你好,游客 登录 注册 搜索
背景:
阅读新闻

听得见的未来,工业大数据用7个故事说给你听!

[日期:2016-06-06] 来源:数据分析网  作者: [字体: ]

  近日,首届中国(杭州)工业大数据产业发展高峰论坛在杭州举办。论坛上,工业大数据相关研究者、实践者济济一堂,“晒”出了工业大数据的众多生动案例,让你提前感知未来的工业大数据采集人体数据实现西服的“量体裁衣”,煤矿工地依靠智能化设备减少矿工数量……5月31日,首届中国(杭州)工业大数据产业发展高峰论坛在杭州举办。论坛上,工业大数据相关研究者、实践者济济一堂,“晒”出了工业大数据的众多生动案例。

大数据

  1、个性化西服如何“量体裁衣”

  观数智库创始人、《大数据》《数据之巅》作者涂子沛参加了贵阳数博会的李克强总理座谈会,总理以定制西装举例说明了大数据的作用。其实,在参加座谈会前,涂子沛也第一次定制了一套西服。穿上之后,他表示再也不想穿以前的西服了,因为从来没有感受到那么得体。

  “红领”是一家定制服装生产企业。他到了这家工企业后看到,几千件西服没有两件完全一样,但仅从面料、颜色分辨不出。很多人的西服里面都有商标,很多人喜欢在这里绣上自己的名字或一句话,这就是个性化。每个流水线都有数据驱动,一条工序的数据清清楚楚地送到操作员工作台上。这个方案成本确实增加了,但是利润上升得更多。

  2、陕北煤企如何减少矿工?

  传统采矿业如何实现从人工采矿,到一个人都不用?北京大学教授、工信部原副部长杨学山之前去过在陕北一个煤矿企业的现场。当时,借助自动化设备,这家煤企624个人的产能,已经相当于今天大部分煤企五六万人的产能,相当于20年前中国最大的山西大同矿区20多万人的产能。

  所以,整个产业链,包括采矿到后期的生产,跟人的关系越来越小。实现这些,就是信息、数据构成了自动化装备的基础。没有数据、没有数据化的装备是做不成。

  3、沈阳“i5”数控机床的逆袭

  这是一个装备发展过程中转型升级的最佳实践,其中,工业大数据承载着非常重要的作用。沈阳“i5”数控机床从开始研发,到今天在智能数控机床进入世界领先的行列,花了十年。前几年为何没有成功?因为数据缺失。

  不管是材料、还是装备的发展,高端数控机床长期被国外控制,缺乏实践过程中的数据支撑发展不起来。模型怎么建,也需要数据支撑。但沈阳机床十年磨一剑,积累了数据,打造世界领先的智能数据机床。它还倡导新的商业模式,实现按使用小时收费。

  4、可以实现在线3D预览的纸盒

  纸盒是典型的个性化生产,各行各业要用的包装纸盒千差万别,上面又要印不同的文字、图案,这是非常适合做C2M的领域。

  中国电信制造行业应用基地总经理陆晋军介绍,我们结合了相应的技术,实现线上个性化定制结合3D预览技术,让客户线上下单,可以看到给他设计的样式,还能做到在线直接3D预览,最后线上报价成交。当然,在生产中会有协同,在线平台要和生产平台打通。

  由此延伸,他们还分析了很多领域,一些需要定制化的礼品、文具或包装物品的生产企业,都可以比较快速地实现C2M模式,提高效率、提升服务。

  5、拥有1亿模型的零件数据库

  这是20年前就出现了的零件库。德国Genius WEB2CAD开发Trace Parts,能集成到主流CAD软件的零件库中,直接在CAD软件中启动,支持零件搜索和3D视图,同时以DWG或DXF格式生成零件所有二维视图。

  目前,这个零件库有1亿多种零件模型,设计人员可以进入下载这些模型。然后,把它组成产品再进行仿真,再把这些零部件交给供应商制造。这些零部件专业化、成本低、质量好,这种专业化的模式国内还比较少。

  6、粉丝参与小米手机的功能设计

  小米手机依靠几十万的粉丝,手机三分之一的功能由用户设计。通过建立智能手机设计平台,小米让用户参与设计,形成用户设计大数据,帮助改进产品,使之满足用户需求。

  7、试衣间如何给设计师灵感?

  ZARA门店的店长每天有一个考核值,向全球数据中心提供当天有多少件衣服被试,哪件衣服有多少人选进了试衣间但没有被购买,原因是什么?它的试衣间可以记录试衣的情况,甚至衣架上也装了传感器,通过不同方式来收集这个数据。

  每家门店POS机数据实时回传数据中心,ZARA的快销品最多消耗两周就进行补货。通过POS机数据,设计师形成了一个巨大的知识库,客户最喜欢什么衣服、为什么衣服被多次拿起而没被购买,ZARA会最快把衣服进行修改,然后再次进入专卖店。

 

  数据收集是至关重要的一点,门店的经理做KPI值,这是一件复杂的系统。ZARA将网络上海量的数据看成实体店前端的测试。此外,大数据缩短了生产时间,让生产端能够看清顾客需求。





收藏 推荐 打印 | 录入:elainebo | 阅读:
本文评论   查看全部评论 (0)
表情: 表情 姓名: 字数
点评:
       
评论声明
  • 尊重网上道德,遵守中华人民共和国的各项有关法律法规
  • 承担一切因您的行为而直接或间接导致的民事或刑事法律责任
  • 本站管理人员有权保留或删除其管辖留言中的任意内容
  • 本站有权在网站内转载或引用您的评论
  • 参与本评论即表明您已经阅读并接受上述条款