课时14:工业大脑介绍

简介: 阿里云ET工业大脑以数据为驱动,融合算法模型和互联网技术,优化工业生产全流程。它通过数据分析、参数调节、故障预测、智能质检和供应链管理等手段,提升产品质量、生产效率及资源利用率,助力企业实现智能化转型,推动绿色工厂建设,成功应用于光伏、橡胶等行业,显著提高经济效益与环保水平。

工业大脑介绍


摘要:今天分享的是阿里云ET工业大脑应时代所需而生,以数据为血液,算法模型为智力,数据连通为经脉,让工业躯体拥有智慧大脑。

 

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19世纪,蒸汽机的诞生推动了时代的发展;20世纪初,电力的广泛普及进一步改变了人类的生活与生产方式;到了20世纪70年代,自动化技术的推广促使人类迈入了工业3.0时代。 然而,工业3.0时代也带来了一些问题。生产过程自动化程度不断提高,生产分工愈发精细,作业单元之间的孤立现象日益显著。


如何整合并有效利用分散在各处的生产数据,将互联网技术融入生产控制环节,进而优化生产流程,把数据价值转化为实际的生产价值,成为了工业新制造所肩负的重要使命。 正是带着这样的使命,阿里云ET工业大脑应运而生。它以数据作为发展的“血液”,以算法模型赋予其“智慧”,以数据的连通构建起“脉络”,让庞大的工业体系拥有了智能化的“大脑”。


工业大脑立足于工业产品的全生命周期,围绕工业生产中的“研(研发)、产(生产)、销(销售)、能(能源)、环(环保)”等六大关键环节,对生产过程中散落在不同环境、不同系统中的数据进行深入分析,并与阿里云首创的、针对不同业务场景的算法模型相结合,深入生产一线,助力企业打造资源利用率高、生产效率高且运营成本低的智能工厂。 具体而言,工业大脑具备以下强大功能:


  1. 最优参数调节及生产过程控制:通过对生产过程数据的细致分析,精准识别出那些对产品良品率、生产效率、能耗、设备运行效率等生产关键指标有影响的过程参数,并建立相应的参数曲线模型。从海量的参数中筛选出最优的参数组合,以此来调节实际的生产参数,最终实现产品质量的提升、生产效率的提高、设备效率的增强以及能源利用率的优化。


  1. 设备故障诊断与预测性维护:借助对设备运行数据的分析,构建设备的运行参数模型,实现对设备运行状态的实时监测。一旦发现设备出现故障,能够及时诊断并发出报警。同时,基于对设备故障发展趋势的科学预测,协助企业制定合理的预测性维护计划,确保企业生产的连续性,优化企业的资产管理。


  1. 智能图像质检:运用先进的视觉算法对质检图像进行识别,为质检系统提供有力辅助,能够实时、精确地输出质检结果,并快速定位问题的根源,从而有效提升质检效率。


  1. 智能供应链管理:对供应链的历史数据和实时数据进行全面分析,建立数据特征模型,通过优化算法输出科学合理的优化方案,实现对需求的准确预测、对库存的有效控制、对配送的合理规划以及对排班的可行安排,达到精准管理的目的,最终实现降低成本、提高效益的目标。


  1. 工业废料高效处理:通过深入分析产废企业的废料特征以及储备企业的储备能力,对产废企业与储备企业之间的供需关系进行高效匹配,帮助工厂提高废料处理效率和资源回收率。同时,对企业废料排放进行实时监督,协助环保机构对企业废料排放指标进行追踪,助力监管部门对企业进行精准管理,推动企业实现绿色工厂的建设目标。


在实际应用中,工业大脑成功实现了互联网技术在生产领域的落地。例如,在太阳能电池硅片生产过程中,通过对生产工艺数据的深入剖析,建立了硅片生产的最优工艺参数模型,并据此调节实际生产中的工艺参数,帮助协鑫光伏实现了1%的良品率提升。同时,减少了工业废料的排放,降低了原材料的消耗,不仅大幅提高了协鑫光伏的产品质量,还为环境保护和资源节约做出了积极贡献。此外,在橡胶混炼生产过程中,工业大脑通过对生产数据的分析,准确识别出影响橡胶混炼质量的关键因素,并提供了生产工艺优化方案和原料配比建议。这一举措再次将互联网技术深度融入生产控制环节,最终帮助中策橡胶提升了炼胶效率。 阿里云ET工业大脑将互联网技术深度应用于工业生产控制,充分挖掘数据的潜在价值,以智能技术为工业制造注入新的活力。

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