數(shù)智制造遇瓶頸？工業(yè)數(shù)據(jù)湖 x 創(chuàng)新應(yīng)用助您釋放全新生產(chǎn)力

來源：亞馬遜云科技

作者：亞馬遜云科技

時間：2023-05-05

數(shù)字化浪潮蓬勃發(fā)展，制造行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型熱度迭起，根據(jù)麥肯錫面向全球400多家制造型企業(yè)的調(diào)研表明，幾乎所有細分行業(yè)都在大力推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型，高達94%的受訪者都稱，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是他們危機期間維持正常運營的關(guān)鍵。

然而，數(shù)字化旅程并非一帆風(fēng)順，根據(jù)普華永道《2022年數(shù)字化工廠轉(zhuǎn)型調(diào)研報告》調(diào)研發(fā)現(xiàn)，時至今日依然有半數(shù)以上當(dāng)時受訪企業(yè)依然處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的初期。

制造業(yè)生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)面臨的普遍挑戰(zhàn)與訴求

·數(shù)據(jù)互通難度大，數(shù)據(jù)價值釋放難，需從戰(zhàn)略層面全局推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型

工業(yè)設(shè)備通信硬件接口形式多樣、標準不統(tǒng)一；多數(shù)企業(yè)重視數(shù)據(jù)采集、輕數(shù)據(jù)挖掘，導(dǎo)致無法尋找到數(shù)據(jù)價值盈利點；

·以主數(shù)據(jù)管理為起點，做好數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點，保障數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保價值發(fā)揮

目前眾多制造企業(yè)已經(jīng)完成主要業(yè)務(wù)系統(tǒng)建設(shè)，但隨著這些系統(tǒng)中的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量日漸增大，出現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系越來越復(fù)雜、數(shù)據(jù)質(zhì)量低等問題，導(dǎo)致數(shù)據(jù)可靠性、可用性較低；

·數(shù)據(jù)與技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基石，貫穿生產(chǎn)制造各個環(huán)節(jié)

數(shù)據(jù)貫穿于產(chǎn)品及工藝設(shè)計、制造、供應(yīng)鏈、產(chǎn)品后服務(wù)、運營、創(chuàng)新等各價值環(huán)節(jié)；人工智能/機器學(xué)習(xí)與生產(chǎn)制造深度融合，可以有效提升產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量、縮短了產(chǎn)品交付周期。

數(shù)字化生產(chǎn)制造必將向數(shù)據(jù)驅(qū)動和智能分析轉(zhuǎn)變，基于融合數(shù)據(jù)的實時反饋和分析，將加快業(yè)務(wù)決策、提升生產(chǎn)力和質(zhì)量管理

亞馬遜云科技作為云計算領(lǐng)域的先行者，具有二十余年的制造業(yè)行業(yè)經(jīng)驗；我們結(jié)合制造業(yè)的業(yè)務(wù)場景及客戶需求，面向真實業(yè)務(wù)場景設(shè)計開發(fā)相應(yīng)解決方案，涵蓋了產(chǎn)品和工藝設(shè)計、智能制造、供應(yīng)鏈管理、智能產(chǎn)品與服務(wù)和可持續(xù)性，數(shù)智融合賦能制造業(yè)全價值鏈。

對于智能制造領(lǐng)域，亞馬遜云科技建議制造商融合IT+OT數(shù)據(jù)，在云中構(gòu)建工業(yè)數(shù)據(jù)湖，以AI工業(yè)視覺/時間序列數(shù)據(jù)分析等創(chuàng)新應(yīng)用進行價值挖掘和業(yè)務(wù)賦能。

·IT+OT數(shù)據(jù)融合

·云中構(gòu)建工業(yè)數(shù)據(jù)湖，承載業(yè)務(wù)需求

·應(yīng)用工業(yè)視覺等創(chuàng)新應(yīng)用進行價值挖掘

亞馬遜云科技工業(yè)數(shù)據(jù)湖解決方案

助力企業(yè)打通各業(yè)務(wù)場景數(shù)據(jù)壁壘

亞馬遜云科技的工業(yè)數(shù)據(jù)湖（Industrial Data Lake）解決方案通過IT與OT數(shù)據(jù)融合，打造工業(yè)數(shù)據(jù)平臺，可以實現(xiàn)從設(shè)備、流程、訂單、交付等全過程可視化，進行數(shù)據(jù)的洞察和預(yù)警潛在的制造異常，實現(xiàn)基于AI和大數(shù)據(jù)的智能決策，提升智能運營敏捷性。

亞馬遜云科技工業(yè)數(shù)據(jù)湖解決方案邏輯架構(gòu)

工業(yè)數(shù)據(jù)湖的部分典型場景舉例

·智慧工廠

建立安全的云連接，數(shù)據(jù)在云端近乎實時可見，在生產(chǎn)線或機器停機時，進行根本原因分析（RCA），或?qū)崟r了解產(chǎn)線的堵塞情況，實現(xiàn)OEE的有效提升；

·虛擬安燈

可幫助用戶監(jiān)控制造工作站的事件、記錄該事件，然后將事件路由到適當(dāng)?shù)墓こ處熖庍M行解決；

·資產(chǎn)管理與運維

通過使用基于數(shù)據(jù)湖的看板和基于來提高機器可用性，企業(yè)可以跨交易系統(tǒng)實施自動化工作流程，調(diào)用維護工作訂單和更換零件采購等操作；

·質(zhì)量看板

通過提供易于實施的傳感器和集成分析應(yīng)用程序，有助于延長資產(chǎn)的使用壽命、降低維護成本、促進資產(chǎn)的根本原因故障分析（RCFA）并改善平均故障間隔時間（MTBF）。

亞馬遜云科技工業(yè)視覺解決方案

幫助制造商提升生產(chǎn)力、主動質(zhì)量管理

工業(yè)視覺方案是由硬件+AI/ML+第三方服務(wù)組成的解決方案套件，旨在將制造企業(yè)現(xiàn)有的實物資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為智能資產(chǎn)。

工業(yè)視覺解決方案部分典型場景

·廠區(qū)安全與健康監(jiān)測

基于亞馬遜云科技工業(yè)視覺的EHS解決方案則可以高效、低成本解決場所及人員監(jiān)管，如危險區(qū)域監(jiān)測；

·工業(yè)儀表數(shù)據(jù)讀取

借助亞馬遜云科技工業(yè)視覺進行自動儀表數(shù)據(jù)識別，避免人工抄表完成，實時性差、數(shù)據(jù)記錄不準確；

·產(chǎn)品表面缺陷檢測

亞馬遜云科技工業(yè)視覺的解決方案可以進行質(zhì)檢，對包括物理性能、機械性能、外觀等多重產(chǎn)品性質(zhì)的全面監(jiān)測，滿足快速產(chǎn)線上高品質(zhì)產(chǎn)品的要求；

·配件錯漏檢測

采用亞馬遜云科技工業(yè)視覺可以進行智能配件檢查，快速識別配件的組合和遺漏等狀況，保證產(chǎn)品完整性、降低客戶投訴率；

·服裝行業(yè)斷線識別

利用亞馬遜云科技工業(yè)視覺，針對傳統(tǒng)服裝行業(yè)生產(chǎn)過程中容易出現(xiàn)斷線、錯線等狀況，可在很短的周期內(nèi)，在保證高準確性的前提下，快速進行線識別和模式匹配。

亞馬遜云科技時序數(shù)據(jù)分析解決方案

賦能制造商訓(xùn)練和部署AI/ML應(yīng)用

時序數(shù)據(jù)分析方案是由硬件+AI/ML+第三方服務(wù)解決方案的套件，旨在將制造企業(yè)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)數(shù)字化，并快速地從中發(fā)現(xiàn)有用的信息。

時序數(shù)據(jù)分析解決方案部分典型場景

·預(yù)測性維護

使用預(yù)測性維護策略來分析數(shù)據(jù)有助于避免計劃外的故障，例如，在電力需求較低時，有計劃地更換由遠程狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)識別出的某些風(fēng)力渦輪機組件；

·需求預(yù)測

通過預(yù)測未來某一時段內(nèi)客戶對于產(chǎn)品的需求，企業(yè)可以提前購買原材料、安排生產(chǎn)活動，以應(yīng)對客戶的需求變化；

·設(shè)備效率優(yōu)化

通過評估一條工藝線的可用性、性能和質(zhì)量等獲得設(shè)備綜合效率（OEE），讓制造商清晰地了解其生產(chǎn)過程，從而明確可以提升的地方，如提升生產(chǎn)靈活性、減少停機時間或提升產(chǎn)品質(zhì)量等；

·能耗管理和優(yōu)化

制造型企業(yè)迫切需要一套綠色制造技術(shù)體系，打通數(shù)據(jù)采集、邊緣計算、數(shù)據(jù)管理、分析建模、系統(tǒng)部署到工業(yè)應(yīng)用，為能耗管理提供最優(yōu)決策支撐。

亞馬遜云科技智能制造解決方案

成功應(yīng)用于全球制造業(yè)客戶

泉峰集團

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亞馬遜云科技攜手普華永道，助力泉峰破解數(shù)據(jù)治理與使用難題

在普華永道pwc的幫助下，我們成功的將全球各區(qū)域ERP EBS系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和來自工廠和設(shè)備端的IoT數(shù)據(jù)，通過亞馬遜云科技提供的數(shù)據(jù)服務(wù)進行抽取、加載、清洗、轉(zhuǎn)換，從而在大數(shù)據(jù)時代實現(xiàn)對異構(gòu)多源數(shù)據(jù)的集成分析。

——吳鋼

泉峰集團首席數(shù)字官

施耐德電氣

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