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产品简介

更新时间:2017-08-02 16:26:00

智能制造应用解决方案

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概述

工业大数据解决方案致力于经济增长、能源需求、以及机器、设备组、设施和系统网络等实物资产角度,为工业客户提供基于人工智能的解决方案,在降低能耗、提升效率、减低成本、提升产值方面助力,引领工业4.0。打造一个高度灵活的个性化、数字化产品与服务的生产模式。

业务痛点

  • 原料消耗大;
  • 能源消耗大;
  • 环境污染严重。

业务目标

  • 提升良品率,延长产品寿命;
  • 降低能耗,提升发电效率;
  • 提高监管水平,优化环保公益。

智能工业

关键特性

1.先验证后实施:基于客户业务与数据现状,出具测试方案与数据结果,按测试结果落地最终方案;

  1. 组件化服务:包含数据平台建设、可视化监控、分析服务、VR仿真等一体化的配套方案;
  2. 数据安全:定制符合企业数据安全要求的系统架构设计,在保障服务的同时,确保数据安全;
  3. 开放性:提供多种工控协议的转化与传输支持,与行业合作伙伴联合,加速工业智能化。

应用场景


场景一:风电机故障预测

  • 内容介绍:随着出质保运行的机组数量越来越大,机组运行年限越来越久,机组的故障率逐年递增,风电场运维成本也逐年增加。弱计划性、“事后救火”的运维方式,已经无法满足业主追求利益最大化的需求。“强计划性、基于数据和知识的高效运维方式”是提高风电场运行效率、效益的关键,而风电机组的故障预警和诊断系统,在充分利用数据和知识的基础上,可实实在在的增强风电场运行的计划性和效率,是其中的关键技术。 风电机组远程故障预警及诊断系统最终实现机组故障自诊断,能提前预知潜在的,经过系统自主预诊断的故障的功能。与“运维窗口期预报系统”配合,可实现风电场运行维护的强计划性,大幅降低运维成本

场景二:光伏切片良品率提升

  • 内容介绍:光伏切片每片根据质量划分为不同的等级,不同的等级价格不同。提升1%的良品率,将会带来千万的收益大量的生产数据带来高昂的存储成本。生产数据没有得到利用,无法产生价值。生产流程靠经验或理论数据,无法快速验证及优化。通过大数据分析,建立良品率参数曲线模型,对生产过程监控和报警。通过阿里云提供的定制及其数据分析系统,对生产数据做多维度统计分析。通过阿里云大屏技术,建立车间和事业部生产大屏看板。

场景三:企业生产的产废次废分析

  • 内容介绍:根据企业产品,原材料等数据建立企业产废模型,并可以根据模型预测分析结果对产废企业申报不合理情况做出预警,原材料消耗量受产品产量 与危废产量影响,通过产废分析结果,优化人、机、料、法、环的“料”“法”两块,提升生产质量与环保工艺。

场景四:纺织业配棉方案优化

  • 内容介绍:大规模生产配棉方案优化,优化配棉方案,以保证产品质量同时大幅降低物料成本; 工艺分析及工艺优化,优化关键工艺参数,以提升产品质量; 机器维修调度优化,机器故障预测及维修调度优化,以提升维修效率,降低巡检人员成本,提供亿级设备的生命周期管理。
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