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工业大数据分析平台解决企业生产痛点,助力企业提升生产效率

原创|实施案例|编辑:况鱼杰|2020-06-29 16:51:04.097|阅读 419 次

概述:某xx汽车集团乘用车有限公司想要继续升级做多工厂协同制造、定制化生产等需求,慧都帮助搭建工业大数据分析平台,进行异常点及异常因子分析、人员行为分析、产品难易度分析及告警分析,为优化产品质量和提高生产效率提供决策支持。

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客户简介

某xx汽车集团乘用车有限公司成立于1984年,主要运营方向在汽车,摩托车,拖拉机等各种机动车整车,机械设备,总成及零部件的生产、销售,实业投资,货物及技术进出口业务,汽车租赁及机械设备租赁。

项目背景

该公司的业务系统基本部署完成,已经有ERP、MES、LES、DMS等,他们想要继续升级做多工厂协同制造、定制化生产等需求,慧都帮助搭建工业大数据分析平台,进行异常点及异常因子分析、人员行为分析、产品难易度分析及告警分析,为优化产品质量和提高生产效率提供决策支持。

  • 生产过程、质量数据不够透明,无法了解实时情况,以及对于计划生产和运营无法提供数据决策支持
  • 工厂数据独立,在跨工厂协同或分析整体业务、生产数据时效率较低
  • 数据从采集、管理到可视化分析,人工参与过多,分析不够及时高效和直观,无法高效提供企业决策支持

项目流程

  • 咨询:数据从采集、管理到可视化分析,人工参与过多,分析不够及时高效和直观,无法高效提供企业决策支持。
  • 调研:项目组团队入驻客户现场调研,针对客户现场生产状况以及客户诉求,结合大数据分析产品,完成定制项目搭建方案。
  • 研发:通过前期的咨询与调研,项目组团队基于客户诉求启动项目研发工作,项目组完成工业数据分析的算法模块,离线测试通过(不和业务系统对接)
  • 实施:实施工程师和客户对接,将我们的产品和方案,集成到客户的各个业务系统中,实现企业工业数据分析方案。
  • 维护:项目团队在实施完成后,为客户进行了一个月的项目运行维护,做到了三分钟响应,半小时处理,最终在试运行后,能够完美融入客户业务系统中,客户非常满意。

具体实施流程:

工业数据分析方案流程

工业数据分析方案架构


数据采集和准备

包括基础数据、生产过程数据、设备数据、计划数据、质量过程数据等等;
详细包括:订单及生产过程数据、设备台帐及运行数据、人员及工作考勤数据、质量过程数据(如:车辆缺陷数据、车辆返修数据、工艺参数、检测结果、关键件绑定等)、生产能耗数据、基础数据等。

数据集成层

面向记录的清洗,基于拖拽操作的ETL流程自定义

数据建模与分析

诊断分析报表、缺陷异常预警、异常因子分析、人员行为分析、产品难易度分析、告警分析等等


具体分析模块包括以下几部分:

  • 异常点分析范围:包括离群点、拐点、尖点、振荡序列几点
  • 缺陷异常因子分析范围:树脂车间、冲压车间、焊装车间、涂装车间、总装车间的缺陷异常分析
  • 人员行为分析范围:树脂车间、冲压车间、焊装车间、涂装车间、总装车间产线作业人员分析。
  • 产品装配难易度分析:根据相关因子分析,排除设备因素为主的不良数据,比较指定时间范围内,以人员因素为主的不良最多的产品TOP10(TOP数量可配置)。

数据建模

对相关算法和模型的参数进行配置,从而持续性优化分析和预测效果。

使用Qlik构建的设备分析及告警图例

总结

大数据分析方案与企业业务系统结合,在企业实现生产设备网络化、生产过程透明化、生产数据可视化、生产文档无纸化、以及业务办理少人化五大目标之后,再实现智能分析、智能决策、智能质量管理的目标。并且与国际知名BI平台——Qlik合作,增强数据分析能力及方案实施能力


欢迎拨打慧都热线023-68661681或咨询慧都在线客服慧都工业大数据分析平台为企业提供最合适的产品及服务,可定制解决方案,还提供专门的技术培训服务,帮助企业数据快速、轻松、低成本的创造最大业务价值!


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