生命周期与价值流分析

2023-06-28 理论教育版权反馈

【摘要】：工业大数据主要指设计大数据、制造大数据及服务大数据，分布在产品整个生命周期过程中，即设计、生产、物流、销售、服务五个阶段，本书把这些阶段分成研发与设计，生产与供应链管理及运维与服务三个领域。④优化生产流程。将生产制造各个环节的数据整合集聚，并对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程。⑤推动现代化生产体系的建立。

工业大数据主要指设计大数据、制造大数据及服务大数据，分布在产品整个生命周期过程中，即设计、生产、物流、销售、服务五个阶段，本书把这些阶段分成研发与设计，生产与供应链管理及运维与服务三个领域。

（1）研发与设计

工业大数据在研发与设计领域的作用如下。

①实现定制化设计。企业通过互联网平台能够收集用户的个性化产品需求，也能获取产品的客户交互和交易数据；挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，实现定制化设计，再依托柔性化的生产流程，就能为用户生产出量身定做的产品。

②利用大数据进行虚拟仿真。传统生产企业在测试、验证环节需要生产出实物来评测其性能等指标，成本随测试次数增加而不断提升。利用虚拟仿真技术，可以实现对原有研发设计环节过程的模拟、分析、评估、验证和优化，从而减少工程更改量，优化生产工艺，降低成本和能耗。

③促进研发资源集成共享和创新协同。企业通过建设和完善研发设计知识库，促进数字化图纸、标准零部件库等设计数据在企业内部以及供应链上下游企业间的资源共享和创新协同，提升企业跨区域研发资源统筹管理和产业链协同设计能力，提升企业管理利用全球研发资源能力，优化重组研发流程，提高研发效率。

④培育研发新模式。基于设计资源的社会化共享和参与，企业能够立足于自身研发需求开展众创、众包等研发新模式，提升企业利用社会化创新和资金资源能力。

（2）生产与供应链管理

工业大数据在生产与供应链管理领域的作用如下。

①优化工业供应链。射频识别等电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，使仓储、配送、销售效率得到大幅提升和成本大幅下降。跟踪产品库存和销售价格，而且准确地预测全球不同区域的需求，从而运用数据分析得到更好的决策来优化供应链。

②推动经营管理全流程的衔接和优化。整合企业生产数据、财务数据、管理数据、采购数据、销售数据和消费者行为数据等资源，通过数据挖掘分析，帮助企业找到生产要素的最佳投入比例，实现研产供销、经营管理、生产控制、业务与财务全流程的无缝衔接和业务协同，促进业务流程、决策流程、运营流程的整合、重组和优化，推动企业管理从金字塔静态管理组织向扁平化动态管理组织转变，利用云端数据集成驱动提升企业管理决策的科学性和运营一体化能力。

③提升车间管理水平。现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，用来探测温度、压力、热能、振动和噪声等，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析等。

④优化生产流程。将生产制造各个环节的数据整合集聚，并对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程。当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，对各环节制造数据的集成分析有助于制造商改进其生产流程。

⑤推动现代化生产体系的建立。通过对制造生产全过程的自动化控制和智能化控制，促进信息共享、系统整合与业务协同，实现制造过程的科学决策，最大程度实现生产流程的自动化、个性化、柔性化和自我优化，实现提高精准制造、高端制造、敏捷制造的能力，加速智能车间、智能工厂等现代化生产体系建立，实现智能生产。

（3）运维与服务管理

大数据将帮助工业企业不断创新产品和服务，发展新的商业模式。通过嵌在产品中的传感器，企业能够实时监测产品的运行状态，通过商务平台，企业能够获得产品的销售数据和客户数据，通过对这些数据的分析和预测，企业能够开展故障预警、远程监控、远程运维、质量诊断等在线增值服务，提供个性化、在线化、便捷化的增值服务，扩展产品价值空间，使得以产品为核心的经营模式向“制造+服务”的模式转变。

生命周期与价值流分析

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