聽得見的未來,工業大數據用7個故事說給你聽!

來源:中國大數據網 2016-06-06 09:35:03

近日,首屆中國(杭州)工業大數據產業發展高峰論壇在杭州舉辦。論壇上,工業大數據相關研究者、實踐者濟濟一堂,“曬”出了工業大數據的眾多生動案例,讓你提前感知未來的工業大數據采集人體數據實現西服的“量體裁衣”,煤礦工地依靠智能化設備減少礦工數量……5月31日,首屆中國(杭州)工業大數據產業發展高峰論壇在杭州舉辦。論壇上,工業大數據相關研究者、實踐者濟濟一堂,“曬”出了工業大數據的眾多生動案例。

1、個性化西服如何“量體裁衣”

觀數智庫創始人、《大數據》《數據之巔》作者塗子沛參加了貴陽數博會的李克強總理座談會,總理以定製西裝舉例說明了大數據的作用。其實,在參加座談會前,塗子沛也第一次定製了一套西服。穿上之後,他表示再也不想穿以前的西服了,因為從來沒有感受到那麽得體。

“紅領”是一家定製服裝生產企業。他到了這家工企業後看到,幾千件西服沒有兩件完全一樣,但僅從麵料、顏色分辨不出。很多人的西服裏麵都有商標,很多人喜歡在這裏繡上自己的名字或一句話,這就是個性化。每個流水線都有數據驅動,一條工序的數據清清楚楚地送到操作員工作台上。這個方案成本確實增加了,但是利潤上升得更多。

2、陝北煤企如何減少礦工?

傳統采礦業如何實現從人工采礦,到一個人都不用?北京大學教授、工信部原副部長楊學山之前去過在陝北一個煤礦企業的現場。當時,借助自動化設備,這家煤企624個人的產能,已經相當於今天大部分煤企五六萬人的產能,相當於20年前中國最大的山西大同礦區20多萬人的產能。

所以,整個產業鏈,包括采礦到後期的生產,跟人的關係越來越小。實現這些,就是信息、數據構成了自動化裝備的基礎。沒有數據、沒有數據化的裝備是做不成。

3、沈陽“i5”數控機床的逆襲

這是一個裝備發展過程中轉型升級的最佳實踐,其中,工業大數據承載著非常重要的作用。沈陽“i5”數控機床從開始研發,到今天在智能數控機床進入世界領先的行列,花了十年。前幾年為何沒有成功?因為數據缺失。

不管是材料、還是裝備的發展,高端數控機床長期被國外控製,缺乏實踐過程中的數據支撐發展不起來。模型怎麽建,也需要數據支撐。但沈陽機床十年磨一劍,積累了數據,打造世界領先的智能數據機床。它還倡導新的商業模式,實現按使用小時收費。

4、可以實現在線3D預覽的紙盒

紙盒是典型的個性化生產,各行各業要用的包裝紙盒千差萬別,上麵又要印不同的文字、圖案,這是非常適合做C2M的領域。

中國電信製造行業應用基地總經理陸晉軍介紹,我們結合了相應的技術,實現線上個性化定製結合3D預覽技術,讓客戶線上下單,可以看到給他設計的樣式,還能做到在線直接3D預覽,最後線上報價成交。當然,在生產中會有協同,在線平台要和生產平台打通。

由此延伸,他們還分析了很多領域,一些需要定製化的禮品、文具或包裝物品的生產企業,都可以比較快速地實現C2M模式,提高效率、提升服務。

5、擁有1億模型的零件數據庫

這是20年前就出現了的零件庫。德國GeniusWEB2CAD開發TraceParts,能集成到主流CAD軟件的零件庫中,直接在CAD軟件中啟動,支持零件搜索和3D視圖,同時以DWG或DXF格式生成零件所有二維視圖。

目前,這個零件庫有1億多種零件模型,設計人員可以進入下載這些模型。然後,把它組成產品再進行仿真,再把這些零部件交給供應商製造。這些零部件專業化、成本低、質量好,這種專業化的模式國內還比較少。

6、粉絲參與小米手機的功能設計

小米手機依靠幾十萬的粉絲,手機三分之一的功能由用戶設計。通過建立智能手機設計平台,小米讓用戶參與設計,形成用戶設計大數據,幫助改進產品,使之滿足用戶需求。

7、試衣間如何給設計師靈感?

ZARA門店的店長每天有一個考核值,向全球數據中心提供當天有多少件衣服被試,哪件衣服有多少人選進了試衣間但沒有被購買,原因是什麽?它的試衣間可以記錄試衣的情況,甚至衣架上也裝了傳感器,通過不同方式來收集這個數據。

每家門店POS機數據實時回傳數據中心,ZARA的快銷品最多消耗兩周就進行補貨。通過POS機數據,設計師形成了一個巨大的知識庫,客戶最喜歡什麽衣服、為什麽衣服被多次拿起而沒被購買,ZARA會最快把衣服進行修改,然後再次進入專賣店。

數據收集是至關重要的一點,門店的經理做KPI值,這是一件複雜的係統。ZARA將網絡上海量的數據看成實體店前端的測試。此外,大數據縮短了生產時間,讓生產端能夠看清顧客需求。

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