Smart-Plant工业大数据应用场景（一）

工业4.0的概念自诞生以来，即在全球生产制造行业掀起转型与升级的话题热潮，在传统企业通过转型与升级迈向智能制造的过程中，工业大数据无疑扮演着重要角色。工业大数据不仅包括企业在研发、生产、销售、服务、管理等过程中所产生的企业数据，也包括如经济运行、行业、市场、竞争对手等外部数据，对这些数据的采集、管理、分析与应用，将成为驱动企业转型与升级的巨大动力。Smart-Plant致力于深化工业大数据在生产过程控制、设备故障预测、产品研发与设计、销售与生产预测、供应链管理等方面的应用，并通过大数据交易为企业的决策提供可靠的参考依据，为其数字化、智能化、互联网化转型提供有力支撑。
生产过程控制
Smart-Plant工业大数据在生产过程控制中的价值主要体现在以下几个方面：
1. 改进生产工艺
Smart-Plant工业大数据有助于分析整个生产流程中每个环节的执行情况，当某个流程偏离标准工艺时，通过对大数据进行分析能够快速地发现错误或者瓶颈所在，使问题更容易解决。
2. 建立生产过程虚拟模型
利用Smart-Plant工业大数据技术对产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，以减少实际生产过程中的风险。
3. 优化能耗
在生产中对所有流程进行分析与控制将会大大降低能耗，优化能耗管理。Smart-Plant利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可为企业优化生产过程中的能耗提供参考数据。
4. 质量事故分析
Smart-Plant可以帮助生产企业追溯产生质量事故的环节及原因，从而做出分析与改进，降低再次出现质量事故的概率。
Smart-Plant通过大数据采集、管理、分析及应用，达到以上四方面的效果，从而实现优化生产过程控制、突破生产瓶颈的目的。
设备故障预测
Smart-Plant通过分析来自生产设备中所安装的传感器振动、温度、电信号等大数据流，为设备管理、故障诊断和预警提供支撑。
具体来说，Smart-Plant可以通过以下方法实现设备故障预测：
1. 通过历史故障记录以及缺陷数据分析，得到造成设备故障的主要因素；
2. 对设备故障因素进行关联性分析；
3. 通过对历史经验、基础数据以及因素之间关联关系构建风险评估模型；
4. 进行设备的应用场景选型，并根据场景进行数据准备、数据筛选、数据挖掘；
5. 通过决策平台对分析后的数据进行图形化展示，并对数据进行验证。
Smart-Plant工业大数据可以准确预判设备发生故障的趋势，并发出预警，降低设备发生故障的概率，确保设备运行的可靠性。