工业大数据技术与架构（9）

工业大数据技术与架构（九）

（2018年12月26日）

四、典型工业大数据应用案例

4.1生命周期与价值流维度的业务创新

在传统服装业市场日渐疲软之时，红领发现了消费者日益寻求崇尚自我、彰显个性化商品所蕴含的商机，立志为客户提供合身、个性化的西服，以提升西服的附加价值，实现业务模式创新，提升企业效益。为此，红领优化了其产品生命周期的各个阶段。

在研发与设计阶段，首先，采集客户的个性化需求数据，并允许客户参与西服的个性化设计。西服的需求数据包括以下两方面。

在生产与供应链阶段，需要实现个性化定制规模生产——拆解成衣。红领将一件西服的制造过程进行工序分解，然后将定制化设计转化成不同工序的生产指令数据并存储，以在整个制作过程中流转、标识一套衣服。最后，将生产线与信息化进行结合，对车间管理、生产线进行了智能化改造与柔性改造，实现了个性化产品的工业流水线规模化生产，有效缩短了生产周期，提高了生产量。

在运维与服务阶段，红领收集并分析客户对西服的评价、穿着反馈及退换货原因等，不断改善量体数据关联规则、个性化设计选项及推荐规则，以提高产品质量、客户需求贴合度以及客户满意度与忠诚度。

4.2企业纵向层的协同

为实现个性化定制，红领在企业各层开发或引进了相应的系统，并对生产过程进行智能化改造，使数据能在产品全生命周期内自动流转，实现了数据的实时共享与无缝连接、企业纵向层各系统间的协同以及智能生产。

首先，红领在企业转型中引入了互联网思维，并建设互联网平台，提供了用户表达个性化需求并参与产品设计的平台。在客户个性化需求数据采集完成之后，生成订单，传送到数据平台。

其次，红领开发引进了相关的信息系统，对个性化设计、生产、配送、服务等进行支持，包括：通过计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工艺规划（CAPP）在大数据系统的支持下，实现个性化合身西服的自动打版，并将版型设计转化成相应的生产指令数据，按工序记录在一张射频电子标签中，作为该西服在整个产品生命周期中的身份证；通过ERP、SCM、CRM等系统在大数据系统的支持下实现对订单、供应链、客户关系等的管理。

最后，红领对车间管理、生产线进行了智能化改造与柔性改造，包括：通过制造执行系统（MES）、数据采集与监视控制（SCADA）系统等对生产过程进行监控与管理；通过引进智能装备/系统，如自动裁床、自动引导运输车（AGV）、智能分拣配对系统、智能吊挂摘挂系统、智能分拣送料取料系统、智能对格剪裁系统等，完成生产线的半自动化改造，并对生产工序进行科学拆解、重新编程、重新组合，实现个性化西服的流水线批量生产。

4.3IT价值链的支撑

红领实现个性化转型，其核心竞争力便是一套大数据信息系统和数据驱动的能大规模定制化生产的智能化生产线，通过提供存放大数据的网络、基础设施、平台、应用工具、规模定制化生产及其他服务，实现运营效率的提高和业务创新的支撑，包括如下方面。

●通过互联网平台实现了客户个性化需求数据的采集，通过积累大量的产品设计模型数据，建立起了大数据信息系统。借助大数据技术、AI技术分析设计数据中量体数据一个部位的变化引起的大量的身体其他部位的关联变化规律，如腰围数据的变化会引起立裆等数据的变化，建立规则库，设计数学模型，从而解决了自动打版中大量的数据关联变化的难点问题，实现了个性化设计的自动化打版，并支持客户个性化设计的自动匹配推荐。

●通过云计算平台、云端数据库实现了产品全生命周期内数据流动的自动化、无缝衔接。在制作过程中，操作人员或自动化设备通过射频电子标签访问云端数据库，即可获取该套西服的所有定制化信息，包含个性化需求数据及相应的生产指令数据等。

●通过物联网技术、AI技术支持生产线的半自动化改造，实现个性化西服的流水线批量生产，并在生产过程中，使用大数据分析解决生产线平衡和瓶颈问题，使之达到产能最大化、排程最优化及库存和成本最小化。

（续完）

（摘编自 公众微信号 优管网）