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文檔簡介
1、企業(yè)質量大數(shù)據(jù)的應用企業(yè)質量大數(shù)據(jù)的應用目前我國制造企業(yè)已逐步實現(xiàn)生產(chǎn)自動化,管理信息化,正在向著制造智能化邁進,需要重視數(shù)據(jù)價值,懂得數(shù)據(jù)使用。企業(yè)要從質量入手,建立質量數(shù)據(jù)中心,以此進行全過程質量數(shù)據(jù)分析,讓企業(yè)從信息系統(tǒng)中使用數(shù)據(jù),挖掘數(shù)據(jù)的價值。建立“互聯(lián)網(wǎng)”的企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺,是企業(yè)通往智能制造的必經(jīng)之路。在新的市場條件下,企業(yè)能否取得經(jīng)濟效益,能否在激烈的市場競爭中立于不敗之地,滿足不同用戶的需求,提高產(chǎn)品質量是其中的關鍵所在
2、。為了有效的降低生產(chǎn)成本、提高產(chǎn)品質量,企業(yè)不但要在生產(chǎn)裝備能力、生產(chǎn)工藝技術、生產(chǎn)過程控制等方面做大量工作,還需要科學的建立一體化質量管理體系,從全局角度了解產(chǎn)品在所有生產(chǎn)過程中的質量情況。將以前只關注結果轉變?yōu)榧汝P注結果也關注過程,通過追溯生產(chǎn)過程來優(yōu)化生產(chǎn)工藝,從而將質量管理形成閉環(huán)網(wǎng)絡。鋼鐵生產(chǎn)是一個連續(xù)、高溫、長流程、跨工序的生產(chǎn)過程,其產(chǎn)品及中間產(chǎn)品的質量不僅取決于工序過程質量,而且與前道甚至更前的工序有關,因而在整個生產(chǎn)過
3、程中各工序原料質量情況、過程操作參數(shù)的取值、設備運行狀態(tài)、操作和檢驗人員的經(jīng)驗及其工作狀態(tài)直接決定了產(chǎn)品及中間產(chǎn)品的質量。通過收集各工序影響產(chǎn)品質量的關鍵參數(shù),形成質量大數(shù)據(jù),及時、準確掌握各工序在制品的質量情況,將傳統(tǒng)的結果型質量管理模式變?yōu)槭虑邦A測的過程型質量管理模式。為此,構建企業(yè)的質量數(shù)據(jù)中心勢在必行。1質量數(shù)據(jù)中心質量數(shù)據(jù)中心構建企業(yè)的質量數(shù)據(jù)中心,首先收集與質量相關的數(shù)據(jù),其中包含來自于自動化系統(tǒng)的生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)、來自于表面檢
4、測系統(tǒng)的缺陷數(shù)據(jù)及部分缺陷圖片、來自于設備系統(tǒng)的設備狀態(tài)數(shù)據(jù)、來自于檢化驗系統(tǒng)的檢驗數(shù)據(jù)、來自于ERP系統(tǒng)或MES系統(tǒng)的生產(chǎn)標準數(shù)據(jù)、來自于銷售系統(tǒng)或ERP系統(tǒng)的質量異議數(shù)據(jù)、來自于點檢系統(tǒng)或人工的點檢數(shù)據(jù)、來自于各個系統(tǒng)記錄的操作數(shù)據(jù)等等。這些數(shù)據(jù)之間的采集頻次差別很多,有毫秒級別的數(shù)據(jù),有每天記錄一次的數(shù)據(jù),而且鋼鐵制造的工序長,從煉鋼的板坯到熱軋、冷軋,數(shù)據(jù)之間并不是一一對應的關系,因此,簡單的把數(shù)據(jù)收集起來并不能建立數(shù)據(jù)中心,要
5、建立數(shù)據(jù)中心,必須進行數(shù)據(jù)的重新組織。1.1大數(shù)據(jù)的技術應用大數(shù)據(jù)的技術應用在質量數(shù)據(jù)中心的建設中,使用業(yè)界流行的大數(shù)據(jù)技術——HADOOP技術進行海量明細數(shù)據(jù)的存儲,解決了以前數(shù)據(jù)存儲速度慢、實時性低的特點。采用大數(shù)據(jù)技術進行分析相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫應用,具有數(shù)據(jù)量大、查詢分析復雜等特點。大數(shù)據(jù)的4個“V”,其特點有四個層面:第一數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級別躍升到PB級別;第二數(shù)據(jù)類型繁多。第三處理速度快,1秒定律,可從各種類型的數(shù)據(jù)中快
6、速獲得高價值信息,這一點也和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術有著本質的不同。第四只要合理利用數(shù)據(jù)并對其進行正確、準確的分析,將會帶來很高的價值回報。大數(shù)據(jù)核心價值就是在于對于海量數(shù)據(jù)進行存儲和分析。1.2數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)的采集是實現(xiàn)質量中心的關鍵。在生產(chǎn)過程中會產(chǎn)生大量的工藝數(shù)據(jù),從對產(chǎn)品質量有影響的數(shù)據(jù)入手,利用各種技術實現(xiàn)機器之間的通信,將海量數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡及軟件方法自動傳送到質量數(shù)據(jù)中心。數(shù)據(jù)采集的方式很多,以下幾種采集方式可以作為參考:1)電
7、文通訊:在源系統(tǒng)中對數(shù)據(jù)進行組織,通過TCPIP協(xié)議,將數(shù)據(jù)以電文方式發(fā)送給數(shù)據(jù)中心。2)數(shù)據(jù)庫通訊:對于專用的源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集機,如果其用數(shù)據(jù)庫存儲數(shù)據(jù),則采用數(shù)據(jù)庫方式通訊,在質量數(shù)據(jù)中心服務器上建立一個客戶端,連接主機的服務器,把數(shù)據(jù)采集2.6質量報告質量報告從數(shù)據(jù)中心中讀取數(shù)據(jù),并以圖形、表格的形式顯示,實現(xiàn)重點質量報表展示功能,反映業(yè)務管理信息。并能以預定義的格式通過Web、Email或文件服務器發(fā)布。系統(tǒng)根據(jù)質量診斷、質量判
8、定、違規(guī)報警等為每個產(chǎn)品出具質量報告。系統(tǒng)按照下游工序針對上游工序的過程質量數(shù)據(jù)要求提供完整數(shù)據(jù)接口;根據(jù)過程數(shù)據(jù),過程質量預警、在線質量判定結果等信息生成質量統(tǒng)計報表。可定制各種過程質量統(tǒng)計分析報表包括產(chǎn)量、產(chǎn)品合格率、內(nèi)控率、降級原因、違規(guī)記錄,指定工藝參數(shù)質量指標的最大值、最小值、平均值、標準方差、Cp值、Cpk值等。系統(tǒng)提供鋼種、客戶、訂單、產(chǎn)品用途等不同分類的報告。3企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺生產(chǎn)過程、檢驗、表檢等數(shù)據(jù)信息都
9、是企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)信心,在這些數(shù)據(jù)信息的基礎上建立質量數(shù)據(jù)中心,對于一個企業(yè)來說,僅是對內(nèi)部質量數(shù)據(jù)的分析是不夠的,還需要把內(nèi)、外的數(shù)據(jù)結合起來,建立質量的大數(shù)據(jù)。在企業(yè)內(nèi)部,質量數(shù)據(jù)中心的基礎上,對生產(chǎn)、成本、庫存、能源建立相應的數(shù)據(jù)中心,形成企業(yè)內(nèi)部的大數(shù)據(jù)平臺,再結合企業(yè)外部的行業(yè)標準、市場行情、銷售(電商)、采購(電商)、客戶要求、研發(fā)公關信息,形成企業(yè)外部的大數(shù)據(jù)平臺,內(nèi)部與外部數(shù)據(jù)的結合,形成企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺。企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺按
10、照客戶、產(chǎn)品、業(yè)務方向從多個角度進行數(shù)據(jù)組織,建立企業(yè)的數(shù)據(jù)模型。企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺,支撐企業(yè)轉型智能制造。建設智能工廠數(shù)字化車間,通過大數(shù)據(jù)分析,加快人機智能交互、工業(yè)機器人、智能物流管理、增材制造等技術和裝備在生產(chǎn)過程中的應用,促進制造工藝的仿真優(yōu)化、數(shù)字化控制、狀態(tài)信息實時監(jiān)測和自適應控制。利用企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺,支撐智能管控。通過大數(shù)據(jù)分析,加快產(chǎn)品全生命周期管理、客戶關系管理、供應鏈管理系統(tǒng)的推廣應用,促進集團管控、設計與制造、產(chǎn)
11、供銷一體、業(yè)務和財務銜接等關鍵環(huán)節(jié)集成,實現(xiàn)智能管控。利用企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺,傳播先進的質量管理技術和方法。通過大數(shù)據(jù)平臺的信息積累,普及卓越績效、六西格瑪、精益生產(chǎn)、質量診斷、質量持續(xù)改進等先進生產(chǎn)管理模式和方法。利用企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺,加強質量監(jiān)管體系。通過大數(shù)據(jù)平臺的信息收集,建立消費品生產(chǎn)經(jīng)營企業(yè)產(chǎn)品事故強制報告制度,健全質量信用信息收集和發(fā)布制度,強化企業(yè)質量主體責任。將質量違法違規(guī)記錄作為企業(yè)誠信評級的重要內(nèi)容,建立質量黑名單制
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