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中船镇柴：推进智能制造，数据驱动高效脉动式生产

生产计划方面：借助MES系统，从原料检验开始，实时采集质量数据，运用SPC工具分析波动并调整参数，确保产品质量稳定。以设备与生产数据为依据，详细记录产品信息，实现质量问题的快速追溯。图2基于装配代码的装配工艺流程3）软件系统升级开发为配合生产设计体系建设的细节基础数据工作，实现数据流的畅通，在生产设计室和信息化部门的共同推动下，对现有的PMS数据管理系统和和用友U8平台两大平台进行升级开发图4带生产代码的生产清单（2）生产计划数字平台方面通过主生产计划底表的数字化生成和ERP系统各相关模块的数据集成，建立公司主生产计划平台，实现主生产计划的业务数字化、数据结构化、管控体系化、变更便捷化， 1）建立主生产计划业务流程，主生产计划管理的数据核心源是主生产计划底表，它集成了公司ERP系统各相关模块的业务数据和经营业务数据。 3）数据结构化，主生产计划管理的重要数据标识是机型大类。将原来杂乱随意的数据转变为结构化的规范表述，为后续各类数据的执行管理与统计分析打下基础。

来源：e-works

2026-02-02

基于安全生产大数据的风险预警预控

随着信息科技的不断发展和互联网技术的不断普及，许多先进的设备和技术被应用于安全生产管理过程中，同时也形成了体量巨大的安全生产大数据。建立和生成安全生产大数据库，实现风险管理因素数据化管理。 1.2安全生产大数据安全生产大数据来源于四类主体，即政府，对安全生产负有监管职责的政府部门；企业，从事生产经营活动的单位；员工，所有劳动从业人员；社会，安全中介、媒体、相关机构和群众个人。安全生产大数据包含结构化、半结构化和非结构化三种基本数据结构。，以事前、事中、事后为尺度，并作为一种数据存储标准，以双重标准的模式进行数据结构标准规范化，使安全生产大数据不仅是以基础数据资源的身份被存储，同时还贴上了安全领域数据的标签，为以后作为安全生产大数据被提取和分析

来源：工程管理前沿

2020-08-21

蔚来汽车：数据驱动下的全价值链智能协同与柔性生产实践

具体应用如下：（1）制造运营平台（MOP）：实现生产订单全生命周期管理、工厂实时数据采集、各车间生产监控与预警、物流配送协同、质量管理协同。该平台利用工业5G、大数据、物联网、工业AI、工业边端云及数字孪生等技术，搭建数据塔台，整合库存透明度、智能制造执行及质量数据平台，打通供应链上下游信息，实现高柔性生产、全流程工艺控制、实时质量监控及设备预测性维护该平台打通研发、生产、供应链及售后服务全业务链，以自主研发与联合创新结合，实现数据驱动下的智能决策与柔性生产。该体系全方位强化工业数据接入能力，赋予现场设备通信与计算能力，实现了设备运行、生产及能耗等实时数据的精准采集与即时控制。该层通过低成本、高便捷的信息化服务，助力企业实现生产流程云端迁移、无纸化作业、生产可视化及数据深度追溯。

来源：e-works

2026-02-02

生产数据信息管理系统的设计和应用

现在还有许多制造企业仍在沿用传统的手工作业进行生产过程的管理，生产部门现有的管理系统中，几乎都是通过工人手工来进行数据的采集录入，这不仅输入速度慢，而且出错率高，数据信息可靠性差。该产品的信息录入由现场相关的生产产品操作人员负责，主要录入了产品的生产制造信息(装配、测试、缺陷)，同时通过报交来检验所有生产数据信息的完整性。确保了生产线数据的可追溯性，对出现的质量问题，可以作出及时响应。二、结语本系统是以制造企业中的生产过程为基础的，把作业中的生产数据信息按一定的规则收集起来的系统，因此它的数据信息流贯彻整个生产过程，使生产过程控制和质量控制规范化、科学化、统一化，有助于工作效率和质量控制水平的提高，同时引进的条形码技术能为生产制造和库存管理提供高效、准确的数据采集和产品追踪的作业手段，有助于提高生产效率，降低劳动成本；通过建立质量数据，实现了生产过程中的质量信息共享，有利于质量管理人员及时发现问题

全面质量管理

来源：万方数据

2013-03-14

瑞晟智能：打通数据集成，联动智能生产系统

数据集成模块正在向务实方向发展。瑞晟智能要确实帮助客户进行落地执行，确实将企业的生产链数据集成到一起，真正实现无纸化办公。瑞晟智能为九牧王提供的智能化生产系统主要具有以下三大特点：第一大特点是信息数据中心的形成。 “因为它的生产系统整体数据实实在在落地，不像以前，有的企业买了N套系列，但各个系统的数据并没有联结在一起，还是各自分段的，现在市场上很多企业都面临着这样状况。也就是购买系统的所有数据各自分割无法系统化，也就使得生产系统没办法连贯在一起。而选择与瑞晟智能合作，最大的优势就是所有系列产品软件架构是在一个数据脚本下集成和开发的，在数据对接上的使用是有效及时的。这令生产反应非常快速，只要有原料就可以快速投入生产，并让每一件服装每一件产品的生产都是有效的，并在整个市场环境里可以追踪的数据。这就是未来实时数据管理的新型产销模式，也是可以预见的未来。

来源：《中国纺织》

2020-12-04

教你一招，解决采购与生产间的“数据单位”之争

随着数字化时代的来临，企业对项目设计、采购、库存、生产，成本核算等，都需要进行数字化精准管理，告别以往的粗放管理模式。 EPLANProPanel有强大的3D布局、布线及计算统计功能，能自动、精准的生成相关配柜辅料BOM，满足采购、生产等部门所需要的相关数据，并自动上传至PLM进行数字流程管理，成本精准核算。加工中心则需要每根线槽、导轨的实际精准长度数据，可以方便加工人员进行测量取材，提高加工效率。怎样实现各个部门对线槽、导轨的不同数据需求呢？具体操作请见下文。 EPLANProPanel3D布局布线设计，如图1、图2、图3：图1线槽、导轨布局设计图23D元器件布局设计图33D自动布线设计2.采购部门需要在报表上清晰的看到，每根线槽、导轨的供货标准长度，现在需要采购几根，详细数据显示和设置方法如下自动生成采购部门所需报表，调用设置好的模板，生成报表时，注意筛选器的设置，如图9、图10：图9筛选器设置图10采购部门需求报表3.加工中心需要在报表上清晰的看到，每根线槽、导轨的实际裁切长度，需精确到mm，详细数据显示和设置方法如下

来源：EPLAN

2023-02-26

数据挖掘技术在知识生产管理中的应用分析

因而随着知识生产的进行，保存在计算机文件和数据库中的数据将以惊人的速度增长，区分这些数据哪些是有用的哪些是无用的就显得至关重要，而数据挖掘恰好就是解决这种问题的一种关键技术，本文将探讨数据挖掘技术在知识生产管理中有哪些应用使知识生产在保证按时按量的前提下达到成本最低。3数据挖掘技术在知识生产管理中的应用在一般物质生产管理中引入数据挖掘技术已有不少研究，主要应用于客户管理、企业资源计划、库存管理及质量管理等方面。保证按期完成生产任务，尽可能地提高企业的经济效益。增加企业利润。在生产计划管理中引人数据挖掘技术，可大大提高管理水平，从而提高生产效率。利用数据挖掘中的预测型模型，使生产计划更系统、更完善。这就用到了数据挖掘技术，首先利用分类或聚类等技术把现有的生产组织进行分类，对不同类的数据进行统一的数据结构和编码，建立生产组织的信息仓库；当接到一项生产任务时，利用数据挖掘中预测型和描述型相结合的模型方法检索知识库中的数据。并直接加以利用，以提高生产效率。在知识库管理中引人数据挖掘技术，能更好地控制知识库中的知识数量和质量。通过分析数据中隐藏的关联和规律。为企业的决策者提供支持，提高生产效率。

来源：万方数据

2009-02-26

制造型企业应如何开展生产现场数据分析

随着大数据技术逐渐成为工业4.0的标配技术之一，生产制造型企业基于数据的生产和管理需求越来越高。仅仅凭借统的方法与技术，已经无法满足企业处理海量大数据及改进生产的需求。因此，在研发、生产等多个环节，引入大数据技术，构建工业大数据分析平台已成为制造企业转型升级的具体方向。以制造企业原有的数据资源为基础，搭建分大数据分析平台，针对供应链信息、生产制造过程数据建立完备的模型，结合生产制造工艺理论知识深入挖掘、分析，将为企业生产发展的各方面提供科学、准确的决策指导。在数据处理方面，搭建大数据分析平台，可以优化对生产过程中大批量数据的采集、存储、挖掘、应用的能力，加快数据的处理速度，对生产流程中各环节产生的数据协同管理、分析，提高数据的利用率。通过搭建生产管理驾驶舱，结合数据大屏，帮助制造企业从不同的维度和筛选条件来分析生产运营情况，如企业每天生产任务量、生产运行状况、设备情况、订单执行情况等企业生产现场关键数据以及预警信息都可以准确高效的被直观展现

来源：e-works

2020-11-30

数字化转型的契机，大数据驱动高效生产

在数字化引领的新时代，原始设备制造商和供应商纷纷加入转型浪潮，利用云计算技术，将大数据转换为智能数据，用于生产监控和管理，工业4.0模式帮助制造商与最终用户实现最好的协作，工厂企业可以轻松完成当前生产任务或规划未来数字化转型的创新机遇数字化带来巨大的价值将在制造业各个环节中得到体现，对于工厂规划人员和生产经理来说，今天所面临的重大挑战是大数据的运用，如何将工厂里大量的、分散的杂乱数据进行结构化处理，怎样转化为可用的智能数据，并将数据融合到操作系统里，让工作流程更好地可视化。从物料的处理到工具管理，以及工作流程的安排，未来制造全部实现数字化，工厂可以快速、灵活的方式分批生产。各个智能生产单元除了完成各自任务以外，还会与其它环节相互呼应。因为，数据通信打通了他们之间的隔阂。未来制造业通过物联网和云计算将分散各地的供应商、制造商和消费者连接在一起，工厂可以为客户和消费者提供生产计划，保持流程的经济可行性和全球竞争力。

来源：多智时代

2020-01-27

从物流、生产到质管，格力用大数据实现智能制造新标杆

”而事实上，除了珠海格力，作为格力集团生产出口基地的芜湖格力，大数据的运用也早已投入到生产运营的各个环节，今天我们就一起走进芜湖格力，感受一下大数据在智能制造领域发挥的价值。图2芜湖格力车间生产场景1.Y：可以介绍一下格力的数据分析团队，以及需要通过大数据分析达成的目标吗？X：我们部门叫做生产计划部，是公司负责IT信息化的部门。具体工作包括整合前期开发的数据平台将数据分析深入到各个需要分析的流程，涉及生产过程、质量提升、月度绩效、产品管理、生产周期管理等各个环节，目标是解决我们从原材料、生产、质量、产品等一系列的数据分析需求。由于生产型企业本身涉及的流程繁多，在靠人力运维的时代，只能在电脑上用EXCEL表格进行监控，经过MES（制造企业生产过程执行系统）系统的全面实施，目前已经采集到物流配送过程中的库存数据、拣选备料数据、配送执行数据和分厂接收数据图4芜湖格力项目价值实现杠杆在使用了YonghongZ-Suite大数据分析平台后，帮我们提高了在生产环节的核心竞争力，对物料、生产环节全方位监控，在提高工作效率的同时，还降低生产线残次率。

来源：永洪BI

2017-03-26

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