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工业大数据+AI 探索数字化转型新路.pdf
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工业大数据+AI
探索数字化转型新路径
互联网大数据的研究重点是对大规模数据的分布式存储和分布式处理，强调的是实时数据分析处理，是非结构
化数据的储存和管理机制，通常可以采用查询、统计、可视化等手段来获得数据的深层次信息。
工业大数据则是面向复杂工业过程，通过实现工业建模、预测、控制、决策、优化、故障诊断等一系列应用来
解决较为复杂的工业过程建模问题。
熟成
CCD
内包
外包
2
裁切
检查
入库
碱洗
延伸
涂布
粘尘
端面
粘尘
磨边
前制程阶段
3
所有环节中设备和系统
1
2
•
依赖人工：质检人员及
CCD
影
像等人员进行人工
判断
缺乏系统：未来半成
品大规模
出售需要及时标
记半成品的价
值，依赖人
工将面临严重挑战；
•
缺少模拟良品率
3
•
损耗波动幅度大：波动范
围
从
8%
到
15%
；
前制程
影响损耗：前制程环
节的
断膜是损耗主要原因
损耗
比例具有降低空间：行
业
损耗平均值在
7%
左右
•
•
生产损耗率较高
3
•
良品率波动幅度大：波动范
围
从
70
%
到
95%
；
前制程
影响良品率：前制程生
产环
节的设备、环境等因素影
响
良品率
A
规产品比例较低：
首次
A
规产
品比例约
80%
•
•
良品率具有提升空间
•
系统孤岛：大量孤岛存在
（系统
之间、部门之间）
数
据共享：
ERP/
WM
S/
M
ES
之间
信
息不共享，数据不统一
数
据价值：大量的数据还未被
采
集和利用，尚未用于决策
•
•
数据难以应用
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