工業數字化困難重重?DQMIS 2019邀您共探數據質量驅動的智能制造

工業數字化困難重重?DQMIS 2019邀您共探數據質量驅動的智能制造

  • 時間:2019-09-05 08:00至2019-09-05 18:00
  • 地點:北京北京
  • 主辦方:北京華矩管理咨詢有限公司

活動介紹

  伴隨著“智能制造 2025”國家戰略的實施,大數據應用已成為制造業生產力、競爭力、創新能力提升的關鍵,是驅動制造過程、產品、模式、管理及服務標準化、智能化的重要基礎,體現在產品全生命周期中的各個階段,對海量異構的工業現場數據和信息進行智能分析并處理,推動制造業向基于工業大數據分析與應用智能化的產品需求、設計、制造、銷售及服務的數字化轉型。

  工業大數據是智能制造的引擎,而數據質量是關鍵

  工業大數據是由工業領域信息化應用所產生的海量數據組成,來源涉及產品全生命周期的需求設計、原材料采購、生產制造、倉儲物流、銷售售后、報廢回收等環節,包括傳感器、工控系統、MES、ERP、CAX、PDM、SCM、CRM等相關工業信息化應用,數據的多源和類型的多樣性導致數據情況十分復雜。麥肯錫報告認為:有效利用這些大數據能夠幫助制造商提高設計和生產效率,降低缺陷和返工,更好地滿足客戶需求和進行有效的營銷。然而,很多時候由于采集系統缺陷、鏈路問題、硬件故障、模型參數錯誤、人為因素等主客觀原因造成的數據質量問題不可避免地廣泛存在,這些低劣的數據都將導致大數據分析結果出現偏差,更嚴重的結果是可直接導致生產事故或錯誤決策,給企業經營發展造成不利影響。

  以波音公司飛機系統為例,波音737發動機在飛行過程中每30min就能產生10TB數據,這些數據被有效用于故障診斷和預測,而故障診斷和預測的結果保障基礎是準確的數據。2019年3月10日,一架埃塞俄比亞航空公司的波音737MAX型客機起飛后6分鐘墜毀,正是因為飛機信號系統接收到一個假信號,信號顯示飛機“抬頭”,所以飛機自動失速控制系統持續給出了“低頭”的指令,機組人員與飛機自動失速控制系統搏斗很長時間,但最終還是發生了墜機悲劇。血淋淋的教訓告訴我們,數據質量問題導致“假信號”的發出,重則甚至關乎生命安全。

  數據質量再受關注,工業4.0及制造數字化任重道遠

  在制造業企業信息系統中,普遍存在大量的數據質量問題,例如某大型機車企業ERP系統中近20%物料存在“一物多碼”問題,造成裝備物聯網數據質量堪憂;某大型制造企業1個月的狀態工況數據中,無效工況(如盾構機傳回了工程車工況)、重名工況(同一狀態工況使用不同名字)、時標混亂(當前時間錯誤或時標對不齊)等數據質量問題約30%。

  工業大數據的重要性眾所周知,應用價值潛力巨大。近年來,隨著物聯網、工業4.0等戰略的發展,數據質量漸漸被更多制造企業所關注。但調查顯示,我國制造業只有不到1/3的企業開展了數據治理,51%的企業仍在使用文檔或更原始的方式進行數據管理,要想深度挖掘工業大數據的價值仍困難重重。

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  2019年9月5日,由北京大學、國家電網全球能源互聯網研究院與華矩科技三家產學研代表聯合發起的第三屆大數據?數據質量管理國際峰會將在北京舉辦,峰會以“數以質造?質造未來“為主題展開深入探討與交流,薈萃技術發展與產業升級,匯聚國內外數據質量學術大拿、技術大拿、行業應用及技術創新者,不僅從更新更全的角度剖析數據質量的前沿發展,而且更貼合各行業各領域深度的業務場景,提供全新的視角與思考。

  針對制造工業,DQMIS 2019特設工業智造板塊,深度挖掘制造業物聯網、產線監控、制造數字化、無人工廠等業務場景,結合數據資產、數據中臺、元數據管理、邊緣計算等前沿技術話題,邀請了國內外技術大咖及行業領袖現身說法,分享智造數字化過程的數據質量難點與實踐,給制造企業帶來更多啟發與探討。

  已確定發言工業主題嘉賓

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