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中國工程院院士鄔賀銓:未來10年工業大數據增速最快

2018-04-19

  中國工程院院士鄔賀銓在“2018大數據產業峰會”首日發言提到,未來10年工業大數據的增速是其它大數據領域,包括社交媒體的兩倍。消費類的大數據漲的很快,未來工業大數據漲的更快。

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  中國工程院院士 鄔賀銓

  鄔賀銓指出,制造業的大數據有四個特點。一是準確性。在一般的商業領域,如果預測準確率達到90%已經是很高,但在工業領域很多應用場景中,對準確率要求達到99.9%甚至更高,比如交通領域。二是碎片化。工業制造的大數據有很多傳感器收集的數據,有顆粒性很小的,也有顆粒性很大的,而且是不斷在產生的。三是實時性。工業數據的處理必須要當時快速的反映,過一段時間沒多大價值。消費數據可以累計很長時間。四是行業性。工業大數據的挖掘要對生產過程有透徹的理解。

  現今,傳統的制造業公司紛紛利用大數據成功實現數字化轉型。鄔賀銓以一系列有趣的實例生動的詮釋了這一課題。

  蘇州協鑫公司專注光伏切片,利用阿里開發的ET大腦分析0.2毫米厚度的硅片長期積累的數據,從上千個生產參數中找出有60個關鍵參數,通過優化生產流程,良品率提升1%,實現每年上億利潤;杭州中策公司是全球排名第三的橡膠輪胎生產商,引入阿里的ET大腦分析所有參數,提煉橡膠合格率提升3%-5%,利潤增加千萬。

  大家的手機殼非常薄,不是直接制造出來的,而是要磨的。磨手機殼的時候,切刀的磨損很快,不及時的切刀手機殼的質量不能保證,換的太快了切刀損耗的太多。常州瑞聲科技基于大數據建立電機電流和磨損的特性,準確預測什么時候該換刀具,降低刀具成本30%。

  大數據在產品質量的應用。清華大學與英業達集團共建電子制造大數據平臺。英業達做電路版,工藝過程很多。通過大數據能判定哪一個板的質量好,哪一個板不行。人工不能發現的主板發現14%,有效的檢測率超過99%。每條PCB板生產線投入后,每年減少人工分析處理30萬,誤判漏判獲得的效益180萬。50條生產線使得英業達一年的效益達到九千萬。

  大數據在生物制藥中的應用。生物制藥的過程比機械加工更加復雜,涉及到的參數更多。基因工程的細胞來做疫苗、激素和血液,有200多個變量,每次不容易準確控制,成品率變化很大。生物制藥公司應用大數據分析上下游的工藝參數,找出最關鍵的影響參數。一年之內,疫苗的產量提升50%,單一產品一年增加接近1000萬美元。

  大數據在生產個性化的應用。青島紅領西裝積累了2000多種版式,自己可以修改,回車后七天就把產品交到顧客手上。過去還需要顧客去量尺寸。現在只需拿手機穿個緊身一點的衣服對正面和側面拍一下,標身高,一件貼身的衣服可以寄到你手里。

  清華大學與金風科技合作做風機檢測。風機和葉片對風向影響的不好,發電效率就會降低。通過調整葉片的角度,每年提升發電效率1.5億元。飛機在北方會結冰,葉片結冰不但影響效率,還影響安全。過去數據模型不準確,風機結冰跟氣象條件相關。清華幫金風開發準確的數據模型,準確地預測什么時候會結冰。一般可以提前兩小時,最差的可以提前20分鐘報警。通過大數據建立透明的設備健康評估模型,維護成本降低50%,縮短非計劃停機一套機組平均效果三百萬,維護業務人員減少50%。

  通過工業云幫助企業服務升級。沈陽鼓風機廠建立了云服務平臺,全國有很多客戶通過實時監控能夠了解,并且把監控的信息結合沈陽鼓風機廠形成年度報告,可以時實時把狀態報告給實際的業主方,很好地提升服務能力。比如石油化工廠的富氣壓縮機由沈鼓提供,2014年5月份停電一次,檢測找不到毛病。但停了三次有兩天的時間損失有六百萬,利用沈鼓的云平臺對所有數據分析發現主要是汽輪機的前端有摩擦。后來沒有修前端,而是通過潤滑油的辦法改進,使它正常工作。沈鼓有全國有1600臺機組,利用云服務每年可以減少0.3次非計劃的停機,減少直接損失4.8議元,能耗減少6.3億元。

  波司登建立零售云平臺,實時監控全國3000多家門店的庫存和銷售數據,庫存中心的智能補貨系統有效減少缺貨損失21%,售謦率同比增長10%,會員復購率達到20%以上;聯想集團利用其全球數據中心掌握的數據,與寶鋼合作建立鋼鐵銷量預測系統,通過機器學習和圖譜分析找出關聯,預測鋼鐵市場需求,預測精度92.2%,庫存周期縮短20%,客戶采購的資金節約上億元。

  貴陽貨車幫450萬注冊貨車與88萬認證貨主間建立平臺,原來空駛率40%。2015年為貨車司機介紹500億的燃油成本,服務擴展到保險、倉儲、維修。運滿滿有100萬的貨主、400萬的車主,利用大數據分析積累的數據可以提升20%-30%的效率。去年11月份兩個公司合并成為運滿集團,它們認為過去業務一年幾千億左右,中國的物流市場是一萬億的規模,所以希望瞄準更大的公路物流市場,利用大數據實現更好的車貨對接。

  運營商有很多用戶數據,運營商不能直接把用戶數據拿出,但可以對數據進行挖掘,屏蔽掉用戶的隱私和涉及國家安全隱患的事項,可以集成提升很多服務。比如大眾汽車找中國聯通,希望中國聯通分享什么年齡段的人希望買什么汽車,對汽車的裝飾、價值及配置有什么要求等等,中國聯通形成咨詢報告交給大眾汽車。類似的服務對運營商可以很好的增加收入,為社會和產業發展做出貢獻。

  很有趣對不對?可以說企業經營決策重要的是企業利潤及利潤最大化,實現生產環節成本分析和精準化,但前提是要有準確的價值分析模型。分析客戶、供應商、競爭對手、產品、企業資源、技術和員工等層面,對財務準則下細化損益表到單品層面,產品生命周期下的細化損益表到單品層面,產品生命周期下的單品層面的損益表都分解的很細,很容易找出哪一個環節是財務的薄弱環節,準確地為生產決策起支撐作用。

  大數據不僅驅動制造業轉型升級,提升生產效率、改進產品質量、節約資源消耗、保障生產安全、優化銷售服務。還與人工智能、移動互聯網、云計算及物聯網等技術協同發展,并將深度融合到實體經濟中,成為數字經濟時代的新引擎。


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