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工业大数据分析

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当前,我国正处于从制造大国向制造强国迈进的关键时期,工业大数据作为工业互联网平台的核心组成部分,是中国工业转型升级的必然选择。大数据与人工智能对于传统行业转型升级、服务于整个社会的引领作用。

英达瑞经过持续多年的研发重兵投入,拥有一支具有工程背景,集博士、硕士多年从事工业大数据分析的科学团队,拥有丰富的实战经验和成功案例,目前服务于光缆、电子制造、汽车配件、生物制药、环保等领域


一、工业大数据分析现状——企业痛点


1/缺乏数据的合理利用

数据的提取困难、集成度不高、分析碎片化

业务人员缺乏数据用途的理解、使用数据的习惯



2/分析工具的能力不足

分析手段单一,采用excel, JMP 等完成简单报表

自动化程度低,不能批次操作

分析深度、广度有限,复杂、量大的的数据采用普通软件处理困难



3/信息化程度低

硬件水平低导致数据无法采集 (成本原因)

手动输入、数据采集不全面,数据分析利用率低


4/事后分析原因

预测及前端数据检测利用率低

数据蕴含信息复杂、噪声多、样本分布不均和低信噪比

没有有效手段处理多维,多噪声数据



二、工业大数据分析对企业的助力




①监控预警

 对工艺流程进行实时有效的监控, 保证产品质量、避免重大质量事故, 设备故障预测来提高生产效率

②质量、产品性能分析

 适应当前复杂的工艺流程 , 快速准确找到问题原因,“用数据说话”导出正确的决策

③企业软实力提升

通过数据模型优化产品设计、工艺流程,进行客户、来料分类,更有效的市场营销,准确预测、提升产品的可靠性


工业大数据分析的七大重点应用




①加速产品创新

②工业供应链的分析和优化

③高价值大型设备的故障诊断与预测

④产品销售预测与需求管理

⑤工业物联网生产线的大数据应用

⑥生产计划与排程

⑦产品质量管理与分析


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