3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014工业大数据在智能制造中的应用达索技术团队雷霆3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014议程工业大数据在智能制造中的应用大数据与智能制造案例分享3123D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014当前主题工业大数据在智能制造中的应用大数据与智能制造案例分享3123D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014信息物理融合系统具备记忆和自我学习能力能够检测并响应外部变化收集、测量和分析数据不具备推理能力描述交通运输医疗卫生能源建筑国防军工消费电子环境感知系统响应式系统自主系统互联系统无智能系统智能化未来设备智能化发展3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014未来系统智能化发展智能的产品智能的城市系统中的系统3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014未来制造业发展趋势现状：大部分生产端的设备、工艺、流程、制度、理念都是应对大生产而准备未来：“互联网＋”推动个性化、多品种、小批量、灵活配置的发展趋势智能制造3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014智能制造的定义与内涵智能制造是指将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节融合，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称，具备以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础、以网通互联为支撑的四大特征，可有效缩短产品研制周期、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗，对推动制造业转型升级具有重要意义。

--《国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)》（征求意见稿）1234一条主线：新一代信息技术与产品全生命周期各环节及先进制造技术的深度融合两个目的：智能地实现产品，实现智能的产品三大功能：信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行四个特征：智能工厂、关键制造环节智能化、端到端数据流、网通互联3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014QUALITY 质量WAREHOUSE 仓储MAINTENANCE 维护PRODUCTION 生产LABOR 人工ROBOTICS 机器人MACHINING加工PROCESSPLANNING 工艺和产线规划ERGONOMICS 人机INTELLIGENCE 智能分析CENTER OFEXCELLENCE最佳实践TRACEABILITY实时跟踪SCHEDULING 工时优化未来智能制造平台的关键要素基于统一模型实现数字化的制造规划通过数字模型贯穿整个制造执行过程，实现供应链可视化，执行和监控所有资源基于大数据，提取关键信息，持续改进制造性能数字化制造规划制造运营管理运营优化3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014VariétéVélocité工业大数据的来源企业业务运营产生的数据ERP –PLM –CRM –…Business Applications智能设备的采集数据Logs –Smart Meters –GPS …社交数据e-Mail –Documents …Volume Variety Velocity3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014工业大数据分析和传统商业智能领域差别全球车间实时月次、年次工場日次工业大数据领域BI 领域空间轴时间轴主要分析计划层数据•财务•销售•库存•制造•人事分析制造/供应链数据•工程•制造•品质•库存•设备•人工3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014Business Objects Enterprise Model Flat Representation Logical View Business View Physical / Enterprise Logical / UsageCollectAccessInteractConsolidateProcessService典型的大数据处理流程3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014当前主题工业大数据在智能制造中的应用大数据与智能制造案例分享3123D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014工业大数据在智能制造中的应用制造知识挖掘制造流程智能产品质量智能工厂设备智能3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014制造知识挖掘•如何去组织来源不同，格式不同的历史工艺数据•如何从大量的历史设计信息中提取可复用的数据•如何从新的产品工艺设计中识别出可复用的知识•产品工艺设计中复用的规律是什么•如何在海量的数据中快速的检索出可复用的知识3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014+ 清单+ 分析特征+ 图档+ 相似性制造知识挖掘+ 社交数据3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014制造流程智能•订单分析•实际循环时间与平均作业循环时间分析•作业持续时间•订单完工率分析•作业与订单延迟率•作业与订单遵守率•提前开工作业与订单分析•生产报表•完工不良与报废数量统计•一次通过率与传统产量对比•订单完工数与剩余数统计•统计分析维度:•日期与班次•工作中心，部门和工厂•员工•订单类型•产品和产品组•流程(持续改进监控能力)•原因代码与原因组MPI 生产报废报表3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014实时制造可见性多工厂大数据分析事务数据共享主数据历史/分析数据工厂特殊主数据总部(拥有共享主数据)工厂1工厂2工厂nRAP DIRAP 数据仓库3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014单工厂到多工厂的制造流程数据DBPlant MPIMPI DWMPIEIC PortalEICDB3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014按产品分组，监控计划与实际绩效的差别，可尽早发现订单问题，帮助提高订单按期率3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014通过各种维度条件参数，统计订单按时、延迟、提早交付的状况，用以分析并发现生产流程中的问题3D S .COM©DassaultSy st ème s|C onfi denti alIn fo rma ti on|12/3/2015|r ef.:3DS_D ocume nt_2014报废分析通过分析报废和报废的原因，找到各类事件中关联因素，帮助生产持续改善3D S .COM©DassaultSy st ème s|C onfi denti alIn fo rma ti on|12/3/2015|r ef.:3DS_D ocume nt_2014报废与生产损耗分析报废与生产损耗分析，可以帮助管理者快速定位并梳理出损耗问题点3D S .COM©DassaultSy st ème s|C onfi denti alIn fo rma ti on|12/3/2015|r ef.:3DS_D ocume nt_2014设备智能•设备生产分析:•良品，不良品和报废数量统计•设备稼动率•设备状态分析(运转):•状态持续分析•设备速率•复合分析•OEE (绩效, 产能, 数量)•循环时间(均值, 调整值)•统计分析维度•工厂层级(工厂，部门，产线，工作中心和设备)•时间(年，季，月，周，日，班次，小时)•产品与产品组•原因代码工厂KPIs 分析设备事件甘特图3D S .COM©DassaultSy s t èm e s|C on fi de nti alIn fo r m a ti on|12/3/2015|r ef.:3DS_D ocume nt_2014接口现场设备Level 1Level 0Level 3Level 2ISALev e lsMI Open Interface Web Browser Apriso Machine Integrator RS/232Machines / Plant Floor SCADA OPC-DA Data Historian OPC-DA Third Party Machines & SystemsOPC-DA Server PLC PLC PLC Apriso, 3rd Party Databases 3DExperience 设备接口：OPC 服务器模式RS/232模式3D S .COM©DassaultSy st ème s|C onfi denti alIn fo rma ti on|12/3/2015|r ef.:3DS_D ocume nt_2014通过设备时间分析，工程师可以清楚得看到原因、事件和停线影响3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _20143D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014设备绩效分析Overview of the Production Count, Performance, OEE, and Scrap for a given Facility, Department or Production Line3D S .CO M©DassaultSy st ème s|C onfi denti alIn fo rma ti on|12/3/2015|r ef.:3DS_D ocume nt_2014质量智能•缺陷分析•缺陷原因分析•DPO, DPMO 百万机会的缺陷数, 过程西格玛•缺陷率，缺陷与产量对比•客户影响，供应商评分•含范围的可视缺陷分析•质检分析•质检执行与结果分析•测试读数与样品•遏制分析•遏制数量与“锁止/释放”数量对比•遏制的时长，原因和影响分析•统计分析跨越:•组织-工厂，部门，工作中心•日期–年，季，月，周，日•产品和产品组•原因代码及类型•客户与供应商3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014缺陷分析分析影响客户最大的质量缺陷是什么Key metrics: DPU, DPMO, Process Sigma3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014测试结果分析高偏离差值，可能意味着需要重新校准通过分析测试通过/不通过率，提前发现不良趋势3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014供应商质量分析按不良数量和原因比较供应商分析供应商详细数据，包括供应商等级3D S .C O M © D a s s a u l t S y s t èm e s | C o n f i d e n t i a l I n f o r m a t i o n | 12/3/2015| r e f.: 3D S _D o c u m e n t _2014。