工厂自动化生产中的大数据分析解析.doc

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1、工厂自动化生产中的大数据分析解析  近年来企业经营环境变化很大,面临生产成本增加,劳工缺乏,市场需求呈现小批量,多样化等种种问题.使得企业经营日益困难,获利下降,如果企业本身对生产管理机制,生产方式不做相应的改变的话,迟早难逃被淘汰的诡运。市场需求的小批量,多样化,这点从成洁三厂的订单80%都在800个以下可以得到充分的印证.而目前应对这种变革最行之有效的方法就是精益生产。  精益生产是以自动化和准时生产为支柱的.这里所谓的自动化是智能型的自动化.何谓智能型的自动化了?智能型的自动化就是凡发生广义的经营异常,或是制造部门的质量,数量,作业,设备,成本,物流,信息,时机等有异状

2、时,人员,工具,设备,工程,生产线,工厂等装置,能自动检测,且自动停止,此即智能型自动化系统。  在工厂的生产过程中,我们通常以“安全第一,质量第二,效率第三”为原则,在工厂实现智能型自动化的过程中我们也应该以此为原则.所以实现智能型自动化以安全自动化为基础,以工具自动化,工程自动化,生产线自动化为手段,籍以最终实现工厂自动化的整合。  要做好安全自动化可分以下6个步骤来实施  第一步:全员确立安全第一的理念,所有人必需明确安全生产是制造的基础,始终应将它摆在第一位.  第二步:消除不合理,不均一,不必要的浪费.  第三步:作业标准化,人的工作与机器的工作须确实区分,在设备的

3、危险区域内不能有人.  第四步:推行6S即整理,整顿,清扫,清洁,素养和教育.  第五步:有异常自动停止.  第六步:创建安全的工作环境.  有了安全自动化为基础,接下来我们可以着手以装配工程为对象的工具自动化。装配工程包含7个动作:寻找,搬运,决定位置,取道具,锁紧,道具还原,检察等.若将每个动作一一赋与智能使其自动化,则有工具自动化的8项步骤如下:  1.工具道具化:将市面上所卖的工具加工为道具即专用化的工具,以方便使用.  2.选择自动化:作业,道具,配件等,不必经过考良,寻找及选择,而能够规律进行的状况.  3.道具自动化:由道具所进行的工作,转由电力或空压等小设备进

4、行.  4.决定位置:决定道具,小设备的使用位置.  5.输送自动化:道具小设备的工作,与作业者的工作有所区分.  6.位置复原:作业完成后道具及小设备回复原位置.  7.成组化:于一定作业位置,将所须的道具及配件成组,准备齐全.  8.定位置停止:当有异常情况发生时,黄色呼叫信号会显示并于预定位置停止.  装配作业多半以手工作业为主,若按以上步骤,则可有效的实现自动化进阶.  数网星基于云平台构建的制造企业的大数据的意义  产品营销:大数据分析结果为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保等服务。  设备远程故障诊断分析:大数据预测设备未来可能出现故障的时间,提供避免风险

5、的解决方案,消除设备故障停机给客户带来的损失。  客户体验:在移动端建立企业宣传平台,以场景化方式让客户参与产品的认知,增加品牌的传播效果。  技术创新:借助平台的专家经验共享、智能决策库的建立,提高运维领域的装备管理水平,降低行业运营成本。  节约效能:通过数据集的切分和规律查找,帮助找到最优化的数据集,实现人员投入及控制过程的节能提效。北京天拓四方科技有限公司

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