大数据的生产运作管理（如何应用大数据进行生产设备管理）
大数据的生产运作管理（如何应用大数据进行生产设备管理）而这样的监控和管理方式存在效率低下，信息传递不到位，错误率高等问题，这些问题使得工厂部门对于生产设备的处理会不到位、不及时，错过生产设备管理的最佳时期，从而不利于生产的效率提高。生产设备管理需要信息监控和合理的管理手段，才能对生产设备完成有效的管理。对于车间的生产设备，很多工厂缺少有效的信息监控和管理手段，还是运用传统的方式对设备以及配件部件进行管理。在整个设备管理、备件管理、计划管理、维修管理中都是通过纸质的方式来传达和执行。工厂设备管理的基本任务是一般指的是：通过经济、技术、组织措施，逐步做到对工厂主要生产设备的设计、制造、购置、安装、使用、维修、改造，直至报废、更新全过程进行管理，以获得设备寿命周期费用最经济、设备综合产能最高的理想目标。在传统行业里，设备检查、保养和修理是设备管理方面的中心环节，也是工作量最大的部分。要合理制订设备的检查、维护保养和修理等方面的计划，并采用先进的检修
生产设备是制造活动的基本载体，是制造企业的核心资产，其管理水平直接影响企业生产、经营、供应等价值创造活动。俗话说: “工欲善其事，必先利其器”，在现代工业生产的条件下尤其如此。不断改善生产设备的技术状态，提高设备装备水平和利用效率，减少设备维修所占用的流动资金，降低设备维修费用，提高设备管理人员和维修人员的素质，对实现企业的生产经营目标和提高企业经济效益有着十分重要的意义。
于此同时，新一代信息技术与制造业深度融合，企业形态和生产方式发生根本性变化，对于生产设备管理提出了新的要求，如何利用大数据完成对于生产设备的管理，进而提高生产效率，在制造行业真正实现“数据驱动发展”，是制造业面临的新课题。
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目前生产设备管理存在的问题
工厂设备管理的基本任务是一般指的是：通过经济、技术、组织措施，逐步做到对工厂主要生产设备的设计、制造、购置、安装、使用、维修、改造，直至报废、更新全过程进行管理，以获得设备寿命周期费用最经济、设备综合产能最高的理想目标。
在传统行业里，设备检查、保养和修理是设备管理方面的中心环节，也是工作量最大的部分。要合理制订设备的检查、维护保养和修理等方面的计划，并采用先进的检修技术进行定期检修与保养，才能尽可能优化人员检修流程，节省企业资本。但在现在的传统行业中，生产设备管理仍然存在一些问题。
现在很多制造行业工厂仍保持着人工录入数据，包括故障描述相关的信息，有专人分析，再经过多方共同确认环节确定几类根本原因，再分配给相应的工作人员制定行动计划。人工录入数据时可能会出现错误，故障相关信息描述被不同的人理解也可能会得到不同的结果，再经过多方共同确认、分配工作，所经历的时间长、流程复杂，不仅浪费了时间，还影响了检修效率，如果因为检修不及时造成了设备故障、流水线暂停等问题，更是造成了巨大的损失。
2、对于生产设备监管手段不足对于车间的生产设备，很多工厂缺少有效的信息监控和管理手段，还是运用传统的方式对设备以及配件部件进行管理。在整个设备管理、备件管理、计划管理、维修管理中都是通过纸质的方式来传达和执行。
而这样的监控和管理方式存在效率低下，信息传递不到位，错误率高等问题，这些问题使得工厂部门对于生产设备的处理会不到位、不及时，错过生产设备管理的最佳时期，从而不利于生产的效率提高。生产设备管理需要信息监控和合理的管理手段，才能对生产设备完成有效的管理。
3、公司对生产设备缺少直观了解最后是目前很多制造业行业的生产设备管理中缺少对于设备的直观反映，企业高层或者管理人员对于公司生产设备了解不够。对于设备图纸、手册管理存在缺陷，没有实现真正的现代化和数字化，进而导致生产设备管理只能通过纸质文件，大大的拖慢了生产设备管理的效率。进一步导致公司不能对车间内设备有一个直观的了解和有效的统计，设备的相关信息统计困难。
基于这些问题，相关企业可以用大数据手段和技术对设备进行管理，使设备管理信息化、规范化、合理化、透明化。
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如何应用大数据进行生产设备管理？1、生产设备管理方式
（1）实时生产监控
将大数据技术引入生产设备管理可以从数据的根源开始，减少人工收集数据，通过大数据技术和设备完成生产设备数据的收集。
以某烟厂为例，它通过在生产过程中通过传感器监控，同时上传制丝生产线实施生产状态、卷包生产线实施生产状态、接口环节开发防差错告警，实现了全过程实时监控，状态秒级刷新。
（2）经济运营分析
这一部分指的是以企业经济运行分析为基础，实现无纸化信息传递，保证数据传递的准确性和时效性。从产量、产值、质量、设备、消耗等9个维度对企业生产运营进行对比分析和趋势分析，为企业经济运行分析提供第一手数据支撑，大大缩减了工作量，提高效率的同时节约了成本。
通过大数据技术和平台的分析能大大替代人工工作，减少了人工的工作量也减少了错误率，促进了工厂企业的数字化转型，能够充分利用生产设备数据。
（3）设备故障预警
大数据设备管理可以从生产线中采集到振幅、频率、相位等信息，结合当地湿度、温度、空气质量等，并充分考虑到润滑油等其他因素对设备的影响，利用优化的聚类分析K-均值算法、变化和偏差分析等数据挖掘方法建立设备健康指数模型并及时进行设备预警。
比如对旋转设备而言，绝大多数设备故障都是与机械运动或设备振动相密切联系的，振动状态监测具有直接、实时和故障类型覆盖范围广的特点。因此，振动状态监测是针对旋转设备的各种预测性维修技术中的核心部分。
2、搭建大数据生产设备管理平台
亿信ABI（ALL in one BI）是亿信华辰历经十六年匠心打造的国产化BI工具，技术自主可控。它打通从数据接入、到数据建模与处理、再到数据分析与挖掘整个数据应用全链路，可满足企业经营中各类复杂的分析需求，帮助企业实现高效数字化转型。
从数据处理方面来看，亿信ABI平台内置了数仓实施工具，其中丰富的处理转换组件，通过拖拽式的流程设计，实现了数据抽取、清洗、转换、装载及调度，用于帮助企业构建数据仓库，完成数据融合，提升数据质量，服务数据分析。亿信ABI 能够导入多种数据类型，便于生产设备数据导入，进而对生产设备数据进行清洗、转换和调度，完成对于生产设备数据的初步处理。
从数据分析方面来看，亿信ABI内置了敏捷数据分析看板，面向业务人员，非常容易上手，能够满足工厂对于生产设备数据综合分析的需要。并且亿信ABI还可以供报表分析、大屏可视化、自助式分析、报告应用、预测与挖掘等多元化分析方法，全方位提升数据分析能力，精准支撑领导决策。
△亿信ABI覆盖数据分析完整流程
从数据可视化方面来看，亿信ABI平台内置了近百种组件特效，任意组合即可制作酷炫灵动的大屏驾驶舱，并且可以以图表结合的形式生动直观地展示企业KPI指标，为领导提供的“一站式”决策支持，帮助工厂领导在生产设备管理方面完成领导驾驶舱建设。除此之外，亿信ABI还可以完成3D可视化，能够逼真的动态模型仿真、拟实场景交互和实时数据监控，帮助生产设备数据监控，帮助企业领导对生产设备有一个更为直观的管理和了解。
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小结
互联网大数据的快速发展推动了各个行业的数字化转型，大数据、云计算、数字技术的普及应用推动了工业物联、工业数字化的快速发展；为工业4.0的实施带来了前所未有的机遇。
在工业以设备为主的前提条件下，设备管理的工作尤为重要。借助大数据手段合计数，可以助力生产设备管理走向系统集成化、管理平台化、业务数据化、设备智能化。
