工业大数据和互联网大数据，根本不是一个物种
互联网数据大多是干净的结构化数据，你点了什么商品，停留了多久，后台直接拿到完整数据。工业数据呢？说出来都是泪。 老设备的传感器信号时断时续，车间温度高了信号飘，工人换班忘记录数据，一条生产线好几个不同品牌的设备，数据格式对不上，脏数据、缺失数据能占到总数据的三成以上。 互联网追求的是“大概准”，给你推个商品，推错了也没损失。工业不行，差一个帕的压力，差一度温度，出来的就是废品，甚至可能出安全事故。工业大数据要的是百分之一百的准，容不得差不多。
当前工业大数据落地最赚钱的三个场景
💡 预测性维护 这是目前落地最多，赚钱最直接的场景。原来工厂都是定期维保，该坏的没到时间就坏，打断整个生产计划，不该坏的拆开修反而折腾出问题。工业大数据通过采集设备振动、温度、电流这些运行数据，能提前一周甚至半个月预判轴承、齿轮的疲劳损伤，直接安排计划内检修，不耽误生产。去年我去山东一家民营钢厂，人家说上了这个之后，一年省下的停机损失就有两千多万。 💡 产品质量优化 光伏、汽车零部件这些对良率要求极高的行业，现在用的特别多。之前江苏一家做光伏硅片的企业，切割良率卡在92%好久上不去，技术部调了大半年没找到根因，后来把切割过程中砂线张力、速度、砂浆浓度、环境温湿度等几十个参数全导出来，用工业大数据模型分析，才发现原来砂线的微振动在某一个速度区间会触发共振，隐形损伤硅片，之前根本没人注意到这个细节。调整参数之后，良率直接干到95.5%，一条线一年多赚大几千万。 💡 生产能耗优化 高耗能行业爱死这个了。水泥厂的回转窑、玻璃厂的熔窑，原来调温度加燃料全凭老师傅的经验，十个人烧能出十个不同的耗煤量。工业大数据把窑炉出口温度、风量、熟料产量、进料速度这些数据连起来，实时动态调整燃料添加量，大多能做到吨产品能耗降3-5公斤标煤，一条千吨级的水泥线，一年下来省个大几百万太正常。
工业大数据落地，最容易踩的三个坑
❗ 上来就搞大而全的数据中台 好多工厂被厂商忽悠，上来先砸几千万搞数据中台，搞全工厂数据打通，搞了一两年，中台建起来了，连一个能用的落地应用都没出来，最后变成了摆在那看的面子工程，钱全打了水漂。 ❗ 把数据攥得太紧不敢用 很多工厂把所有生产数据都当核心机密，不敢放给第三方服务商分析，怕工艺泄露。其实除了少数核心的配方工艺参数，大部分都是设备运行数据，真没人偷你的老工艺，放不开心态，永远只能停留在想想的阶段。 ❗ 只信经验不信数据 我之前接触过一个玻璃厂的老厂长，烧了三十年玻璃，一口咬定我看火候比什么数据都准，结果能耗分析出来，就是他因为年纪大了眼神不好，每次接班都比上一班多开两度炉温，一个月多烧十几吨煤，改了之后一年省二百多万，最后老厂长自己都服了。老专家的经验是宝贝，但经验抵不过日积月累的微小误差，工业大数据就是把经验里模糊的“大概”变成精准的数字。 不过话说回来，工业大数据也不是万能的。它就是个帮你赚钱的工具，不是什么玄乎的黑科技。现在到处吹的无人工厂、全智能生产，那都是长远的事，对现在的工厂来说，能帮你每个月省十万废料钱，能帮你提前避免一次几十万的非计划停机，那就是好的工业大数据方案。别搞那些花里胡哨的概念，能落地赚钱才是真的。免责声明：文章内容来自互联网，本站仅作为分享，不对其真实性负责，如有侵权等情况，请与本站联系删除。
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