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在制造企业深入开展数字化转型的今天,如何通过大数据、人工智能等技术的创新发展为制造业赋能,成为影响“中国制造2025”发展成效、实现精益发展的重要因素。近期,由世界领先的工程机械制造集团孵化的某工业互联网平台,两度携手 datahunter,联手打造了涵盖产品全生命周期管理的数据大屏,并基于工业互联网赋能平台,部署了可以支持直观、精细化数据分析的大数据 saas 平台,实现了对数据价值的充分挖掘,让设备服务与设备运营真正拥有了智慧能力的支撑。

工业互联网快速发展 数据运营瓶颈亟待突破

在制造业的业务流程普遍完成信息化改造的今天,不少企业已经部署了涵盖生产信息化、装备信息化、流程信息化、客户管理信息化、产供销管理信息化在内的大量信息化应用,并在生产经营的过程中发挥了巨大的效果。但是,由于这些信息化应用大多数是在业务运营的过程中逐步上线的,企业内部及产业上下游、跨领域各类生产设备与信息系统难以实现有效的互联互通,更缺乏统一的数据挖掘与展示机制,这带来的一个直接问题是:企业管理者无法实时、直观、统一的看到企业当前的生产运营状况,也难以支撑精细化的决策。

作为率先启动信息化改造的大型制造企业之一,该集团内部的信息化已经走过了十多年的路程,并积累了海量的运营数据以及信息化管理经验。特别是从2007年开始,该集团开始布局工业互联网,此后陆续把分布在各地的设备实现联网,实时采集这些设备的数据。“通过数据的挖掘,我知道设备在什么地方,运行的信息,反映出来这个设备可能会产生什么问题,是否需要保养、维修。”

这些工业互联网所产生的数据无疑有着极高的价值,但数据分析与展示问题也同样浮出水面。对于企业的管理者来说,如果想利用这些数据来支撑经营决策,就需要对这些分散在各部门、业务领域的数据进行整合与分析。如果通过传统的数据报表来分析与呈现,不仅将耗费数据分析人员大量的精力,而且只能呈现几个小时甚至数天之前的数据。随着集团工业互联网的快速发展,其先进的业务模式与数据运营模式之间的矛盾日趋凸显,其迫切需要更加智慧、直观、实时的数据展现与分析方式,以支撑工业互联网快速发展。

第一次携手:数据大屏让数据化运营“鲜活”起来

作为数据分析与可视化变革的第一步,该集团希望可以将企业内部的各项运营数据整合起来,进行实时直观的展示,让枯燥的数据化身为“鲜活”的可视化图像,从而实现数据的敏捷整合分析,并辅助业务运营与决策。

为了实现这一目标,datahunter 提供了data max数据可视化大屏展示解决方案,并打造了四块涵盖其产品全生命周期管理的数据大屏,分别展现了智能工厂、工程机械指数、大数据研发以及全球服务能力。其中,智能工厂大屏可以支持实时追踪物料配送情况、泵车生产参数、质量信息,以及厂房的完成情况,以达到精细加工的目的;

全球服务大屏支持该集团实时把控各地设备运行状态,针对故障情况作出及时有效的处理和预警;工程机械指数大屏可实时显示全国及各省市的设备指数排行及在线情况。

在数据可视化大屏搭建完成之后,该集团的数据可视化能力有了显著增强,集团管理人员不再需要等待数据报表的提交,就可以通过大屏幕直观、实时的看到企业运营的各项数据,不仅实现从运输到装配管理的全生命周期的各个环节监管,还能及时定位设备问题、快速提供针对性的服务,从而达到提高工作质量、提高工作效率、保证安全生产等目的。

除了支撑决策与业务运营之外,数据可视化大屏还起到了重要的成果展示与品牌宣传作用,成功的完成了向政府领导、嘉宾展示集团发展成就的重任,揭示了工业互联网浪潮对于制造流程与生产力的革命性重构,打开了一扇可以让人一窥“中国制造2025”蓝图的窗口。

第二次携手:大数据平台让数据“开口说话”

在完成数据可视化大屏搭建之后,该集团感受到了数据可视化给业务带来的精益提升,并产生了将数据分析与可视化能力下沉到业务流程,并为行业赋能的想法:如果集团的客户也能够高效的利用由工业互联网产生的数据,那就可以为更多行业的数字化变革赋能,助力“中国制造2025”目标的实现。

为此,其搭建了国家级工业互联网赋能平台,并希望在该平台中搭建采用图形化可交互方式的大数据工坊,为用户提供高度可视化的数据分析与展示流程,支持更敏捷的用户管理、数据管理、任务调度和任务监控。

为了实现这一目标,该赋能平台综合考虑了datahunter 数据分析平台以及其它主流的bi产品,并最终发现,datahunter 数据分析平台在接口便捷性、易用性等方面有突出的优势,更符合平台的建设目标。平台技术负责人指出:“datahunter 在敏捷bi与数据可视化方面积累了丰富的经验,其产品与项目实施能力在我们之前的数据大屏合作中得到了充分验证,双方保持了很好的合作关系。因此,我们决定再次合作,共同推动大数据工坊的建设。”

在建设过程中,该平台与 datahunter 发现,如果平台用户在数据分析的时候还要缓存大量数据,或是进行繁琐的数据分析操作,那么无疑与平台建设目标背道而驰。为了简化数据分析与呈现过程,平台可以通过数据智能,将繁琐的数据整理、清洗、分析流程进行自动化处理,用户无需下载专业的数据分析软件,或是进行复杂的操作,就可以通过既有的数据模型快速获取数据分析结果。

为了保障平台不同用户的数据安全,化解数据泄密风险,双方还在后端实现了平台多租户的数据物理隔离,即使是同一类型设备的用户,也只能查看自有设备的数据,从而极大的提升了数据安全级别。

在大数据saas平台建成之后,最终实现多种数据源数据统一管理和应用、充分挖掘数据价值的目标。即使没有任何工程背景的业务人员,也可以通过可视化图表简单、直观地获得数据分析结果。例如,用户在采购集团设备之后,可以实时查看设备当前状态,并通过设备健康模型,实时预测设备故障为设备的健康值打分,快速维护健康值不足的设备。

未来:数据分析能力助力工业互联网深化发展

分析报告显示,到2020年,我国工业互联网占整体物联网市场规模将达22.5%,未来15年我国工业互联网市场规模将达1.8万亿美元。要运营、管理海量的工业物联网设备,显然需要数据分析与可视化能力的充分支撑。而该工业互联网平台与 datahunter 之间的两度合作,则为制造行业展示了数据精益运营的可行之路,有利于协同推进“中国制造2025”、“互联网+”和“双创”国家战略,实现大中小企业融通发展新格局。

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