制造业生产大数据解决方案
方案背景
制造业的数字化建设是在市场需求、技术进步、企业内部需求以及政策引导等多种因素共同作用下的必然结果。随着需求的增加以及全球化竞争的加剧，制造业必须通过提高生产效率、降低成本、提升产品质量以及满足客户个性化需求来保持竞争力；与此同时，新兴信息技术的发展为优化运营提供了新的工具和方法，推动了智能制造的兴起；企业内部则希望通过数字化手段实现精益生产，加强供应链管理和库存控制，进而提供更加贴近市场的客户服务。在这种背景下，生产大数据平台成为企业数据驱动决策、质量控制与改进、供应链管理、智能化转型的重要解决方案。
解决方案
制造业需要通过生产大数据平台来应对日益复杂的生产和管理挑战。通过生产大数据平台能够实时收集和分析来自生产现场的海量数据，从而帮助企业提前识别设备故障、优化生产工艺、提高产品质量，并支持更加精准的战略决策。
大型制造业需要接入的设备多且数据协议不同、实时数据的频率也不同。
zAIoT（数据智能平台）通过“云-边”的方式接入数据，并采用队列方式解决不同数据源数据频率有差异的问题。边缘端就近采集设备数据，进行初步处理和缓存，再通过消息队列将数据有序上传至云端，有效解决数据频率差异问题，确保数据稳定传输。
大型制造业整个产线的工序流程较多，难以描述关联关系。
zAIoT 通过图计算的方式建模产线工序，将复杂的工序流程转化为直观的图形结构。这既能清晰呈现工序间的关联关系，又能进行生产过程推演，帮助企业提前规划，优化生产安排。
整个生产过程通过智能化方式完成数据监控与业务决策。
zAIoT 在不同业务中构建不同分析模型，用以解决数据监控和业务决策。
建设效果
设备管理可视化
zAIoT提供综合分析、组织指标和运维指标等看板，企业可实时查看待机时间、故障信息、维修产出比等指标。企业可据此优化生产安排，加强设备维护，降低设备故障率，提高设备可靠性。
生产流程监测
实现对焊接类加工节拍、工艺参数及时间的精确分析。以特定时间段为例，可获取焊接车间某程序的平均节拍数据，据此优化焊接工艺，合理配置生产资源，进而提升生产效率，缩短生产周期。同时，对工艺参数（如机加车间的电流、电压数据）的实时监测，能及时察觉生产异常，保障产品质量稳定。
故障诊断智能化
通过选择设备厂商、类型并输入故障现象，系统可快速定位故障原因。报警分析功能可统计不同组织维度的报警情况，企业依据这些数据排查故障隐患，提前实施维护措施，降低设备故障对生产的影响。停机分析功能助力企业详细掌握设备停机状况，包括停机时间、原因等信息。通过对这些数据的分析，企业能够优化生产调度，合理安排设备维护时间，减少非计划停机时间，提高设备利用率。
zAIoT 是一款数据智能平台，该软件由两大部分组成：数据基座和智能模型。数据基座包括数据采集、处理和存储三大功能，负责把数据从不同数据源接入，支持实时和离线处理，对于海量的时序类数据主要采用时序数据库来存储；智能模型则基于AI算法提供模型训练、数据分析和业务预测功能，使得算法模型能有效利用数据基座中的数据挖掘潜在业务，释放数据价值。（点击这里了解更多→）
