周期同一階段的數(shù)據(jù)具有強關聯(lián)性,如產(chǎn)品零部件組成、工況、設備狀態(tài)、維修情況、零部件補充采購等;另一方面,產(chǎn)品生命周期的研發(fā)設計、生產(chǎn)、服務等不同環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)之間需要進行關聯(lián)。

       ● 準確性(accuracy):主要指數(shù)據(jù)的真實性、完整性和可靠性,更加關注數(shù)據(jù)質量以及處理、分析技術和方法的可靠性。對數(shù)據(jù)分析的置信度要求較高,僅依靠統(tǒng)計相關性分析不足以支撐故障診斷、預測預警等工業(yè)應用,需要將物理模型與數(shù)據(jù)模型結合,挖掘因果關系。

       ● 閉環(huán)性(closed-loop):包括產(chǎn)品全生命周期橫向過程中數(shù)據(jù)鏈條的封閉和關聯(lián)以及智能制造縱向數(shù)據(jù)采集和處理過程中,需要支撐狀態(tài)感知、分析、反饋、控制等閉環(huán)場景下的動態(tài)持續(xù)調整和優(yōu)化。

       由于以上特征,工業(yè)大數(shù)據(jù)作為大數(shù)據(jù)的一個應用行業(yè),在具有廣闊應用前景的同時,對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理技術與數(shù)據(jù)分析技術也提出了很大的挑戰(zhàn)。

       2.3 工業(yè)大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略價值

       大數(shù)據(jù)是制造業(yè)提高核心能力、整合產(chǎn)業(yè)鏈和實現(xiàn)從要素驅動向創(chuàng)新驅動轉型的有力手段。對一個制造型企業(yè)來說,大數(shù)據(jù)不僅可以用來提升企業(yè)的運行效率,更重要的是通過大數(shù)據(jù)等新一代信息技術提供的能力來改變商業(yè)流程及商業(yè)模式。從企業(yè)戰(zhàn)略管理的視角,可看出大數(shù)據(jù)及相關技術與企業(yè)戰(zhàn)略之間的3種主要關系。

       ● 大數(shù)據(jù)與戰(zhàn)略核心能力:大數(shù)據(jù)可以用于提升企業(yè)的運行效率。

       ● 大數(shù)據(jù)與價值鏈:大數(shù)據(jù)及相關技術可以幫助企業(yè)扁平化運行,加快信息在產(chǎn)品生產(chǎn)制造過程中的流動。

       ● 大數(shù)據(jù)與制造模式:大數(shù)據(jù)可用于幫助制造模式的改變,形成新的商業(yè)模式。其中比較典型的智能制造模式有自動化生產(chǎn)、個性化制造、網(wǎng)絡化協(xié)調及服務化轉型等。

       3 工業(yè)大數(shù)據(jù)架構

       本文提出的工業(yè)大數(shù)據(jù)架構包含3個維度:生命周期與價值流、企業(yè)縱向層和IT價值鏈,如圖1所示。在生命周期與價值流層,按照工業(yè)大數(shù)據(jù)的應用領域,又可分成產(chǎn)品生產(chǎn)階段開始前的產(chǎn)品研發(fā)與設計、產(chǎn)品交付前的生產(chǎn)與供應鏈管理及產(chǎn)品交付后的運維與服務管理3個領域。在企業(yè)縱向層,按照數(shù)據(jù)采集方式與應用層級又可分成信息物理系統(tǒng)層、企業(yè)管理信息系統(tǒng)層及平臺互聯(lián)系統(tǒng)層。在IT價值鏈層,又可分成業(yè)務架構、信息系統(tǒng)架構及IT技術架構3個層次,其中信息系統(tǒng)架構又可分為應用架構及信息架構。

       3.1 生命周期與價值流維度

       工業(yè)大數(shù)據(jù)架構中的生命周期與價值流維度涵蓋了整個產(chǎn)品生命周期的各階段,即研發(fā)與設計、生產(chǎn)、物流、銷售、運維與服務5個階段,其中,生產(chǎn)、物流和銷售可進一步歸類于生產(chǎn)與供應鏈領域,則生命周期與價值流維度包含了3個領域:研發(fā)與設計、生產(chǎn)與供應鏈及運維與服務3個領域,各領域的應用場景如圖2所示。下面分別討論這3個領域的數(shù)據(jù)類型、應用及價值創(chuàng)新。

       (1)研發(fā)與設計領域

       研發(fā)數(shù)據(jù)通過研發(fā)人員在研發(fā)設計過程中不斷積累而成,其來源于產(chǎn)品生命周期各個環(huán)節(jié),包括:用戶需求大數(shù)據(jù)、研發(fā)知識大數(shù)據(jù)、產(chǎn)品重用大數(shù)據(jù)、研發(fā)協(xié)同大數(shù)據(jù)等,具有跨產(chǎn)品和跨行業(yè)、種類繁多的特性。在此領域,可通過充分利用工業(yè)大數(shù)據(jù)實現(xiàn)的典型應用及創(chuàng)新如下。

       ● 實現(xiàn)客戶參與的個性化產(chǎn)品定制設計。企業(yè)通過互聯(lián)網(wǎng)平臺能夠收集用戶的個性化產(chǎn)品需求、產(chǎn)品的客戶交互和交易數(shù)據(jù)。挖掘和分析這些客戶動態(tài)數(shù)據(jù),能幫助客戶參與產(chǎn)品的需求分析和產(chǎn)品設計等活動中,實現(xiàn)定制化設計,再依托柔性化的生產(chǎn)流程,就能為用戶生產(chǎn)出量身定做的產(chǎn)品。

       ● 實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的模擬仿真設計。傳統(tǒng)生產(chǎn)企業(yè)在測試、驗證環(huán)節(jié)需要生產(chǎn)出實物來評測其性能等指標,成本隨測試次數(shù)的增加而不斷提升。利用虛擬仿真技術,可以實現(xiàn)對原有研發(fā)設計環(huán)節(jié)過程的模擬、分析、評估、驗證和優(yōu)化,從而減少工程更改量,優(yōu)化生產(chǎn)工藝,降低成本和能耗。

       ● 實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的個性化定制設計自動化。傳統(tǒng)企業(yè)產(chǎn)品種類、式樣不多,可采用手工設計產(chǎn)品模型、生產(chǎn)樣品,再進行量產(chǎn)的生產(chǎn)模式,但面對個性化、小批量生產(chǎn)的要求,傳統(tǒng)模式將導致產(chǎn)品生產(chǎn)周期過長、成本過高。通過積累大量的產(chǎn)品設計模型數(shù)據(jù),分析設計數(shù)據(jù)之間的關聯(lián),借助大數(shù)據(jù)技術及其他輔助設計工具可實現(xiàn)個性化定制設計及模型生成的自動化。

       ● 促進研發(fā)資源集成共享和創(chuàng)新協(xié)同設計。企業(yè)通過建設和完善研發(fā)設計知識庫,促進數(shù)字化圖紙、標準零部件庫等設計數(shù)據(jù)在企業(yè)內部以及供應鏈上下游企業(yè)間的資源共享和創(chuàng)新協(xié)同,提升企業(yè)跨區(qū)域研發(fā)資源統(tǒng)籌管理和產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同設計能力。提升企業(yè)管理利用全球研發(fā)資源能力,優(yōu)化重組研發(fā)流程,提高研發(fā)效率。

       ● 培育研發(fā)新模式?;谠O計資源的社會化共享和參與,企業(yè)能夠立足自身研發(fā)需求開展眾創(chuàng)、眾包等研發(fā)新模式,提升企業(yè)利用社會化創(chuàng)新和資金資源能力。

       (2)生產(chǎn)與供應鏈領域

       生產(chǎn)大數(shù)據(jù)不僅包括產(chǎn)品生產(chǎn)制造過程中采集的產(chǎn)品生產(chǎn)信息、訂單信息、設備信息、控制信息、物料信息、人員工作排程,還包括企業(yè)內部管理信息流、資金流、產(chǎn)品生產(chǎn)上下游的供應商及客戶管理等相關輔助生產(chǎn)管理的信息,生產(chǎn)數(shù)據(jù)的采集依托于企業(yè)已有資源管理、制造執(zhí)行、工控管理、供應鏈管理、供應商管理、客戶管理、商務管理等信息系統(tǒng)。這些數(shù)據(jù)具有時序性和強關聯(lián)性。在此領域,可通過充分利用工業(yè)大數(shù)據(jù)實現(xiàn)的典型應用及創(chuàng)新如下。

       ● 實現(xiàn)生產(chǎn)過程實時監(jiān)控與管理及生產(chǎn)設備預測性維護,提升生產(chǎn)過程及設備管理水平,優(yōu)化生產(chǎn)流程,并提升產(chǎn)品質量?,F(xiàn)代化工業(yè)制造生產(chǎn)線安裝有數(shù)以千計的小型傳感器,探測生產(chǎn)設備的工作狀態(tài),如溫度、壓力、熱能、振動和噪聲等,利用這些數(shù)據(jù)可實現(xiàn)生產(chǎn)過程實時監(jiān)控、設備故障診斷與預測、能耗分析、質量事故分析等。此外,還可將生產(chǎn)制造各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)整合集聚,對生產(chǎn)過程建立虛擬模型,仿真并優(yōu)化生產(chǎn)流程。

       ● 實現(xiàn)個性化定制規(guī)模生產(chǎn),推動現(xiàn)代化生產(chǎn)體系的建立。通過產(chǎn)品全生命周期內數(shù)據(jù)流轉的自動化及對制造生產(chǎn)全過程的自動化控制和智能化控制,將促進信息共享、系統(tǒng)整合和業(yè)務協(xié)同,提高精準制造、高端制造、敏捷制造的能力,實現(xiàn)個性化定制規(guī)模生產(chǎn),加速智能車間、智能工廠等現(xiàn)代化生產(chǎn)體系建立,實現(xiàn)智能生產(chǎn)。

       ● 實現(xiàn)網(wǎng)絡化協(xié)同制造及制造業(yè)共享經(jīng)濟。通過“互聯(lián)網(wǎng)+”,進行生產(chǎn)資源在企業(yè)內或企業(yè)間的整合優(yōu)化,實現(xiàn)企業(yè)內部的縱向協(xié)同制造或企業(yè)間的橫向協(xié)同制造。通過互聯(lián)網(wǎng)+共享經(jīng)濟,進行創(chuàng)新資源、生產(chǎn)能力、庫存等生產(chǎn)資源的共享,實現(xiàn)制造業(yè)共享經(jīng)濟。

       ● 優(yōu)化工業(yè)供應鏈。射頻識別(radio frequency identification,RFID)等電子標識技術、物聯(lián)網(wǎng)技術以及移動互聯(lián)網(wǎng)技術能幫助工業(yè)企業(yè)獲得完整的產(chǎn)品供應鏈的大數(shù)據(jù),利用這些數(shù)據(jù)進行分析,將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降。跟蹤產(chǎn)品庫存和銷售價格,而且準確地預測全球不同區(qū)域的需求,從而運用數(shù)據(jù)分析得到更好的決策,優(yōu)化供應鏈。

       ● 實現(xiàn)需求預測,以便更好地安排進貨、生產(chǎn),當需求下降時,可追溯問題原因,并解決問題。

       ● 實現(xiàn)客戶畫像與精準營銷以及客戶行為分析,可擴展客源,提升營銷成功率及原有客戶的滿意度及忠誠度。

       (3)運維與服務領域

       運維與服務領域的數(shù)據(jù)來源有很多,主要包括:在客戶允許的情況下,通過嵌在產(chǎn)品中的傳感器采集的產(chǎn)品實時運行狀態(tài)數(shù)據(jù)及周邊環(huán)境數(shù)據(jù);通過商務平臺獲得的產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)及相應的產(chǎn)品評價或使用反饋;客戶投訴及相應處理記錄;產(chǎn)品退貨/返修記錄及相應的維修記錄。通過對這些數(shù)據(jù)進行分析、挖掘及預測,可幫助工業(yè)企業(yè)不斷創(chuàng)新產(chǎn)品和服務,發(fā)展新的商業(yè)模式。在此領域,可通過充分利用工業(yè)大數(shù)據(jù)實現(xiàn)的典型應用及創(chuàng)新如下。

       ● 通過監(jiān)控、分析遠程采集的產(chǎn)品實時運行狀態(tài)數(shù)據(jù),實現(xiàn)遠程監(jiān)控與管理、故障診斷及預測性維護等在線增值服務,可降低維護成本,提高產(chǎn)品利用率。

       ● 通過分析設備的客戶使用數(shù)據(jù)及周邊環(huán)境數(shù)據(jù),還可為用戶提供延伸服務,擴展產(chǎn)品價值空間,實現(xiàn)以產(chǎn)品為核心的經(jīng)營模式向“制造+服務”的模式轉變。如美國迪爾公司通過其在農機上安裝的全球定位系統(tǒng)(global positioning system,GPS)和測試土壤成分的傳感器采集的數(shù)據(jù),可監(jiān)測分析土地中各類肥料的成分,得到土壤狀態(tài)分析報告及種植不同農作物的適用程度,從而建議農戶應該種植什么作物、需要施加的肥料類型和數(shù)量,幫助農戶實現(xiàn)土壤狀況、水、濕度等環(huán)境狀況及肥料的最佳匹配,提高收成。

       ● 通過分析客戶產(chǎn)品評價或使用反饋、客戶投訴,將有用的意見融入產(chǎn)品的設計及產(chǎn)品改進中,對客戶投訴進行分類處理,可提高產(chǎn)品質量及售后服務質量,降低投訴率,提高客戶滿意度及忠誠度。

       ● 通過分析產(chǎn)品退貨或返修原因,及時采取有效措施,可提升產(chǎn)品質量,降低退貨率及返修率。

       3.2 企業(yè)縱向層級

       工業(yè)大數(shù)據(jù)架構的企業(yè)縱向層從物理域的角度自下而上共分為5層,分別為設備層、控制層、車間層、企業(yè)層和協(xié)同層。在設備層、控制層、車間層可利用物聯(lián)網(wǎng),基于信息物理系統(tǒng)實現(xiàn)智能工廠;在企業(yè)層,企業(yè)集成內部各種信息化應用,進行企業(yè)內部業(yè)務流程整合和改造,提升企業(yè)運行效率;協(xié)同層使用工業(yè)云等平臺技術,實現(xiàn)企業(yè)外部協(xié)同制造及制造業(yè)服務化等創(chuàng)新業(yè)務模式。企業(yè)縱向維度可以分成信息物理系統(tǒng)、企業(yè)管理信息系統(tǒng)、互聯(lián)平臺系統(tǒng)3個子系統(tǒng),如圖3所示。

       (1)信息物理系統(tǒng)

       無論是德國工業(yè)4.0、美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),還是《中國制造2025》的兩化深度融合戰(zhàn)略,其共同點、核心均是信息物理系統(tǒng)。信息物理系統(tǒng)通過傳感器和各類信息系統(tǒng)采集和匯聚機器運轉數(shù)據(jù)、生產(chǎn)現(xiàn)場數(shù)據(jù),實現(xiàn)泛在感知,并運用數(shù)據(jù)集成處理技術,對工業(yè)數(shù)據(jù)進行采集交換、生產(chǎn)制造反饋控制,達到對設備、車間的控制交互,實現(xiàn)工廠內外物理系統(tǒng)的互聯(lián)互通,也為工業(yè)建模/仿真與分析提供數(shù)據(jù)基礎,進而為車間/工廠運營決策優(yōu)化提供支撐服務。

       在工業(yè)大數(shù)據(jù)架構企業(yè)縱向層中,用于對工業(yè)設備層進行信息采集的信息物理系統(tǒng)以大數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡與海量計算為依托,通過核心的智能感知、分析、挖掘、評估、預測、優(yōu)化、協(xié)同等技術手段,使計算、通信、控制實現(xiàn)有機融合與深度合作,做到工業(yè)設備、環(huán)境、群體的網(wǎng)絡空間與實體空間的深度融合。信息物理系統(tǒng)本質在于將物理設備連接到互聯(lián)網(wǎng)上,讓物理設備具有計算、通信、精確控制、遠程協(xié)調和自治五大功能。

       (2)企業(yè)管理信息系統(tǒng)

       企業(yè)管理信息系統(tǒng)用于打通企業(yè)各流程模塊的信息互聯(lián)、控制和集成化管理企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動中的各種信息,通過信息數(shù)據(jù)的獲取,運用大數(shù)據(jù)分析、挖掘技術,實現(xiàn)企業(yè)內外部數(shù)據(jù)信息的共享和有效利用,進一步優(yōu)化和重構業(yè)務流程,以提高企業(yè)的經(jīng)濟效益和市場競爭力,創(chuàng)新企業(yè)管理理念,優(yōu)化管理流程,重組管理團隊,創(chuàng)新管理手段,提升企業(yè)的經(jīng)濟效益,帶動企業(yè)的創(chuàng)新性發(fā)展。

       從動態(tài)的角度來看,企業(yè)信息化就是企業(yè)應用信息技術及產(chǎn)品的過程,企業(yè)信息化是信息技術由局部到全局、由戰(zhàn)術層次到戰(zhàn)略層次向企業(yè)全面滲透,運用于流程管理、支持企業(yè)經(jīng)營管理的過程。企業(yè)信息化主要涉及生產(chǎn)過程控制、企業(yè)管理、產(chǎn)品生命周期管理、供應鏈優(yōu)化管理等過程。

       生產(chǎn)過程控制信息化的重點是產(chǎn)品開發(fā)設計、生產(chǎn)工藝流程、車間現(xiàn)場管理、質量檢驗等各設計、生產(chǎn)環(huán)節(jié)。企業(yè)管理信息化是企業(yè)信息化建設中比重最大、難度最大、應用最為廣泛的一個領域,涉及企業(yè)管理的各項業(yè)務及各個層面。企業(yè)管理的信息化建設就是在規(guī)范管理基礎工作、優(yōu)化業(yè)務流程的基礎上,通過信息集成應用系統(tǒng)有效地采集、加工、組織、整合信息資源,提高管理效率,實時動態(tài)地提供管理信息和決策信息。

       企業(yè)供應鏈管理的信息化使企業(yè)的生產(chǎn)和管理活動發(fā)生了前伸和后延。企業(yè)從原材料、零部件的采購、運輸、存儲、加工制造、銷售,直到最終送到并服務于客戶,形成了一條由上游的供應商、中間的生產(chǎn)者和第三方服務商、下游的銷售客戶組成的鏈式結構,而企業(yè)的生產(chǎn)活動、管理流程受到這條供應鏈的制約和影響。

       (3)互聯(lián)平臺系統(tǒng)

       當前,中國及大多數(shù)國家的工業(yè)發(fā)展都面臨著極大的困境和挑戰(zhàn),包括:產(chǎn)能嚴重過剩、個性化產(chǎn)品稀缺、產(chǎn)品越來越復雜、生產(chǎn)資料未能得到有效配置、大型設備市場日漸飽和等,亟待尋求工業(yè)回歸、工業(yè)轉型升級的戰(zhàn)略方案。“互聯(lián)網(wǎng)+”極具活力的思維及創(chuàng)新的商業(yè)模式,為處于困境、亟待轉型升級的制造業(yè)提供了一種新的轉型方向,典型的有以下幾方面。

       ● 通過改革生產(chǎn)方式和商業(yè)模式以及提高生產(chǎn)技術,實現(xiàn)客戶個性化定制產(chǎn)品的小批量、大規(guī)模生產(chǎn),解決工業(yè)產(chǎn)品大規(guī)模產(chǎn)能嚴重過剩與無法滿足客戶對產(chǎn)品的個性化需求的問題,以滿足對客戶尊重與肯定及自我實現(xiàn)的需求。

       ● 嘗試通過網(wǎng)絡化協(xié)同制造解決核心技術薄弱、高端產(chǎn)品制造能力較低的問題,即借助互聯(lián)網(wǎng)或工業(yè)云平臺,發(fā)展企業(yè)間協(xié)同研發(fā)、眾包設計、供應鏈協(xié)同等新模式,以有效降低資源獲取成本,大幅延伸資源利用范圍,打破封閉疆界,加速從“單打獨斗”向產(chǎn)業(yè)協(xié)同轉變,促進產(chǎn)業(yè)整體競爭力提升。

       ● 嘗試通過創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、制造業(yè)分享型經(jīng)濟改善產(chǎn)能過剩而資源未得到有效配置及自主創(chuàng)新能力不強的問題。

       ● 以核心產(chǎn)品為軸心,通過收集、分析產(chǎn)品的客戶使用數(shù)據(jù)及周邊環(huán)境數(shù)據(jù),為用戶提供延伸服務,擴展產(chǎn)品價值空間,拓展新市場,實現(xiàn)以產(chǎn)品為核心的經(jīng)營模式向“制造+服務”的模式轉變。

       3.3 IT價值鏈

       大數(shù)據(jù)的價值通過數(shù)據(jù)的收集、預處理、分析、可視化和訪問等活動來實現(xiàn)。在IT價值鏈維度上,大數(shù)據(jù)價值通過為大數(shù)據(jù)應用提供存放大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡、基礎設施、平臺、應用工具及其他服務來實現(xiàn),從而提高運營效率和支撐業(yè)務創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)技術支撐的企業(yè)架構,參考美國開放組織(The Open Group)的開放組織架構框架(the open group architecture framework,TOGAF)劃分方法(www.opengroup.org),可分成業(yè)務架構、信息系統(tǒng)架構成及IT技術架構3個層次,如圖4所示。

       (1)業(yè)務架構

       業(yè)務架構定義了業(yè)務戰(zhàn)略、管理、組織和關鍵業(yè)務流程,是企業(yè)全面的信息化戰(zhàn)略和信息系統(tǒng)架構的基礎,是數(shù)據(jù)、應用、技術架構的決定因素。業(yè)務架構是把企業(yè)的業(yè)務戰(zhàn)略轉化為日常運作的渠道,業(yè)務戰(zhàn)略決定業(yè)務架構。

       工業(yè)大數(shù)據(jù)作為制造企業(yè)的業(yè)務戰(zhàn)略,可以幫助企業(yè)更全面、深人、及時地了解市場發(fā)展趨勢、用戶潛在需求、競爭對手態(tài)勢,以推出更有競爭力的創(chuàng)新產(chǎn)品。工業(yè)大數(shù)據(jù)不僅可以用來提升企業(yè)的運行效率,而且可以用來支持商業(yè)流程及商業(yè)模式創(chuàng)新。

       工業(yè)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略將帶來制造企業(yè)創(chuàng)新和變革的新時代。通過互聯(lián)網(wǎng)、移動物聯(lián)網(wǎng)等帶來了低成本感知、高速移動連接、分布式計算和高級分析,信息技術和全球工業(yè)系統(tǒng)正在深入融合,給全球工業(yè)帶來深刻的變革,創(chuàng)新企業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)、運營、營銷和管理方式。這些不同的創(chuàng)新應用模式為不同行業(yè)的工業(yè)企業(yè)帶來了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。具體體現(xiàn)在智能化生產(chǎn)、網(wǎng)絡協(xié)同、個性化定制、遠程服務、平臺化應用等諸多應用場景中。

       業(yè)務架構將高層次的業(yè)務戰(zhàn)略和目標轉換成可操作的業(yè)務模型。業(yè)務架構是對企業(yè)關鍵業(yè)務戰(zhàn)略及對業(yè)務功能和流程的表達,通常是在業(yè)務模型的基礎上實施的業(yè)務設計,從不同的視角闡述業(yè)務模塊及其之間的關系,即業(yè)務的主要流程。業(yè)務架構是對業(yè)務的主要流程和共享流程的適當劃分,對業(yè)務元素生命周期的闡述和分析。通過戰(zhàn)略規(guī)劃工業(yè)大數(shù)據(jù)業(yè)務和構建企業(yè)架構,從而獲得工業(yè)大數(shù)據(jù)的價值。

       (2)信息系統(tǒng)架構

       為充分發(fā)揮工業(yè)大數(shù)據(jù)價值,避免形成“信息孤島”,需要構建統(tǒng)一的信息系統(tǒng)架構,以實現(xiàn)各應用系統(tǒng)及數(shù)據(jù)的用戶訪問和互操作。

       基于工業(yè)大數(shù)據(jù)業(yè)務戰(zhàn)略的信息系統(tǒng)架構是一個體系結構,它反映制造企業(yè)的信息系統(tǒng)的各個組成部分之間的關系以及信息系統(tǒng)與相關業(yè)務、信息系統(tǒng)與相關技術之間的關系。信息系統(tǒng)架構包括應用架構和數(shù)據(jù)架構。

       其中,應用架構描述了支持企業(yè)運作所需應用系統(tǒng)的藍圖,包含應用層次、功能、實現(xiàn)方式和建設標準等,它主要研究應用系統(tǒng)間的交互關系、應用與核心業(yè)務的對應關系,是企業(yè)總體框架研究的重點,可以說是業(yè)務架構和技術架構之間的橋梁。工業(yè)大數(shù)據(jù)應用架構既包含對應于工業(yè)大數(shù)據(jù)架構中的企業(yè)縱向層各層次的應用系統(tǒng),也包含基于大數(shù)據(jù)技術的應用系統(tǒng)。

       而數(shù)據(jù)架構則是對復雜組織體的主要數(shù)據(jù)類型及來源、邏輯數(shù)據(jù)資產(chǎn)、物理數(shù)據(jù)資產(chǎn)以及數(shù)據(jù)管理資源的結構及交互的描述。在工業(yè)4.0時代,制造企業(yè)的數(shù)據(jù)將會呈現(xiàn)爆炸式增長態(tài)勢。制造企業(yè)為了實現(xiàn)精益制造、業(yè)務創(chuàng)新和業(yè)務轉型,需要充分利用企業(yè)內外信息管理系統(tǒng)的業(yè)務運營數(shù)據(jù)、工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),以多源、異構數(shù)據(jù)的融合集成為基礎,開發(fā)創(chuàng)新應用,實現(xiàn)業(yè)務優(yōu)化和創(chuàng)新。

       (3)信息技術架構

       信息技術架構是指導大數(shù)據(jù)應用實施的藍圖,它將信息系統(tǒng)架構中定義的各種應用組件映射為相應的可以從市場或組織內部獲得的技術組件,是制定架構信息集合的最后一步。

       當前,隨著工業(yè)4.0浪潮的興起,物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能(artificial intelligence,AI)、增強現(xiàn)實/虛擬現(xiàn)實(augmented reality/ virtual reality, AR/VR)等信息技術不斷向工業(yè)領域融合滲透,為工業(yè)大數(shù)據(jù)應用的實施奠定了堅實的技術基礎。其中,物聯(lián)網(wǎng)技術使得無處不在的末端設備和設施,可以通過射頻識別、紅外感應器、全球定位系統(tǒng)等信息傳感設備,按約定的協(xié)議與互聯(lián)網(wǎng)相連接,進行信息交換和通信,使物品及其狀態(tài)可見,從而實現(xiàn)智能化識別、定位、追蹤、監(jiān)控和管理;云計算技術提供了一種可通過網(wǎng)絡實現(xiàn)按需可動態(tài)伸縮的廉價計算服務;大數(shù)據(jù)技術及AI技術則使得在可接受的時間內從海量數(shù)據(jù)中分析、挖掘出潛在價值以及實現(xiàn)趨勢預測、群體智慧模式等成為可能;通過AR/VR技術則可實現(xiàn)對工廠環(huán)境、工業(yè)設備等的模擬及增強體驗。

       制造業(yè)企業(yè)每天甚至每時每刻都在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),種類繁多,覆蓋了工業(yè)產(chǎn)品的全生命周期,包括設計數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、價值鏈數(shù)據(jù)以及相關的外部數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)或來自傳感器,或來自智能設備的數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng),或來自企業(yè)的設計模型、信息系統(tǒng)。實現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)應用需要進行數(shù)據(jù)采集及預處理、存儲、分析挖掘、針對特定業(yè)務進行應用及最后展示結果,相應地,工業(yè)大數(shù)據(jù)信息技術架構也分為6層:數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)采集層、存儲層、計算層、應用層及展示層。若企業(yè)獨自建設每一層,建設門檻會比較高。幸運的是,在各國政府、世界各大知名信息企業(yè)、全球一線制造業(yè)廠商及研究機構的努力下,國內外已研發(fā)、建設完成一系列與工業(yè)云服務及(工業(yè))大數(shù)據(jù)處理相關的開源技術組件,人工智能技術也進一步取得了長足的發(fā)展,如深度學習的直覺感知能力、群體智能等,為工業(yè)領域的智能化轉型提供了可選方案,也降低了工業(yè)大數(shù)據(jù)應用的建設實施門檻。企業(yè)若非必要,無需自行實現(xiàn)技術架構的每一個組件,可根據(jù)需要選擇使用相應的開源組件搭建工業(yè)大數(shù)據(jù)應用,還可根據(jù)需要選用不同類型、不同級別的工業(yè)云服務,在此基礎上實施工業(yè)大數(shù)據(jù)應用,以便更專注于企業(yè)擅長的業(yè)務領域及技術領域。

       4 典型工業(yè)大數(shù)據(jù)應用案例

       在中國服裝制造業(yè)普遍低迷的形勢下,紅領集團(以下簡稱紅領)通過工業(yè)大數(shù)據(jù)技術實現(xiàn)了從傳統(tǒng)的服裝廠到支持服裝大規(guī)模個性化定制的大數(shù)據(jù)工廠的轉型升級[3,4]。集團擁有一套大數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)和數(shù)據(jù)驅動的能大規(guī)模定制化生產(chǎn)的智能化生產(chǎn)線,任何一項數(shù)據(jù)的變動都能驅動其余9 000多項數(shù)據(jù)的同步變動,并驅動生產(chǎn)線及時響應變化,每天都能設計、生產(chǎn)2 000種完全不同的個性化定制產(chǎn)品,實現(xiàn)了大規(guī)模定制生產(chǎn)及企業(yè)效益的大幅提升。下面分析其實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的個性化定制的架構。

       4.1 生命周期與價值流維度的業(yè)務創(chuàng)新

       在傳統(tǒng)服裝業(yè)市場日漸疲軟之時,紅領發(fā)現(xiàn)了消費者日益尋求崇尚自我、彰顯個性化商品所蘊含的商機,立志為客戶提供合身、個性化的西服,以提升西服的附加價值,實現(xiàn)業(yè)務模式創(chuàng)新,提升企業(yè)效益。為此,紅領優(yōu)化了其產(chǎn)品生命周期的各個階段。

       在研發(fā)與設計階段,首先,采集客戶的個性化需求數(shù)據(jù),并允許客戶參與西服的個性化設計。西服的需求數(shù)據(jù)包括以下兩方面。

       ● 量體數(shù)據(jù),可通過3種方案進行采集:通過紅領的三點一線量體法測量采集人體19個部位的24個數(shù)據(jù),以掌握一個人的體型細節(jié);根據(jù)客戶體驗過的大品牌服裝尺碼在紅領數(shù)據(jù)庫中自動匹配;客戶自行選擇標準號。

       ● 衣服的個性化數(shù)據(jù),包括:面料、圖案、光澤等,客戶可全部自行設計、只設計其中幾項或采用紅領推薦的個性化設計。其次,紅領需借助新技術以實現(xiàn)個性化設計自動化,即自動化打版,以提高打版速度,縮短生產(chǎn)周期,降低產(chǎn)品價格,支持個性化定制業(yè)務創(chuàng)新的實現(xiàn)。

       在生產(chǎn)與供應鏈階段,需要實現(xiàn)個性化定制規(guī)模生產(chǎn)——拆解成衣。紅領將一件西服的制造過程進行工序分解,然后將定制化設計轉化成不同工序的生產(chǎn)指令數(shù)據(jù)并存儲,以在整個制作過程中流轉、標識一套衣服。最后,將生產(chǎn)線與信息化進行結合,對車間管理、生產(chǎn)線進行了智能化改造與柔性改造,實現(xiàn)了個性化產(chǎn)品的工業(yè)流水線規(guī)?;a(chǎn),有效縮短了生產(chǎn)周期,提高了生產(chǎn)量。

       在運維與服務階段,紅領收集并分析客戶對西服的評價、穿著反饋及退換貨原因等,不斷改善量體數(shù)據(jù)關聯(lián)規(guī)則、個性化設計選項及推薦規(guī)則,以提高產(chǎn)品質量、客戶需求貼合度以及客戶滿意度與忠誠度。

       4.2 企業(yè)縱向層的協(xié)同

       為實現(xiàn)個性化定制,紅領在企業(yè)各層開發(fā)或引進了相應的系統(tǒng),并對生產(chǎn)過程進行智能化改造,使數(shù)據(jù)能在產(chǎn)品全生命周期內自動流轉,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的實時共享與無縫連接、企業(yè)縱向層各系統(tǒng)間的協(xié)同以及智能生產(chǎn)。

       首先,紅領在企業(yè)轉型中引入了互聯(lián)網(wǎng)思維,并建設互聯(lián)網(wǎng)平臺,提供了用戶表達個性化需求并參與產(chǎn)品設計的平臺。在客戶個性化需求數(shù)據(jù)采集完成之后,生成訂單,傳送到數(shù)據(jù)平臺。

       其次,紅領開發(fā)引進了相關的信息系統(tǒng),對個性化設計、生產(chǎn)、配送、服務等進行支持,包括:通過計算機輔助設計(computer aided design,CAD)、計算機輔助工藝規(guī)劃(computer aided process planning,CAPP)在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的支持下,實現(xiàn)個性化合身西服的自動打版,并將版型設計轉化成相應的生產(chǎn)指令數(shù)據(jù),按工序記錄在一張射頻電子標簽中,作為該西服在整個產(chǎn)品生命周期中的身份證;通過ERP、SCM、CRM等系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的支持下實現(xiàn)對訂單、供應鏈、客戶關系等的管理。

       最后,紅領對車間管理、生產(chǎn)線進行了智能化改造與柔性改造,包括:通過制造執(zhí)行系統(tǒng)(manufacturing execution system,MES)、數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系統(tǒng)等對生產(chǎn)過程進行監(jiān)控與管理;通過引進智能裝備/系統(tǒng),如自動裁床、自動引導運輸車(automated guided vehicle,AGV)、智能分揀配對系統(tǒng)、智能吊掛摘掛系統(tǒng)、智能分揀送料取料系統(tǒng)、智能對格剪裁系統(tǒng)等,完成生產(chǎn)線的半自動化改造,并對生產(chǎn)工序進行科學拆解、重新編程、重新組合,實現(xiàn)個性化西服的流水線批量生產(chǎn)。

       4.3 IT價值鏈的支撐

       紅領實現(xiàn)個性化轉型,其核心競爭力便是一套大數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)和數(shù)據(jù)驅動的能大規(guī)模定制化生產(chǎn)的智能化生產(chǎn)線,通過提供存放大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡、基礎設施、平臺、應用工具、規(guī)模定制化生產(chǎn)及其他服務,實現(xiàn)運營效率的提高和業(yè)務創(chuàng)新的支撐,包括如下方面。

       ● 通過互聯(lián)網(wǎng)平臺實現(xiàn)了客戶個性化需求數(shù)據(jù)的采集,通過積累大量的產(chǎn)品設計模型數(shù)據(jù),建立起了大數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)。借助大數(shù)據(jù)技術、AI技術分析設計數(shù)據(jù)中量體數(shù)據(jù)一個部位的變化引起的大量的身體其他部位的關聯(lián)變化規(guī)律,如腰圍數(shù)據(jù)的變化會引起立襠等數(shù)據(jù)的變化,建立規(guī)則庫,設計數(shù)學模型,從而解決了自動打版中大量的數(shù)據(jù)關聯(lián)變化的難點問題,實現(xiàn)了個性化設計的自動化打版,并支持客戶個性化設計的自動匹配推薦。隨著數(shù)據(jù)的累積,該系統(tǒng)已具有大量的服裝版型和設計元素,幾乎能滿足用戶所有的個性化定制需求。

       ● 通過云計算平臺、云端數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)了產(chǎn)品全生命周期內數(shù)據(jù)流動的自動化、無縫銜接。在制作過程中,操作人員或自動化設備通過射頻電子標簽訪問云端數(shù)據(jù)庫,即可獲取該套西服的所有定制化信息,包含個性化需求數(shù)據(jù)及相應的生產(chǎn)指令數(shù)據(jù)等。

       ● 通過物聯(lián)網(wǎng)技術、AI技術支持生產(chǎn)線的半自動化改造,實現(xiàn)個性化西服的流水線批量生產(chǎn),并在生產(chǎn)過程中,使用大數(shù)據(jù)分析解決生產(chǎn)線平衡和瓶頸問題,使之達到產(chǎn)能最大化、排程最優(yōu)化及庫存和成本最小化。成衣通過物流通道快速配送至客戶手中,客戶有意見或建議可通過大數(shù)據(jù)客服平臺進行反饋。

       5 結束語

       本文給出了一種工業(yè)大數(shù)據(jù)參考架構及遵照該架構的工業(yè)大數(shù)據(jù)應用所需的技術組件,該架構針對工業(yè)大數(shù)據(jù)的特點,從生命周期與價值流、企業(yè)縱向層和IT價值鏈3個維度討論了企業(yè)實現(xiàn)基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的價值創(chuàng)新和企業(yè)轉型的典型應用與業(yè)務價值創(chuàng)新、企業(yè)各層所需進行的工作以及指導工業(yè)大數(shù)據(jù)應用落地的業(yè)務架構、信息系統(tǒng)架構和信息技術架構,為跨產(chǎn)業(yè)的大數(shù)據(jù)應用提供了一個具有通用性和一致性的架構模板、方法論和關鍵技術。在未來工作中,將使用該架構為指導,進行具體案例的研究與實施,如設備健康管理與預測性維護、銷售預測與需求管理等。該架構可應用于很多工業(yè)領域,具有良好的應用前景。

    (審核編輯: 智匯胡妮)

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