【2023數棲大會】數瀾科技_汪國強_制造工廠數字大腦建設與應用.pdf

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1、讓 數 據 用 起 來工廠數字大腦建設與應用工廠數字大腦建設與應用演 講 者：汪 國 強數瀾科技 智能制造部總監 目錄C O N T E N T S讓 數 據 用 起 來從燈塔工廠看數字大腦從燈塔工廠看數字大腦Looking At The Digital Brain From The Lighthouse Factory01數字大腦的建設路徑數字大腦的建設路徑The Construction Path Of Digital Brain02數字大腦的應用場景數字大腦的應用場景Application Scenarios of Digital Brain03未來工廠展望未來工廠展望The Futur

2、e of the Digital Brain04讓數據用起來01從燈塔工廠看數字大腦從燈塔工廠看數字大腦From Lighthouse Factory To Digital Brain 讓 數 據 用 起 來讓 數 據 用 起 來2022工業增加值33.2%GDP中國工廠總數中國智能工廠總數萬分之三，9808億中國燈塔工廠總數全球132家燈塔工廠中國工廠數字化和智能化前路漫漫讓 數 據 用 起 來燈塔工廠燈塔工廠關注重點關注重點汽車行業汽車行業端到端價值鏈打通 柔性制造 商業模式創新 機器人替代人提高效率醫藥醫藥成本控制 生產效率提升快捷交付 質量控制工業機械工業機械柔性生產模式 縮短交付周期

3、提高生產效率 實時排程運維鋼鐵石化鋼鐵石化成本下降、精益生產能耗/排放減少消費品消費品產品敏捷開發、個性化定制、快捷交付庫存管理電子行業電子行業設備自動化水平 柔性生產模式 綠色發展不同的“燈塔工廠”的建設側重點有所不同，以服裝、日用品、食品飲料為代表的消費品行業，注重產品敏捷開 發、個性化定制、快捷交付、庫存管理;以鋼鐵、石化為代表的流程行業“燈塔工廠”更關注精益生產，提高能源使用 效率，實現可持續發展;電子行業“燈塔工廠”關注設備自動化水平、柔性生產模式和綠色發展;醫藥行業傾向于通過 數字化智能化技術降低成本，提高生產效率，打通端到端價值鏈促進快捷交付，使用突破性技術降低質量波動。不同燈塔

4、工廠關注重點不同讓 數 據 用 起 來冶金化工汽車及零部件電子設備醫藥制造機械裝備制造其他成飛集團成飛集團眾多制造企業選擇建設智能工廠或燈塔工廠三一集團三一集團讓 數 據 用 起 來 富士康富士康（成都成都）數字化賦能的人機匹配 勞動生產效率 200%端到端實時供應鏈可視化平臺 包裝材料 40%基于歷史和傳感器數據的預見性維護數據整合 設備綜合效率 17%物聯網賦能的制造質量管理 質量警報時間 99%利用高級分析優化生產計劃 庫存 25%三一重工三一重工（北京北京）數字化賦能的自動加叫料系統 生產庫存 35%人工智能引導的機器人性能優化 生產效率 100%協作機器人與自動化 模型更改時間 83

5、%基于5G的雙臺重型物流AGV 平均運輸時間 50%人工智能引導的機器人性能優化 機器效率 31%燈塔工廠切實降本增效，實現精益生產燈塔工廠通過部署多樣化用例改進生產，有的側重于 工廠內部的數字化生產工廠內部的數字化生產，有的側重于 打通端到端的價值鏈打通端到端的價值鏈。工廠內部的生產數字化用例包括：數字裝配與加工、數字設備維護、數字化績效管理、數字質量管理、數字化可持續發展；端到端價值鏈用例包括：供應網絡連接性、端到端產品開發、端到端規劃、端到端交付、客戶連接性。通過拓展合適的用例，企業生產效率，產品質量、交付速度、節能等指標有了大幅改善。讓 數 據 用 起 來工廠升級進化路線信息化信息化工

6、業工業4.04.0計算機化計算機化鏈接鏈接可視化可視化透明化透明化預測預測自適應自適應傳統工廠傳統工廠數字工廠數字工廠智能工廠智能工廠正在發生什么了解現狀發生的原因什么理解現狀將會發生什么防范未然如何實現自我響應自我進化214365多數制造企業所處階段領先制造企業已開始先行先試讓 數 據 用 起 來智能工廠的核心科技智能設備智能設備泛在感知的工業互聯網泛在感知的工業互聯網業務流程信息系統業務流程信息系統大數據開發管理平臺大數據開發管理平臺工廠數字大腦工廠數字大腦讓數據用起來02數字大腦建設路徑數字大腦建設路徑The Construction Path Of Digital Brain讓 數 據

7、 用 起 來讓 數 據 用 起 來工廠升級遇到的種種挑戰讓 數 據 用 起 來故障預測產品數據工藝參數能耗數據排班數據經營數據管理數據物流數據設備數據關鍵因 素識別路徑優 化圖像質 檢庫存分 析良率預 測薦健康指 數監測實時參 數推薦工藝組 合推薦設備故 障預警產能效 率分析多維參 數分析關鍵參 數監測設備效 率監測制成品 性能分 布預測工藝參 數推薦運行異 常預警圖像質檢參數推薦排產優化調度優化異常預警供應鏈優化銷售計劃工廠數字大腦需要具備數據整合與應用的能力讓 數 據 用 起 來工廠數字大腦架構工 廠 數 字 大 腦工 廠 數 字 大 腦統一數據采集平臺統一數據采集平臺統一數據開發平臺統一

8、數據開發平臺統一數據統一數據治理平臺治理平臺統一數據服務平臺統一數據服務平臺SCADA數據傳感器數據IOT數據信息化系統數據（LIMS MES ERP等）關系型數據存儲寬表數據存儲搜索數據存儲鍵值數據存儲圖數據存儲文檔存儲圖片/視頻存儲時序存儲對象存儲事件存儲結構化半/非結構化湖倉一體湖倉一體手動上傳數據外部數據研發數字大腦研發數字大腦客戶需求分析設計分析產品健康評估仿真建模測試分析 制造數字大腦制造數字大腦能耗分析計劃排產智能排程智慧供應鏈質量溯源物料管理 決策數字大腦決策數字大腦銷售分析產能分析供應鏈分析雙碳分析產品分析人效分析產品健康監控數據標準管理數據數據治理治理體系體系元數據管理數據

9、質量管理數據治理組織數據治理機制數據治理規劃數據治理PDCA讓 數 據 用 起 來人腦運作機制參考人腦神經網絡神經元讓 數 據 用 起 來關鍵一：通過指標體系構建“神經網絡”，建立感知能力關鍵指標經營績效風險預警成本指標庫存指標采購指標質量指標車間指標人力指標生產日報庫存日報質量月報設備OEE報表能耗報表人效主題模型產供銷主題模型質量主題模型采購主題模型成本主題模型倉儲主題模型戰略目標及決策戰略目標及決策業務運營層業務運營層反饋反饋監控監控運營管理層運營管理層工廠決策層工廠決策層戰略目標戰略目標運營策略運營策略讓 數 據 用 起 來關鍵一：工廠數字化運營管理指標體系計劃類計劃類物料類物料類成本

10、類成本類質量類質量類工藝類工藝類設備類設備類效益類效益類計劃完成率訂單合格率銷售訂單兌現率計劃延遲率產銷率產能利用率材料消耗率物料收得率產量損失率工序產量在制品數投入產出比單位成本日成本陳本差異率質量成本采購成本產品合格率一次通過率工序返工率產品返工率SPC分析投訴類分析工藝合格率關鍵工藝指標值工時準確率工時利用率停機時間分析停機原因分析備件庫齡分析巡檢執行率維修及時率維保計劃執行率設備效率人員效率一次通過率關鍵設備OEE數字工廠指標體系數字工廠指標體系能耗類能耗類能耗標煤能耗成本單品能耗萬元產值能耗單項能耗占比能耗同環比讓 數 據 用 起 來研發生產研發生產過程積累的海量多維數據過程積累的海

11、量多維數據AIAI智能算法智能算法隨機森林算法隨機森林算法貝葉斯貝葉斯神經網絡神經網絡聚類分析聚類分析深度學習深度學習無監督學習無監督學習高階智能場景高階智能場景關鍵二：通過AI智能算法實現自我進化讓 數 據 用 起 來數據數據：從數據到資產從數據到資產FromFrom DataData toto AssetAsset應用應用：數據能力的表現數據能力的表現PerformancePerformance ofof DataData CapabilityCapability 平臺平臺：大數據能力的基礎大數據能力的基礎 TheThe FoundationFoundation ofof BigBig D

12、ataData CapabilityCapability關鍵三：工廠數字大腦需要基礎夯實的基建工廠數字新基建工廠數字新基建讓 數 據 用 起 來物聯感知數據實時數據源關鍵三：基于數據生命周期實現數據價值應用集團數據湖工廠數據湖IOT數據采集采集匯聚匯聚分析分析共享服務共享服務數據源數據源實時營銷數據實時物流數據 數據來源數據采集平臺開發與治理開發與治理物聯感知數據離線數據源數據共享服務數據應用MESPLMERPERPCRMWMS主數據業務系統財務數據線下數據外部數據 物聯感知數據實時采集消息CDCAPI 物聯感知數據離線采集文件數據庫接口補錄填報 物聯感知數據實時區實時數據預處理實時標準數據實

13、時指標計算物聯感知數據匯聚區（ODS）從庫或備庫（高可用）結構化數據生產數據銷售數據質量數據產品數據設備數據 物聯感知數據基礎區半/非結構化數據視頻圖片文檔 客戶員工供應商物料產品BOM設備工藝項目設計生產銷售物流庫存品控財務人事 物聯感知數據主題區物聯感知數據集市區物料主題質量主題生產主題銷售主題庫存主題 物聯感知數據資產體系區標簽體系指標/報表知識圖譜One-BOM物料拉東質量溯源供應鏈全周期產能監控產供銷一體化能耗雙碳監控車聯網數據分析 集團實時區物聯感知數據集團數據匯聚從庫ODS集團基礎區集團主題區集團資產體系區集團集市區關系型數據庫對象存儲數據庫指標服務API標簽服務API報表服務A

14、PI數據檢索服務API知識圖譜服務API風控預警服務API數據安全服務API文件共享API訂閱/編排 管理駕駛艙財務資金全鏈供應鏈控制塔智能排產產能預測質量溯源供應商畫像客戶標簽畫像預測性維護 數據應用數據應用讓 數 據 用 起 來關鍵三：基于數據中臺架構支持多種數智場景經營分析領導駕駛艙智慧供應鏈知識圖譜質量溯源 研發人力ERP招采供應鏈財務運營售后銷售成本沖壓/焊接涂裝/總裝IOT物聯電池MES系統產線設備APS排產BOM車間其他質檢數據源數據資產價值輸出ODSDWDDWSADS集團數據集團數據各工廠端數據各工廠端數據制制造造數數據據中中臺臺架架構構數據匯集數據服務數據共享數據清洗數據治理

15、數據資產化資產管理數據安全指標模型標簽 讓數據用起來03數字大腦應用場景數字大腦應用場景Application Scenarios of Digital Brain讓 數 據 用 起 來讓 數 據 用 起 來讓 數 據 用 起 來工廠級駕駛艙管理讓 數 據 用 起 來車間級駕駛艙管理車間生產日報車間生產日報縱深專題分析縱深專題分析（工程工程、品控品控）廠區能耗監控廠區能耗監控設備健康度畫像設備健康度畫像調度分析調度分析讓 數 據 用 起 來產線級駕駛艙管理讓 數 據 用 起 來設備級駕駛艙管理運行異常預警運行異常預警，設備狀態檢測設備狀態檢測，健健康康指數指數分分析析，參參數曲數曲線線分析分析

16、，設備設備綜綜合效合效率率分析分析讓 數 據 用 起 來能耗動態監控讓 數 據 用 起 來能耗動態監控讓 數 據 用 起 來碳排放動態監控讓 數 據 用 起 來端到端價值場景|基于訂單OneID實現端到端拉通營銷部營銷部生產部生產部采購部采購部生產生產過程過程材料倉材料倉總車間總車間品控部品控部成品倉成品倉船務部船務部工程部工程部PLMPLM：開發開發、更改更改ERPERP：接單接單、跑單跑單PLMPLM：新品新品、更改更改APSAPS：計劃計劃、排產排產MESMES：車間反饋車間反饋ERPERP：接單接單、下單下單WMSWMS：接單接單、退貨退貨ERPERP：接單接單MESMES：排產排產、

17、采集采集WMSWMS：接單接單、提貨提貨WMSWMS：接單接單、遞貨遞貨智能倉庫智能倉庫：管理管理貨位系統貨位系統：管理管理APSAPS：排產排產ERPERP：領料領料、退貨退貨MESMES：采集采集、錄入錄入PLMPLM：資料核對資料核對QMSQMS：品質管理品質管理ERPERP：管理管理貨位系統貨位系統：管理管理智能倉庫智能倉庫：管理管理條碼系統條碼系統：管理管理ERPERP：下單下單PLMPLM：新品新品、更改更改裝箱單系統裝箱單系統：出貨出貨ERP下單ERP成品入庫MES自動推送入庫MES檢驗發送APS：配送時間ERP配送清單WMS：送貨安排WMS：送貨安排ERP下單PLM-ERP對接

18、One-Order數據中臺數據中臺讓 數 據 用 起 來端到端價值場景|基于產品全生命周期的質量溯源PLMPLM 系統系統質量數據分散在各系統中MESMES 系統系統QMSQMS 系統系統TPMTPM 系統系統RMARMA 系統系統CRMCRM 系統系統WMSWMS 系統系統TMSTMS 系統系統DMSDMS 系統系統 讓 數 據 用 起 來端到端價值場景|事前-事中-事后質量閉環管理PLMMESERPLSMSRMDMS其他事后分析事后分析良率趨勢分析FTA分析缺陷地位檢測特征相性分析根因分析 特征參數篩選研判規則定義特征類型篩選質量知識圖譜管控區間定義 黃金參數符合性評價批次定義預測性維護符

19、合性監控 事中監測事中監測事前控制事前控制制造質量大數據湖制造質量大數據湖設計質量數據設備數據/生產數據管理過程質量數據實驗室質檢數據供應鏈質量數據客戶反饋缺陷數據其他質量數據相關性分析模型孤立森林模型決策樹模型SPC異常模型超時序分析模型批次符合模型讓 數 據 用 起 來端到端價值場景|質量分析預警讓 數 據 用 起 來端到端價值場景|工藝參數推薦工藝參數推薦算法流程工藝參數推薦算法流程:可調參數推薦正負樣本標記參數重要性排序潛在類別分析參數推薦AB TEST4大維度，32項指標綜 合信息收集推薦參數組推薦參數組1 1 良率最高 溫度較高 生產成本中等推薦參數組推薦參數組2 2 良率較高 溫

20、度中等 生產成本低 低用電功率讓數據用起來04未 來 工 廠 展 望未 來 工 廠 展 望The Future of the Digital Brain讓 數 據 用 起 來讓 數 據 用 起 來新工具新工具智能算法檢測工藝參數優化設備畫像規則引擎預警系統新模式新模式運營模式 人才模型人機協作數據驅動C2M模式新組織新組織數據分析人才算法建模人才專業領域人才新興業務人才新能力新能力態勢感知自動決策事前預測事中控制柔性生產新業務新業務個性化定制跨領域生產創新嘗試數字大腦助力工廠開啟全新征程讓數據用起來智造中臺智造中臺，制造未來制造未來讓 數 據 用 起 來THANKS演 講 者：汪 國 強 數 瀾 科 技 智 能 制 造 部 總 監