工业大数据驱动智能制造的四种作用模式（2）

提升车间管理水平。现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声等，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反生产规定、零部件故障）等。在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，一旦某个流程偏离了标准工艺，就会发出报警信号，快速地发现错误或者瓶颈所在。例如，美国GE集团在纽约州斯克内克塔迪市有一家氯化镍电池工厂，18万平方英尺的电池生产厂区内，安装了1万多个传感器，用来监测相关的温度、能耗和气压，并全部连接高速内部以太网络进行数据传输。在流水生产线外，管理人员手拿iPad通过工厂的Wi-Fi网络来获取这些传感器发来的数据，监督生产过程和一天的产能。如果抽检的电池如某一环节出现了问题，就可以通过跟踪数据发现问题的根源并及时解决。传感器和机器之间也有数据交换，当某一传感器发现流水线移动缓慢时，就会“告知”机器，让它们传输的速度慢一点。

优化生产流程。将生产制造各个环节的数据整合集聚，并对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程。当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，对各环节制造数据的集成分析有助于制造商改进其生产流程。例如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析，此举将会大大降低能耗。

德国安贝格电子工厂基于西门子PLM软件在虚拟环境中仿真产品的研发和生产，并在真实世界的工厂中进行实际操作，即实现了产品跨行业的多样化，也提升了生产效率和质量。研发环节，安贝格拥有一个虚拟的工厂，研发设计部门把虚拟的研发产品同步给生产部门来生产，两部门有着统一平台，并时刻保持着协调的一致性。真实工厂生产时的数据参数、生产环境等都会通过虚拟工厂来反映出来，而人则通过虚拟工厂对现实中的真实工厂进行把控。生产环节，当一个元件进入烘箱时，机器会判断该用什么温度以及温度持续的时间长短，并可以判断下一个进入烘箱的元件是哪一种，并适时调节生产参数。安贝格工厂的每一条生产线每天并不是一成不变地只生产一种产品，生产系统会实时同步研发部门的最新指示，自动跳转到不同产品或者器件的生产模式。在这样的生产模式下，该工厂每年可生产约1000个品种共计1200万件工业控制产品。按照每年生产230天计算，平均每秒就能生产出一件产品，其中百万件缺陷仅为15，缺陷率仅为德国工人的1/25。

推动现代化生产体系的建立。通过对制造生产全过程的自动化控制和智能化控制，促进信息共享、系统整合和业务协同，实现制造过程的科学决策，最大程度实现生产流程的自动化、个性化、柔性化和自我优化，实现提高精准制造、高端制造、敏捷制造的能力，加速智能车间、智能工厂等现代化生产体系建立，实现智能生产。

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