5G、AI以及IoT技術(shù)的應(yīng)用給制造業(yè)帶來(lái)了數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長(zhǎng)。以某制造企業(yè)為例，來(lái)自產(chǎn)線、質(zhì)量監(jiān)控到設(shè)備運(yùn)維的數(shù)據(jù)從過(guò)去的100GB上升到10TB。企業(yè)不僅要對(duì)不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集和存儲(chǔ)，還要在數(shù)據(jù)分析平臺(tái)上進(jìn)行數(shù)據(jù)建模、統(tǒng)計(jì)，繼而形成可視化分析報(bào)表，從人工排查、靠經(jīng)驗(yàn)決策走向智能化決策。在這一過(guò)程中，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)（Data Driven）的方法必不可少。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)富士通QCD優(yōu)化解決方案

為了更好地幫助制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，富士通提供了一整套QCD優(yōu)化解決方案。圍繞設(shè)備效率提升以及生產(chǎn)質(zhì)量?jī)?yōu)化等場(chǎng)景，該解決方案提供了豐富的分析、建模與監(jiān)視功能，能夠幫助客戶(hù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的發(fā)展戰(zhàn)略與制造管理一體化。

數(shù)據(jù)分析平臺(tái)：根據(jù)制造業(yè)分析對(duì)象數(shù)據(jù)的形式/質(zhì)量/量、生產(chǎn)過(guò)程特點(diǎn)，以及分析的目的、提供適合制造業(yè)使用最適合的工具分析環(huán)境。

數(shù)據(jù)建模：根據(jù)制造設(shè)備的傳感器/PLC數(shù)據(jù)品質(zhì)結(jié)果數(shù)據(jù)，制定設(shè)備異?；蚱焚|(zhì)異常預(yù)測(cè)模型（預(yù)設(shè)質(zhì)量、設(shè)備優(yōu)化等模板，方便客戶(hù)業(yè)務(wù)部門(mén)使用）。

數(shù)據(jù)監(jiān)視：使用分析模型導(dǎo)入到設(shè)備，制造流程監(jiān)控系統(tǒng)，進(jìn)行實(shí)時(shí)狀態(tài)的監(jiān)視，形成數(shù)據(jù)分析優(yōu)化模型與業(yè)務(wù)執(zhí)行的閉環(huán)。

應(yīng)用場(chǎng)景

1

提升關(guān)鍵設(shè)備稼動(dòng)率，實(shí)現(xiàn)「預(yù)防性維護(hù)」

通過(guò)設(shè)備連續(xù)稼動(dòng)時(shí)間、關(guān)鍵參數(shù)變化趨勢(shì)等數(shù)據(jù)建立故障模型，在故障發(fā)生前進(jìn)行預(yù)測(cè)，避免計(jì)劃外停機(jī)。利用包括傳感器在內(nèi)的各類(lèi)設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行閾值監(jiān)控，或建立故障預(yù)兆模型實(shí)現(xiàn)重要設(shè)備的0停機(jī)。

2

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的不良原因探究及對(duì)策

使用各類(lèi)數(shù)據(jù)（人機(jī)料法環(huán)），抽出特征量進(jìn)行分析，挖掘數(shù)據(jù)與質(zhì)量結(jié)果之間的關(guān)系，對(duì)生產(chǎn)質(zhì)量進(jìn)行真因?qū)ふ?，質(zhì)量預(yù)測(cè)，并給出最佳參數(shù)范圍，杜絕事后處理及不良環(huán)節(jié)再度發(fā)生。

作為最懂制造業(yè)的IT服務(wù)商之一，富士通正在幫助諸多制造企業(yè)優(yōu)化QCD（品質(zhì)、成本、交貨），提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。在邁向智能工廠的過(guò)程中，富士通利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)讓制造企業(yè)變得更聰明，幫助他們學(xué)會(huì)利用“數(shù)據(jù)”這一強(qiáng)大工具，來(lái)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)改善與智能化決策。