創(chuàng)建智慧工廠實時數據分析方案6/28/20241目錄

龐數據?

主要效果，特點，技術

工廠智能化架構圖

實時數據分析跨國企業(yè)EIS

報表，通知

實時監(jiān)測

觸發(fā)器

用戶界面

高性能

安全性龐數據

技術藍圖

公司現狀

成立目的

主要客戶公司簡介

智能制造發(fā)展方向

產業(yè)創(chuàng)新

工廠智能化是？

實時數據分析未來

MES

為品質創(chuàng)新需要信息創(chuàng)新智能工廠26/28/2024通過物聯(lián)網技術與大數據技術，帶來產業(yè)創(chuàng)新。制造業(yè)風力配電化學石油與天然氣發(fā)電工業(yè)數據機器數據智能工廠3產業(yè)領域

大數據分析既診斷技術，對產業(yè)領域的需求性不斷增大。

成千上萬的傳感器，可同時管理，既實時數據收集與分析。

主要設備故障預測，既異常感知。

設備運行狀態(tài)管理，與性能管理。

電力及能源，實時監(jiān)測與分析。6/28/2024未連接

鏈接

設備互聯(lián)數據采集實時監(jiān)測分析控制CPSNetworkSW+HW自動化信息化互聯(lián)化智能化龐數據技術范圍4設備,機器人,CNC傳感器,IOT設備異常感知

品質異常感知大

數據分析大數據機器學習

算法

統(tǒng)計技術

云技術設備智能控制自動調試Adaptive

ControlAI智能工廠智能制造發(fā)展方向6/28/2024未來創(chuàng)新

生產，機器所有數據實時采集既分析，通過分析結果，得到新的狀態(tài)信息，積累更多的信息知識，創(chuàng)造新的價值。

通過分析實時數據，提高的生產與品質效率，節(jié)省費用。

生產數據與設備數據的采集與分析，是發(fā)展未來工廠首要創(chuàng)新過程。智能工廠5工廠智能化是?6/28/2024機器數據工業(yè)數據MES

數據快速，準確分析,診斷機器障礙預測質量預測基本統(tǒng)計分析實時異常感知快速而準確的實時數據分析和異常檢測。

工業(yè)數據和機器數據，通過基本統(tǒng)計分析，洞察與診斷。

通過分析機器數據，預測故障。

通過分析生產數據，預測主要問題信息，實時通知。實時設備控制6智能工廠實時數據分析6/28/2024MES

+

Big

Data

實時分析技術

通過技術創(chuàng)新改變工廠。發(fā)達的制造強國，紛紛在研發(fā)大數據分析與數據診斷技術。

MES的優(yōu)化是，通過實時數據分析，快速又準確的診斷技術。

數據分析，既數據可視化，帶來新的價值。

管理者可以，迅速又準確的得到，數據信息情報。

通過實時數據分析,

優(yōu)化MES。

工廠人員通過數據得到新的信息，使人更快的了解工廠，這是對工廠的運營帶來極大的提升。

MES創(chuàng)新是，發(fā)展“工業(yè)

4.0”

階段中必要條件。7智能工廠未來MES6/28/2024品質創(chuàng)新人法配件(原料)環(huán)境設備?

人得到信息，人更好的管理人。?

得到自動分析的結果。人?

設備就品質?

了解設備即可了解品質?

設備數據實時采集就是創(chuàng)新的第一步設備?

供貨企業(yè)實時質量管理?

來料品質檢驗與入庫品質實時分析?

洞察供貨商品質變化配件(原料)?

通過數據管理工廠?

出現品質異常，通過數據解決?

通過異常感知系統(tǒng),預防品質異常。方法環(huán)境 ?

入庫倉庫，原材料倉庫實時安全管理?

工廠所有信息共享。為品質創(chuàng)新，人需得到工廠所有的事物信息，即帶來信息創(chuàng)新。智能工廠8信息創(chuàng)新帶來品質創(chuàng)新6/28/2024實時分析產業(yè)數據創(chuàng)造新的價值

鏈接各種產業(yè)或工廠的設備即品質檢測設備的數據分析的物聯(lián)網技術

基于大數據實時故障預測。

通過實時數據分析,

優(yōu)化MES。

基于云技術，高效的數據處理技術。

大量設備數據實時，采集即統(tǒng)計分析技術

實時SPC統(tǒng)計數據分析即故障預測9智能工廠龐數據是？6/28/2024Pang

Data

龐數據與MES的技術目的不同。龐數據是，實時采集數據，提供自動分析。

生產高價產品或大批量生產的工廠，可用于實時品質管理。

設備，MES既ERP數據，實時采集分析。利用大數據的

Machine

Learning

基于與算法異常感知。

實時工程能力（SPC）故障預測既異常感知。

采集設備數據，通過設備狀態(tài)，管理設備。

實時采集，品質測定的數據，感知異常。

實時數據監(jiān)控。

基于物聯(lián)網（IOT）技術，實時采集大容量數據。

TB,PB大數據管理，既統(tǒng)計處理。MES

管理工廠整體的運營狀態(tài)和業(yè)績管理

生產業(yè)績管理

品質不良管理

設備情報既品質履歷管理

工程能力（SPC）事后分析管理

倉庫管理

材料管理PMSFMS品質管理設備管理 材料管理 倉庫管理 銷售管理實時監(jiān)控，異常感知，大數據，分析MES龐數據人力/財務ERP10龐數據

龐數據與MES區(qū)別？6/28/2024龐數據主要特點實時SPC分析USL/LSL實時異常感知控制圖規(guī)則（Western

Electric/Nelson/自定義）異常感知。實時SPC分析?

設備既品質故障預測。?

生產過程中，品質設備之間，通過聯(lián)性分析，得到異常感知。實時預測分析?

倉庫溫濕度實時監(jiān)測即異常感知。?

工廠電壓，制造設備如測量品質的儀器異常感知。?

設備數據實時采集，通過分析感知異常。主要設備異常感知主要特點實時SPC分析實時

預測分析實時主管信息系統(tǒng)主要設施實時監(jiān)控實時設備異常感知通過實時數據分析快速的提供情報即異常感知116/28/2024龐數據主要技術?

大數據存儲與處理技術。?

基于機器學習，分實時監(jiān)測技術。?

長期數據的統(tǒng)計分析（最小，最

大，平

均，個

數，偏

差，微分）大數據機器學習?

使用各種分析道具，實時感知異常，預測故障。?

通過實時分析技術，有快又準的提供信息。?

設備監(jiān)測與自身算法技術，與基礎設施相結合的各種異常感知技術。故障預測異常感知?

通過物聯(lián)網技術與云架構，提供大量數據采集與處理技術。?

基于傳統(tǒng)技云技術，實時移動技術，大數據技術融合的創(chuàng)新技術。云技術技術實時監(jiān)測大數據機器學習物聯(lián)網云架構手機龐數據是為顧客提供最高的價值，在技術上不斷創(chuàng)新獻出我們的了力量。126/28/2024?

實時管理品質數據，降低不良。?

通過最低的費用維持最高的品質。?

軟件替代人力，減輕人力。?

工廠主要設施，設備，通過傳感器實時采集數據，主要設施信息化，設施管理費用即預防事故。節(jié)省經費節(jié)省經費?

最低的價格，使用產業(yè)情報處理技術。?

實時情報處理，系統(tǒng)提供快速準確的生產數據。?

品質數據管理，對客戶提高信譽。?

工廠整體智能化，確保新的工廠運營系統(tǒng)。創(chuàng)新情報化通過創(chuàng)新技術降低成本13龐數據主要效果6/28/2024?

基于物聯(lián)網大數據，創(chuàng)新技術，提供實時工廠智能化。?

實時采集傳感器數據，提供異常感知技術。?

第4次產業(yè)革命中，評價到，對工廠進行實際創(chuàng)新的技術和方案。?

不是普遍的是Query型

事后分析，而是采集傳統(tǒng)型數據的實時分析解決方案。?

快速

易懂的數據采集，共享與整合的Data

Driven

IoT

解決方案。技術獨創(chuàng)性?

在韓國和中國最迅速地提供“SaaS”的實時感知技術。?

世界第一個saas公司提供實時spc(工程能力管理)?

根據物聯(lián)網時代，為現實創(chuàng)新工廠提供情報信息。?

Data

Driven

IoT

平臺來確保多種產業(yè)領域的市場性優(yōu)厚。市場的優(yōu)勢?

基于SaaS

價格低廉，又低廉的價格使用高科技技術服務。?

大企業(yè)或中小企業(yè)，引進智能化解決方案，價格無負擔。?

用一個解決方案，可以使工廠所有領域都能發(fā)揮智能化的物聯(lián)網平臺。價格第4次產業(yè)革命中首要創(chuàng)新是，設備與傳感器數據的采集既異常感知，在市場是先驅14龐數據為什么選龐數據呢？6/28/2024分析手機監(jiān)測警報SDK機器學習集成安全性龐數據工廠智能化從設備至MES，實時采集既分析，構建工廠智能化

。156/28/2024機器或品質異常檢測PLC控制的自適應控制OPC

UA

Serv

erPLCHUBERPMESHMI/SCADA數據集成(REST/MQTT)OtherSolution大數據

數據庫SPC實時處理實時監(jiān)測故障預測數據分析傳感器網關（Gateway）應用案例供應商質量管理質檢室質量管理機器，傳感器數據SPC

分析趨勢分析設備數字化管理預測分析設備數據管理實時監(jiān)控室品質和傳感器數據

跟蹤管理實時機器故障預測實時質量分析預測分析龐數據智能工廠概要16傳感器6/28/202416PangData(SAAS

或

Onpremise)Pang

SDK數據庫[ERP,MES]分析手機檢測警告PLCHTTPS工廠JDBCOPC/SCADAPang

SDK實時SPC以太網（局域網）PLC其他方案自適應控制其他系統(tǒng)HTTPSREST手動輸入LibraryLibraryPang

SDKMQTTTCPIP17龐數據工廠數據采集和集成概述6/28/2024THANKYOUSUCCESS2024/6/2818可編輯2024/6/28可編輯19Pang

Data分析移動設備HTTPS監(jiān)控警報工廠Pang

SDK工廠內主要設施的環(huán)境數據實時采集即異常感知電力生產線靜電工廠溫度工廠濕度倉庫溫濕度材料倉庫溫濕度20實時發(fā)送數據龐數據主要設施實時異常感知6/28/2024PangDataHTTPS工廠設備數據(馬達,

逆變器,

壓力機

等…)MachinePang

SDK自動化設備數據采集CNC許多設備基于設備數據自動異常感知。Robot機器人數據采集龐數據21許多設備管理與異常感知6/28/2024辦公室生產現場工廠外不需太多人力與時間還可優(yōu)化品質的應用案例Pang

Data通過手機管理現場與設備的情況工人廠長管理者實時管理設備與產品的狀態(tài)現場情報監(jiān)控管理實時管理工廠主要情報管理者采集品質數據品質結果數據品質關聯(lián)的設備數據(溫度,

電流,

壓力,

震動,

重力)采集設備數據(溫度,

電流,壓力,

震動,

重力)品質統(tǒng)計分析報告主要設備數據采集按設備溫度/濕度工廠能源22龐數據工廠應用構造圖6/28/2024A企業(yè)材料入庫檢驗室，品質結果比

較分析B企業(yè)C企業(yè)D企業(yè)龐數據配件入庫品質檢測管理平直管理者按企業(yè)實時品質監(jiān)測品質管理者龐數據實時品質結果報告按企業(yè)工程能力管理

實時監(jiān)測管理，供貨商配件質量。

按供貨商，供貨產品的整體品質履歷管理。

按供貨商，提供的配件工程能力管理（SPC）

供貨商，配件入庫品質檢驗。

供貨商，出庫檢測結果與內部規(guī)定結果，快速方便質量比較分析。

對供貨商，通過，質量管理,向顧客提供高品質的產品，及產品數據。通過此舉確保商的品質信賴。236/28/2024中國工廠經營者管理者歐洲工廠亞洲工廠非洲工廠MES

主要生產情報實時傳輸(生產量/不良率/開工率/庫存量)實時工廠開工狀態(tài)實時財務狀態(tài)企業(yè)法人龐數據ERP

主要經營情報實時傳輸(銷售量/財務狀態(tài)/債券狀態(tài)/應收款/合同金額/資出狀態(tài))

本地工廠或異地工廠的生產情報實時管理

實時分析管理工廠的財務狀況

日/月/年

單位，自動分析統(tǒng)計管理。

快速決策，需要風險管理。

信息共享，得到了全球信息網絡。

所有的情況，通過圖表一目了然。周/日

單位

經營分析報表

通過手機隨時隨地管理移動設備管理24龐數據跨國企業(yè)管信息系統(tǒng)構造圖6/28/2024質量管理

辦公室檢驗室Pang

Databy

lot檢測數據方便輸入檢測員檢驗室管理員檢測SPC

結果質檢室管理管理供應商的質量按批（日、周、月、年）部分（供應商，客戶）

)各月報告（年度）單獨管理零件項目質量檢測樣品結果SAP檢測報告隨時隨地供應商輸入采樣結果和管理客戶的檢驗結果電腦手機25龐數據手動檢測概述6/28/2024傳感器大數據數據分析機器學習數據可視化MES數據庫??

??

??實時故障預測經營者情報共享實時異常感知龐數據實時數據分析流程通過分析引擎和機器學習引擎，實時異常檢測，預測故障。主要數據分析實時

SPC266/28/2024通過設備數據，生成標準數據，生成

的標準

數據與

實時進

入的數據進行比較，實時感知自相關分析。毫秒至秒單位實時異常感知。分析功能 說明應用案例例子一般觸發(fā)器對實時采集的數據，設定條件做異常

感知。上線或下線異常感知

(Greater/Less).持續(xù)在異常區(qū)間異常感知(Duration).特定區(qū)間異常感知

(Between).規(guī)律(Rule)

異常感知提供產業(yè)界已定義的規(guī)律

Western

Sty

le和

Nelson

Sty

le

用戶按照規(guī)律，配置條件做異常感知。因工廠環(huán)境與設備特點，產品生產時,發(fā)

生有規(guī)

律的條

件時，按規(guī)律配置條件做異常感知。設備或品質數據，脫離規(guī)定范圍，出

現數據

大變化

時異常感知。區(qū)間觸發(fā)實時采集數據，秒至分單位，快速計

算生成

區(qū)間，

區(qū)間數

據統(tǒng)計即，工程

能力（S

PC）與正

常數據

實時比

較，發(fā)

生異常

即可觸

發(fā)。傾向性預測對于數據持續(xù)上升或下降，或漸漸上

升下降

的現象

，實時

進行分析，預測達到警戒值的時間。溫度或壓力震動等數據，持續(xù)上升或

持續(xù)下

降，提

前預測到達警戒值的時間。相互關聯(lián)性分析互不相同的設備，通過關聯(lián)性分析找

到關聯(lián)

性，又

通過實

時關聯(lián)性分析找

到細微變化與異常變化。設備或品質相互關聯(lián)性大，通過關聯(lián)

性異常

感知，

早期

發(fā)現異常問題（例：馬達和滾軸的情

況。阻

力與老

化關

聯(lián)性異常）壓力機溫度，電壓等數據嚴格管理的

情況，

便準數

據與生產過程中進入的數據實時對比分析

，出現

異常及

時感

知自相關分析龐數據27實時異常感知摘要6/28/2024長時間的數據變化分批試分析異常感知分析功能 說明應用例子一天使用的電流量超過100時感知異常

。一個月采

集的設

備壓力

數據總

和低于3

50的情

況異常

感知。設備或品質數據沒有大的變化，安全

狀態(tài)運

行，在

安全

狀態(tài)中運行中，細微上升或下降的變

化時使

用自動

異常

感知。如：每周平均溫度是50，比平均溫度

上升10

%以上

或以下情況，異常感知

(標準偏差)設備或品質長時間運作漸漸發(fā)生變化

，這樣

的情況

，想

了解1個月或6個月之后的變化情況時

使用。如：因逆變器老化，發(fā)現電壓，漸漸

的上升

情況。觸發(fā)器時/日/周/單位

數據統(tǒng)計，按統(tǒng)計項目設置條件做

異常感

知。設備老化時使用，感知數據的變化。批量觸發(fā)器采集的數據，時/日/周/單位分析數據，與正常

數據進

行對比

異常感知。比較對象是：標準統(tǒng)計數據或整個數

據累計

統(tǒng)計結

果比較傾向性預測采集的數據漸漸上升或下降的現象時

，按時/日/周/月/單

位分析

，預測達到警戒值時間。龐數據分批試異常感知摘要28

6/28/2024短期，長期所有領域工程能力

快速便捷的分析。例子龐數據29SPC分析構造摘要分析功能說明Run

Chart通過

Run

Chart快速便捷的分析短期工程能力。USL,LSL

異常區(qū)間數據分析。X

(Bar)

-

R

Chart工程能力分析項目(CP,CPU,CPL,PPM,CPK,UCL,LCL,CPL,USL,LSL,AVG,Max,Min,個數)快速便捷的分析(數年的趨勢2秒內查詢)按時間，短期，長期X-Bar

分析。散布圖短期，長期

所有期間的工程能力的散布圖分析

(CP,CPK,CPU,CPL,PPM).快速便捷的分析(數年的趨勢2秒內查

詢)Rule

ChartWestern,Nelson

即用戶定義的規(guī)律，異常感知結果，分

析圖。異常事件為中心進行分析。SPC

Report多個設備的長期短期，工程能力統(tǒng)計

結果報

告分析

。點擊S

ort

（排序）功能，快速的了解問題工程能力狀態(tài)。點擊Click就會鏈接到X(Bar)-

R

Chart

查看詳細工程能力分析數據.Multi

Trend多個設備工程能力按時間順序，長期

或短期

，所有

數據趨

勢分析

。

(多年趨勢數據2秒內快速查詢)6/28/2024快速查詢數據即分析功能。（實時數據至多年的數據快速分析）分析功能 說明例子設備統(tǒng)計分析按注冊的設備統(tǒng)計分析。

數據統(tǒng)計項目（微分，最大，最小，

平均，

標準偏

差，個

數）等

，也支

持多重選擇分析。（實時數據或歷史

數據）快速查詢統(tǒng)計結果（多年的數據也不

超過2秒）

多個設備比較分析多個設備比較分析，便捷的設備數據

與品質

數據對

比。按時間方式，各種設備數據對比分析

。（多

年的數

據也不

超過2秒）

傾向性分析通過傾向性分析預測故障。提供長期

，短期

傾向性

分析。發(fā)生異常事件時，按配置的時間或區(qū)

間提供

預測分

析功能

。（如

：發(fā)生

異常，按配置時間預測故障日期）上升或下降傾斜度分析。關聯(lián)性分析找到關聯(lián)設備。關聯(lián)設備之間的關聯(lián)

性數據

分析。

分析異常發(fā)生時點關聯(lián)性數據，提供

脫離關

聯(lián)性范

圍（上

升或下

降）的

分析圖。觸發(fā)器圖提供，觸發(fā)器區(qū)間配置與數據比較分

析圖表

。按異常事件數據分析，提供異常數據

前后時

點圖表

。龐數據30一般分析構造摘要6/28/2024工廠內各系統(tǒng)和流程創(chuàng)新，達到智能化創(chuàng)新案例 說明31供應商

實時品質管理供應商配件檢驗表或實時采集生產數

據.

客戶就立刻了解供貨商的品質狀態(tài)。各供貨商品質狀態(tài)分析，了解供應商

的供貨

品質履

歷，持

續(xù)管理

品質大

數據，

確保品

質最佳

化。入庫質檢室管理入庫檢驗室，以往配件是通過紙或者E

XCEL管理

，通過

創(chuàng)新之

后，供

貨商品

質實時

管理，

既供貨

商品質

自動異

常感知

。因品質數據的管理，對客戶信譽度提升。

實時情報處理，系統(tǒng)提供快速準確的生產數據。實時品質異常感知量產時通過品質異常感知，預測品質

異既提

高品質

降低不

良。（S

PC），設備異常（故障）預測，自動檢測設

備細微

變化，

提供快

速做出

決策時

間。產品跟蹤分析產品生產時發(fā)生異常情況，通過采集

的供貨

商數據

與入庫

質檢室

數據追

蹤異常

原因。準確又快速跟蹤，產品生產時使用的

供貨商

配件狀

態(tài)數據

。設備維護管理設備或主要配件，維護計劃管理，提

前提醒

，確保

工廠設

備安全

維護，

按時維

護。倉庫和工廠環(huán)境管理工廠主要設施或倉庫通過數據管理，

防止配

件或產

品的變

質，最

佳的管

理配件.實時設備異常感知工廠內主要設備老化，或因環(huán)境變化

帶來的

異常，

預測。

（馬達

，油壓

，震動

，壓力

機既可

采集數