工业物联网在智能制造领域的九大应用场景分析.doc

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1、工业物联网在智能制造领域的九大应用场景分析　　u传统制造模式　　A品牌、B品牌、C品牌……的设备数据和环境数据分别采集并上传到不同的数据库；　　不同品牌的设备数据标准不统一，所有的设备数据和环境数据没有关联，只能做单点的分析，而无法做整体数据分析。　　u智能制造模式　　实现了数据标准的归一化，使得A品牌、B品牌、C品牌……的设备数据以及温度、湿度、空气质量、电压、电流……等环境数据统一采集并上传到同一个的数据库。　　能够在同一个数据库中对所有的设备运行数据和环境数据进行整体的分析。　　　　2、生产设备的故障与检修——从被动到主动　　场景：某汽车组装工厂有

2、上百道工序，每天的产量是1000台小轿车，能否确保365天无故障？　　u传统制造模式　　监控设备运行状态，被动的判断每道工序是“正常的”还是“故障的”，而任何一个工序发生故障，整条流水线就得停止生产。请该工序厂家的人上门维修设备至少2天以上，每天损失1000台小轿车的利润。　　u智能制造模式　　将设备运行的数据进行分析比对，提前预知可能发生故障的设备，邀请相关厂家的维护人员上门进行更换，安排一次2小时的主动停机，将故障损失降到最低。　　3、降低产品的维护成本和运行风险　　场景：某锅炉制造企业需要对本厂出厂的锅炉定期进行维护保养，如何控制维护成本呢？　　u

3、传统制造模式　　人工巡检，成本越来越高。　　锅炉运行数据丢失，无法进行优化　　u智能制造模式　　将锅炉的所有的运行数据远程传回原厂，能够有针对性的安排巡检，大大降低售后服务成本；　　对锅炉的运行数据进行分析并进行运行优化，延长锅炉使用寿命，降低风险。　　4、企业转型升级：从生产制造商到运营服务商　　场景：2005年，GE旗下的飞机发动机公司改名为“GE航空”，业务模式发生重大转型。　　u传统制造模式　　转型之前：只做发动机产品。　　u智能制造模式　　转型之后：提供航空管理服务，包括运维管理、能力保障、运营优化和财务计划的整套解决方案，还可以提供安全控件、

4、航管控件、排程优化、飞航信息预测等各类服务，带来的价值控件更大了；　　效果：过去是在飞机落地后才进行检修，而现在可以在飞行途中就能对发动机的健康状况进行实时监控，飞机落地后就可以及时的进行维护。现在从芝加哥飞上海的航班，落地后只需要检修3个小时就能够从上海启程返回芝加哥，航班周转率大大提升。　　5、确保备品备件销售：重要利润