制造业大数据分析 打造新一代智能工厂

近年来，智能工厂在全球范围内成为制造业的热门话题。面对人力短缺、工资上涨、产品交期缩短和市场需求多变等挑战，制造业正经历着一场转型的浪潮。在这场变革中，如何在控制生产成本的同时提高生产力和效率成为转型的核心目标。从德国、美国到中国台湾，各大制造强国都在积极推动工业4.0，以期帮助制造业解决经营难题，提升竞争力。而大数据分析与优化（MAO）作为工业4.0发展的基础，正发挥着至关重要的作用。

在制造业的大数据分析领域，IBM以其深厚的技术积淀和丰富的行业经验，提供了全面的解决方案。IBM商业分析部资深业务刘君彦指出，虽然市面上存在许多大数据分析解决方案，但它们大多仅限于资料视觉化，即以图表呈现分析结果。而IBM的MAO解决方案则能够深入制造业所面临的具体问题，进行精准的分析和预测。例如，针对物料问题、设备故障、产品良率以及制程转换等挑战，IBM归纳出制造业大数据分析的五大应用模式。

第一，物料品质监控。传统的方法往往无法及时发现原料品质的不稳定，而MAO能够主动分析趋势变化，一旦发现潜在问题即早做出预警，以便及时解决，确保产品品质。

第二，设备异常监控与预测。MAO利用设备感测资料和维修日志，找出设备异常的模式，实时监控并预测未来的故障机率，使工程师能够迅速做出最适当的决策。

第三，零件生命周期预测。制造业者通常根据供应商的建议定期更换零件，但忽略了生产环境和条件对耗损速度的影响。MAO能够精准预测零件的生命周期，在最佳时机提出建议，实现品质与成本的双赢。

第四，制程监控提前警报。制造业的制程参数众多且相互影响，如果因为参数偏移而影响品质，传统的追查方式非常耗时。而MAO通过建立品质预测模型，一旦发现参数偏移，立即发出警报，让工程师能够迅速调整。

第五，良率保固分析。产品良率低或保固期间出问题，会直接影响企业的成本和形象。MAO结合生产设备和维修保固资料，建立预测模型，预测良率并降低保固成本。

在汽车制造业的应用中，IBM的MAO解决方案已经取得了显著的成果。例如，Honda通过MAO改善了电动车电池的寿命。透过IBM的解决方案，Honda能够搜集车辆在行驶中的各种资讯，如道路状况、车主行为和环境状态等，这些信息不仅可以帮助预测电池的寿命，及时提醒车主更换电池，还可以为研发部门提供未来设计电池的参考。

同样地，德国汽车业者BMW也利用大数据分析在短短12周内将零件报废率降低了80%。在一台汽车所需的众多零件中，BMW过去需要等到最终组装阶段才能知道某个零件是否可用。而现在通过大数据分析技术提前预知零件是否合格避免了大量的报废损失为企业带来了巨大的经济效益。这些成功案例充分展示了大数据分析与优化在制造业中的巨大潜力与广泛应用前景。在引入IBMMAO解决方案后，引擎生产线得以进行实时的监测与分析。如果产品质量达到标准，直接进入最后的组装流程；一旦检测到零件质量问题且无法修复，将立即报废。而对于可修复的零件，经过修复后还会再次进行严格的质量检测，从而大幅提高生产效率并降低报废率。

蒲项钢铁品质飞跃的新篇章

钢铁是国家的重要基础产业，其生产过程通常是连续作业，一旦产品不良率上升而又无法迅速找到原因，钢铁企业往往只能被迫停机，带来的损失巨大。蒲项钢铁曾面临这样的困境。幸运的是，IBMMAO解决方案的引入，使蒲项钢铁在不停机的情况下，精准地找到了产品瑕疵的根源，既避免了损失，又提升了生产效率。

吴育瑞深入解析了这一问题：钢铁原料需经过热轧制程，转化为钢卷、钢板或条钢线材等产品。在热轧制程中，包括水刀切割、涂漆等多个环节。蒲项钢铁曾怀疑是由于机器腐蚀或人为操作不当导致产品不良率上升。但IBMMAO的分析揭示了真正的原因：外部环境的高温潮湿导致机器生锈、水刀切割角度出现偏差，以及杂质混入钢材影响涂层质量，进而影响了钢材的最终品质。

解决之道在于IBMMAO的智能化功能：当各项参数出现偏离时，系统会自动提示工程师重新调整关键参数，使其恢复到既定水平。为了精准识别关键驱动因素，IBMMAO能在成千上万的监测数据中筛选出关键的决策因素，建立简洁有效的预测模型。通过回归模型确定如何更好地控制这些驱动因素。

李艺锋强调，MAO对制造业的积极影响不仅在于预测潜在风险，更能提供最佳决策建议，优化生产流程，降低成本，为企业创造更大的利润。IBMMAO解决方案为蒲项钢铁带来了质的飞跃，助力其稳固在钢铁行业的前沿地位。