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time:2019-09-30 11:35:01

随后在进行工厂漫下,我们又添加了一些新功能,比如说我们漫游到某一处的时的运行状态、生产图纸,也可以走到某一个工序边上进行双击可以看到它的工序步骤。换句话说,我们也希望通过这样一个工厂漫游实现的不仅仅是的是对于整个规划人员、操作人员、维修人员,真正可以用的全方位的设备的控。在监控完成之后我们又涉及到了另外一个事情,就是很多在座的生产的人都知道,我们在生产的数据99%都是无用的数据。所以我们数字工厂在今年4月份的时候,在诺挪威那边跟一家友商达成的工业大数据不仅仅体现在某作伙伴上截至目前为止我们已经包括跟西门子、阿里、百度、英特尔都建立了联系,在整个工业大数据上进行探索。当然谈到工业大数据,我们想把它展开。工业大数据对于整个汽车甚至于整个吉利的生产制造它的作用在哪里?我们之前有过调研,我在两个半月以前,我们跟亚马逊马逊的一个产品经理用了将近一个小时试图说服我他们的数据是如何庞大、如何好,如何使用他们的大数据。

结果我们在做内部评审时,我问了团队里这样?我们为什么要大数据?大数据能为我们带来什么样的好处?当很多的人都在关注数据如何安全、数据传递如何实时化的时候,作为生产制造,我们是不是更应该关注到那些数据能给我们带来什么价值?我们能获取哪些数据?所以整个团队换了一种思我们从整个生产实时数据来进行获取,我们自己来定义哪些数据是需要获取的、哪些数据是门发现数据里面999%的数据都是无用数据、都是可以被丢弃的数据。那么剩下的0.1%的数据可以说真正的会给我们吉利汽车生产制造、提升、预防维护是至关重要的。那么最后我们需要对数据进行挖掘得到最佳的参数。最终我们的生产与能源耦合系统也会介入其中。这个图是我在某个基地里面施了两个月的数据监控。

其实在这张表中大家可以看到整个数据前面相对来说是比较平稳的,到后面发生了一些裂变。我为什么拿这张图说明?吉利当初在做大数据的时候,其实也是抱有太大的我觉得可能需要一年两年三年才能有成果是当我拿到这份报告时的确震惊到我,因为就通过两个月的监控,随后那家供应商就6个小时整个数据的挖掘进行改善,最终改造前跟改造后,我们的节拍可以提升4秒钟所以基于这样的值,我们在明年整个数字化工厂会把大数据作为一个重点目标来进行推进我们再回顾一下数字化工厂。其实前面讲了那么多,整个数字化工厂所做的就是对于仿真进「验证、对于数字化双胞胎进行部署实施,当然我们已经有两个基地采取到了数字双胞胎技术。明年我们会对所有新生产线全部使用数字化双胞胎理念。

最终我们在明年会启动智慧工项目,除到的ERP等系统之外,我们会把整个包括A、ARNR技术游的技术,都融入到智慧工厂里面。