随着信息化与工业化的深度融合，工业大数据的应用，为企业带来了更快的速度、更高的效率和更敏锐的洞察力。打造智慧工厂，本文小编将结合实际应用场景，浅析如何利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程等，提高企业综合效益。
格创东智数字孪生工厂应用
将实际的业务流程模块，放入数字孪生工厂进行模拟运行。比如，实际的产品加工过程，通过数字模拟技术，实时呈现现场各个工序、加工产品的类型及数量变化，并且通过在特定顺序的产品上贴RFID标签或芯片（如一批产品的第1片、第1000片、第2000片、最后1片）等追踪产品位置，进而对一批产品从投料到运行加工进行全工序流程跟踪，同时实时监测工序时长、剩余产品量及其所在的位置与工序。
在数字孪生工厂中，可以直观、准确看到每批产品的生产进度，甚至详细到具体数量。同时通过各工序中对不良品的数据及时录入，动态呈现各环节良率分部状态，便于生产管理的节点控制，迅速采取措施降低损失、提高企业效益。匹配格创东智运行成熟的数字量测技术及其数据，通过数据建模、挖掘量测数据和运行进度数据，实现精准、实时图形化查看在线加工产品类型、数量、进度、良率等功能。
工业大数据挖掘，让关键数据跨系统“流动”
真正的工业大数据不是将拥有的数据接入后存起来就可以，而是要通过算法，挖掘这些数据融合所能产生的价值，将工业物联网数据与跨产业链数据及企业信息化数据相结合，把分散在企业各个角落里的数据进行整合。
例如，环安系统中有不少关于环境温度、湿度、压力的实时监测数据，而实际生产及控制环节中所需的仓库、原材料存储、品质检测等控制温湿度及压力要求等数据，也许还是通过人工、按时间段测量记录的方式来监控环境。而通过IT系统开发，打通横向业务系统间需要共享的数据通道，让这些共享数据跨系统跑起来，让环安系统实时监测的温湿度、压力数据，跨系统流动到仓储、品质控制的系统中。共享的环境监测数据，既可实时根据环境情况调整控制措施，也减少了人工量测的人力资源消耗，提升了企业的效益。
把横向各业务模块关注的焦点数据罗列出来，进行大数据匹配，找到不同系统中的同类数据，进而打通这些不关联系统间关键数据的通道，让数据跨系统“流动”起来，构建具备智能分析优化能的大数据系统，达成制造企业降耗降本、提质增效和控险的目标。
本文作者：
邹龙德，格创东智资深工程师（转载请注明作者及来源）
