工业4.0从构建企业全生命周期数据图谱开始_乐鱼体育官网登录
作者:leyu乐鱼体育官网入口 发布时间:2021-11-13 00:50
本文摘要:1章节 工业4.0作为德国的竞争战略,其定义是以信息物理融合系统为技术核心,构建末端到末端构建、纵向构建、横向构建的新工业价值生态,而李克强总理与2014年10月访德,与德国总理默克尔联合主持人第三轮中德政府磋商。访德期间,两国联合公开发表《中德合作行动纲要》,在纲要中宣告《纲要》还宣告两国将积极开展以智能生产为主导的工业4.0合作,该领域合作未来将会沦为中德未来产业合作的新方向。自那以后,工业4.0获得了整个产业界的高度注目。

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1章节  工业4.0作为德国的竞争战略,其定义是以信息物理融合系统为技术核心,构建末端到末端构建、纵向构建、横向构建的新工业价值生态,而李克强总理与2014年10月访德,与德国总理默克尔联合主持人第三轮中德政府磋商。访德期间,两国联合公开发表《中德合作行动纲要》,在纲要中宣告《纲要》还宣告两国将积极开展以智能生产为主导的工业4.0合作,该领域合作未来将会沦为中德未来产业合作的新方向。自那以后,工业4.0获得了整个产业界的高度注目。

  自2014年以后,笔者早已举行了三次工业沙龙活动,感到大家对工业4.0高度注目,但是路线图是什么,从哪里开始,是个较为大的问题,因此笔者融合自身20多年信息化经验,在钻研了一些工业4.0的书籍、资料后,明确提出一个概念,就是工业4.0从建构仅有生命周期数据图谱开始。  首先解释一下什么是数据图谱,数据图谱可以解读为科学知识图谱的拓展,将企业的数据有机地统合一起,在技术上牵涉到数学、图形学、信息可视化,牵涉到的内容除了数据本身,还包括术语定义、模板定义、模型定义、数据关系定义、转换关系定义、编码系统,以及总体的体系架构。  而全生命周期,首先解释这里的主体,笔者把它们分为四个领域,一般来说的资源管理还包括人、财、物,那么对于工业企业,则还包括企业的组织、人员、资金、信用、产品、生产装备、网络系统、供应物料等等,而转入工业4.0时代,数据资源,或者说大数据资源,也变为了核心资源,甚至说道不会沦为企业的核心资产,在工业企业中,生产信息流是重中之重。  所谓仅有生命周期,是指针对前述的主体,展开按时间东流的分析,典型的生产模式为接单、设计、工艺、订购、生产、组装、物流、交付给、服务等,而对于产品,例如航天就分为四个阶段,小样、试样、模样、正样,产品的设计BOM往往也不会定义为设计BOM、工艺BOM、生产BOM、装箱BOM等。

  而图谱的解读,是样板,是依据,是标准,企业可以根据数据图谱,奠定业务的工作方式、工作的流程,图谱也是企业构建自动化的基础,或者说要想要自动化,必需有标准化,而图谱就是标准化的表现形式。而智能,笔者解读为是在图谱的更加高层应用于模式,但是智能的比例在工业企业中,还是较低,大幅提高尚待时日,所以两者并不矛盾。  笔者以为,工业生产的的组织、继续执行其核心是必须四流合一的,这四个流分别是业务流、资金流、信息流、物流(这个物流要区分成两个部分,第一是生产中的变化,第二是传统意义上的运输、存储。

),构建工业4.0 例如胡权院长明确提出的三个高度,高度自动化、高度信息化、高度网络化,其中自动化是根据系统的继续执行,高度网络化是数据的传送,高度信息化,则是谈数据本身,所以笔者以为,工业企业的升级,提高到工业4.0的水平,必须一系列的投放,那么这种投放是有先后顺序的,而相对而言,工业装备、网络系统投放都相当大,而在投放这些系统之前,也必须对企业展开整体数据建模,分析市场,融合企业的自身情况,奠定发展方向,这样才可以积极开展下一步的工作。  2工业企业的常见问题  在工业企业中,生产的过程只不过也是信息的转换过程,而分析整体生产业务流程,不会找到信息处理的过程,往往占到到十分大的比例,先举一个正面的例子,上海一家企业,在人员规模基本没有逆、设备资源基本一成不变的情况下,聘用了两名程序开发人员,将企业的定单从纸面电子邮件、发展到电子材料、到标准电子材料,总体构建定单向设备加工指令的自动化转换,可以超过85%的比例,而其余部分,通过嵌入式,半自动模式,也大幅提高了效率,结果把企业的定单交付给周期,从原本的一个月一下,延长到7天,加急定单延长到3天,一年以后企业的产值就从2个多亿提高到7个多亿。  我们经过分析企业的全生命周期图谱,就不会找到企业普遍存在数据没记录、数据不准确、数据不原始、数据时效过于等系统问题,而这些问题,往往造成企业极大的损失。

  一个企业,工程师辞职了,一条生产线是由他一个负责管理的,而辞职后,找到他的计算机硬盘不知了,企业去找人也去找将近,也没证据,结果一条生产线,整整复工八个月。一个集团收到客户滋扰,众说纷纭没按照客户拒绝,应用于零件,集团检查后找到,客户在技术拒绝中,具体登录了某零件规格、而且登录了供应商,但是集团技术人员,再行向工厂传送生产拒绝了,没把这部分信息传送过去,于是工厂就搭配了国产的产品,最后造成企业支付50万美金。一个企业在再行日本讲销售,打电话问国内,库存情况如何,结论是库存还有,于是签订合约,然而回国到企业后,却找到库存早已过于了。

  讲解这些案例,核心要解释的是,绝大部分企业是缺乏一个整体的,面向仅有生命周期的数据图谱的,我们要想要工业革命,就必需从这些基础开始。  3主要内容  针对企业的各种数据,各种对象,从其生命周期考虑到,笔者以为主要还包括这样的一些内容:  术语定义:如物的某个状态,展开具体定义,奠定其内涵、外延,甚至其处理方式。

  模板、模型:奠定规范,从而可以较慢处置,例如在CAD中,用于哑图技术,用于参数化绘图技术。  转换关系:例如一张销售单过账,同时分解一张财务凭证,这是两者之间的关联关系。  数据关系:对于关系型数据库而言,各种耦合,必须奠定企业的数据字典,数据表。

  编码系统:为了提升数据规范性,提升数据利用效率,研发应用于编码系统,编码系统不仅包括有基于软件的系统,更加最重要的是面向企业的各种数据的生命周期,必需原始、准确、具备时效。  体系框架:工业企业,一般目前为止都并未创建起一张面向宏观的全生命周期数据图谱,我们必须从顶层开始,利用大数据的方式,融合软件应用,建构整体的体系框架。  4软件应用  在企业中,应用软件可以大幅提高数据处理的能力,而且增加错误,提高质量,笔者略举几例。

  在组装设计中,组装工艺卡经常出现零件没装完的情况,而上海思普的工艺设计管理系统,就建构了组装树根,构建左右拖拉的方式,如果有零件没组装设计,可以直观看见。  某企业设计PDM/PLM系统时,减少了标准化数据字典型字段,这样用户在输出时,采行选择性输出的方式,这样数据输出错误,容易解读的情况大幅度降低。  某企业在结构生产BOM时,由于设计采行的是配备策略,而根据规则,软件系统使用引荐、自动化给定的方式,如果设计师指出不适合,则在展开改动,总体提升配备速度60%以上。

  某企业在展开研发产品设计管理系统时,针对产品型式,开始指出7种充足了,然后运营两年后,找到原本的思路不准确,后期的设计管理系统就设计为,所有的新的产品设计都可以作为模板用于。  5数据图谱应用于  数据图谱建构时,也是有生命周期的,例如数据的输出,是个工作量相当大的过程,然而这往往意味着是个直觉,以某个企业为事例,一说道,我们设计图纸10万张,如果设计师把他们输出系统,显然没时间,但是我们从输出的方式来讲,如果只使用扫瞄输出的方式,而不是转换成CAD图形,其时间就可以大幅延长,而在应用于的时候,根据必须将原有图纸转换成CAD图形,则是一种不切实际的方案。

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例如上海一家企业,就购买了3台工程扫描仪,决定四名中专生,也就8个月时间,就把企业的图纸全部构建了电子化。  下一个必须留意的是,数据的动态转换,很多企业不存在着系统性问题,举例说道,一个企业从不给设计变更决定工时,而企业的更改是十分频密的,因此生产部门采行的策略就是增大产品的期初工时定额,而大家可以预见的就是生产计划的准确性很低,甚至闹了企业一个工人一个月工时做3000多的笑话。

  建构仅有生命周期数据图谱,重点,甚至说道作为重中之重的是,数据本身的生命周期,在传统上,存储是便宜的,而现在即使存储价格下降了,但是数据的完整性往往也是严重不足的。另外必须留意,有一个不为人察觉到的转换,那就是时间变化,随着时间流,我们必须对数据图谱展开改良、数据展开处置、知识库展开优化,引入更加先进设备的智能系统。  6运营确保  关于建构仅有生命周期的数据图谱,如何确保运营,是个相当大的可玩性,企业必须从企业文化、规则制度、运营工具、员工培训等多个方面展开增强。  某企业实行厂长查找系统,厂长众说纷纭,我一般不进,一开认同很差,后来厂办融合计算机中心,奠定了专人检查,如果数据没如期填上,就重罚的制度,结果经过几个月的调教,再一让厂长可以查找到工厂的整体概貌数据。

  某企业设计部门制作了三维模型,但是生产部门接到的,还是二维图纸,生产部门根据二维图纸再行展开建模,可以想象其周期与质量,而这么运营的原因就是与国家政策相符。  前面说道的一些例子,也提及了软件在数据处理中的应用于,笔者再行共享一下我们的原则,凡是我们期望员工做到的,我们在设计上竟然它十分简单,而不期望员工做到的,竟然它简单。

  最后解释,在全生命周期数据图谱时,可以解读为数据是有有所不同大小、价值、展现出形式的各种有所不同,我们必须融合明确业务,展开优化,从而确保节点运营的有效性,进而提高整体生产流程的精益性。  7未来未来发展  针对仅有生命周期的数据图谱,笔者以为不会有如下的几个发展方向,第一是大数据化,从数据的总量、到单元业务处置必须的数据量、产生的数据量,将再次发生质的变化;第二是移动化,例如企业的领导不出现场,可以利用移动终端、查找、掌控、优化生产现场;第三是数据图谱的社会化,例如工业4.0的纵向构建,可以解读为各种主体的数据必须处置,另外获取工业数据服务的,例如淘宝样的平台企业将不会经常出现。最后我们的社会将发展成有谱系的、结构化、非结构化的、各种简单管理、高效、网络的大数据社会。


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