基于大数据的智能制造实现方法
基于大数据的制造智能及实现方法
胡玉书博士
简报大纲
•不同制造模式的演化
•大数据治理與大数据应用的深化程度
•大数据与生产型制造业深度融合实例(生产过程端到端的智能信息融合) •大数据与服务型制造业深度融合实例(用户体验生态圈的智能信息融合)
制造智能：归纳从人找数据转化为数据找人的逻辑
制造智能Manufacture Intelligence (MI)智能制造Smart Manufacture
Manufacture Intelligence is the processes, technologies and tools needed to turn manufacture data into information and information into
knowledge and knowledge into rules that drive profitable diagnostic, alert and optimized action.
制造智能将制造过程中的数据转换成信息，信息转换成知识，知识转换成规
则最后趋动适当的实时诊断、预警与优化建议的流程、技术与工具。
不同制造模式的演化
工具辅助+信息化手工生产线标准化+自动化机器生产定制化+自动化人机协同生产
(中国目前处于平行推动的阶段)
产品寿命
定制化+自动化+物联化+智能云生产型制造业产品寿命
不同制造模式都可以应用大数据
只是深化程度不同
收集：机台传感与自动化大数据采集储存：大数据清洗、建模与仓储整合：垂直与水平大数据整合分析：大数据分析与挖掘
分享：价值链与供应链的大数据云再利用：大数据研发辅助与异常预警调用：以特定条件调用大数据汇报：可视化分析报表与仪表板监控：数据找人的警示设计诊断：異常关联分析与根因分析决策：实时解决方案优化
行动：离散供应链的动态调度与派工
例：以缺陷诊断为改善核心的大数据应用
Big-Data-Based Defect Diagnostic
海量数据收集、储存、整合
调用、汇报、监控
诊断Defect Clustering
分析Pattern Recognition诊断Root Cause Analysis
大数据与生产型制造业深度融合实例
(生产过程端到端的智能信息融合)
洞察力：生产制程优化自适化学习
大数据精准
决策力：快速数据调用与分析诊断
Source Data Mapping
执行力：离散协同作业与业务支撑
工程改善的大数据应用选题
•Yield Mining
••Engineering Improvement Opportunities
•••
制程改善的大数据应用选题
Big-Data-Based EES Improvement
Daily Operation
••••
Recipe Management
EQP Performance
Management) ••(Particle/Monitoring)Run-time Monitoring
•••••
In-line SPC
EQP Correlation
Golden Tool and ConditionFault Detection
Machine to Machine matching
Alarm Management
•Low Yield Prediction
•Trouble Shooting Knowledge Management •Operation Impact
PM
•Spare Parts
•PM Management•SOP (include MO)
Big-Data-Based EES Improvement
Golden Tool and Condition Run-time Monitoring
Minimize PM Costs
PM Model from Sensor Data
Low Yield Prediction
Root Cause Analysis
大数据与服务型制造业深度融合实例
(用户体验生态圈的智能信息融合)
科层制生产线转化为互联网众包网店
洞察力：用户体验优化自适化学习
决策力：大数据众包交互与精准配对
智能家
电云大数据分析
执行力：离散协同作业与业务支撑
自主连结的
移动终端信息群组
例：预物流的抢单车库网
謝謝
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