美林?jǐn)?shù)據(jù)：制造業(yè)的診斷專家

鐘春霞+龐貝

數(shù)據(jù)已成為國(guó)家基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，大數(shù)據(jù)正日益對(duì)全球生產(chǎn)、流通、分配、消費(fèi)活動(dòng)，以及經(jīng)濟(jì)運(yùn)行機(jī)制、社會(huì)生活方式和國(guó)家治理能力產(chǎn)生重要影響。

隨著信息化建設(shè)的飛速發(fā)展，我國(guó)工業(yè)企業(yè)積累了大量的數(shù)據(jù)。如何進(jìn)行數(shù)據(jù)管理挖掘、洞悉數(shù)據(jù)、挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，將成為工業(yè)企業(yè)提升產(chǎn)品質(zhì)量、促進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新、優(yōu)化管理方式和商業(yè)模式，推動(dòng)制造業(yè)向服務(wù)型轉(zhuǎn)變、傳統(tǒng)制造業(yè)向智能制造轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵。

美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司（簡(jiǎn)稱：美林?jǐn)?shù)據(jù)，NEEQ：831546）扎根制造業(yè)近20年，憑借領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)技術(shù)和深厚的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，面向智能制造、智能電網(wǎng)等領(lǐng)域提供定制化大數(shù)據(jù)產(chǎn)品及解決方案，并深度參與“中國(guó)制造2025”、“一帶一路”、 “互聯(lián)網(wǎng)+”等國(guó)家戰(zhàn)略，助力“十三五”規(guī)劃戰(zhàn)略落地，取得了長(zhǎng)足發(fā)展。

美林?jǐn)?shù)據(jù)將大數(shù)據(jù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值形象地比喻為千里眼、順風(fēng)耳、金算盤、預(yù)警機(jī)。在工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用、創(chuàng)新過程中，美林?jǐn)?shù)據(jù)始終以企業(yè)為中心，互聯(lián)互通企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，鏈接行業(yè)數(shù)據(jù)、產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)、全鏈條數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)透明經(jīng)營(yíng)、科學(xué)決策、成本管控、趨勢(shì)預(yù)測(cè)等，通過提供提質(zhì)、增效、創(chuàng)新、個(gè)性化的服務(wù)，致力于打造以行業(yè)龍頭企業(yè)為核心的數(shù)據(jù)軸，協(xié)助客戶洞察數(shù)據(jù)價(jià)值，共享數(shù)據(jù)融合流通紅利。

美林?jǐn)?shù)據(jù)的“千里眼”、“順風(fēng)耳”、“金算盤”、“預(yù)警機(jī)”有多神？

大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)裝配

中航某研究所組裝“慣性測(cè)量系統(tǒng)”時(shí)，在裝配部件均質(zhì)檢合格的情況下，一次裝配合格率僅為45%，且通過人工方式無(wú)法有效提高。

美林?jǐn)?shù)據(jù)通過分析業(yè)務(wù)場(chǎng)景，提出基于性能公差的精確裝配大數(shù)據(jù)解決方案，確定該系統(tǒng)的G部件安裝軸向?qū)ρb配合格率的影響最大，并作為主要分析要素。采用數(shù)據(jù)分析挖掘算法，創(chuàng)建“G部件最佳安裝位置識(shí)別模型”，預(yù)測(cè)G部件是否能應(yīng)用到本次裝配中及適合安裝的軸向。經(jīng)測(cè)算，該系統(tǒng)的一次裝配合格率由45%提升至70%。

大數(shù)據(jù)反竊電分析

某電力公司年竊電損失達(dá)上億元，傳統(tǒng)例行用電檢查和應(yīng)用用采數(shù)據(jù)構(gòu)建人工規(guī)則來(lái)判斷竊電嫌疑人，隨機(jī)性強(qiáng)、遺漏多、稽查力度難以實(shí)施，無(wú)法有效控制竊電行為。

美林?jǐn)?shù)據(jù)通過對(duì)歷史竊電數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，建立嫌疑人辨識(shí)模型，圈定嫌疑人清單；通過建立竊電異動(dòng)偵查模型，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)全方位監(jiān)控；通過建立多層級(jí)、全視角的竊電用戶畫像，對(duì)未來(lái)可能進(jìn)行竊電的用戶進(jìn)行預(yù)防；采用MAP評(píng)價(jià)指針，通過用電用戶多維度數(shù)據(jù)，構(gòu)建竊電用戶畫像，對(duì)未來(lái)容易發(fā)生竊電行為的用戶及時(shí)進(jìn)行干預(yù)，使得竊電用戶識(shí)別精準(zhǔn)度及竊電稽查效率顯著提高。

經(jīng)測(cè)算，通過反竊電建模應(yīng)用，使電力公司線損率降低1%，間接挽回經(jīng)濟(jì)損失上億元，大大提升電網(wǎng)運(yùn)監(jiān)效率、節(jié)省人工成本。

大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)管控

某家電制造企業(yè)在全球工廠數(shù)量超過100個(gè)，工廠設(shè)備自動(dòng)化和管理信息化程度較高，每天全球工廠產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量達(dá)TB級(jí)。但各工廠主要依靠傳統(tǒng)報(bào)表向集團(tuán)匯報(bào)，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、時(shí)效性較差，集團(tuán)管理層無(wú)法及時(shí)、客觀的掌握和評(píng)價(jià)企業(yè)運(yùn)營(yíng)狀況。

美林?jǐn)?shù)據(jù)基于自主產(chǎn)權(quán)的Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)為客戶建設(shè)“互聯(lián)工廠大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)”，按照三個(gè)層級(jí)（全球/區(qū)域/工廠）、五大產(chǎn)業(yè)、近50項(xiàng)業(yè)務(wù)指標(biāo)，統(tǒng)一管理全球100多個(gè)工廠數(shù)據(jù)，以集團(tuán)視野，全景化、數(shù)字化、動(dòng)態(tài)展現(xiàn)企業(yè)運(yùn)營(yíng)情況。通過集中管理、分析和展現(xiàn)，實(shí)時(shí)監(jiān)管工廠生產(chǎn)狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)透明經(jīng)營(yíng)、業(yè)務(wù)對(duì)標(biāo)排名、資源適時(shí)調(diào)配、生產(chǎn)能力精確調(diào)度。通過建設(shè)互聯(lián)工廠，用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，實(shí)現(xiàn)人與信息高效互動(dòng)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品、設(shè)備等問題，快速響應(yīng)并排故，同時(shí)為實(shí)現(xiàn)客戶訂單個(gè)性化、定制全流程透明化奠定基礎(chǔ)。

大數(shù)據(jù)解決全制造過程質(zhì)量問題

某制造企業(yè)斷路器的生產(chǎn)線質(zhì)量數(shù)據(jù)采集，質(zhì)量檢測(cè)的電子化、信息化程度不高。測(cè)試環(huán)節(jié)質(zhì)量問題反復(fù)出現(xiàn)，影響生產(chǎn)效率和良品率。此外，企業(yè)采用訂單式生產(chǎn)模式定制化特征明顯，不確定因素眾多，產(chǎn)品質(zhì)量難以控制，依靠工人經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行問題分析和處理，隨機(jī)性和偏差性較大。

基于此現(xiàn)狀，美林?jǐn)?shù)據(jù)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)設(shè)計(jì)并構(gòu)建產(chǎn)品生產(chǎn)過程質(zhì)量問題分析系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量問題分析模型化、定量化、可視化。

★ 質(zhì)量問題分類：基于產(chǎn)品生產(chǎn)過程各工序測(cè)試數(shù)據(jù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)，利用分類模型、統(tǒng)計(jì)模型，將質(zhì)量問題進(jìn)行定性、定量。

★ 影響因素分析：基于質(zhì)量問題分類結(jié)果、測(cè)試數(shù)據(jù)、影響因素?cái)?shù)據(jù)等，利用統(tǒng)計(jì)模型，確定質(zhì)量問題所有影響因素；利用關(guān)聯(lián)分析算法，構(gòu)建影響因素分析模型，挖掘影響產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵因素。

★ 質(zhì)量問題追溯：利用聚類算法和關(guān)聯(lián)分析算法構(gòu)建追溯模型，通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練使模型精準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)質(zhì)量問題影響因素追溯，確定質(zhì)量問題根源，明確解決方向。

★ 質(zhì)量指標(biāo)可視化：構(gòu)建產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)體系，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量指標(biāo)分析業(yè)務(wù)的可視化展現(xiàn)。

通過項(xiàng)目實(shí)施，將產(chǎn)品質(zhì)量影響因素?cái)?shù)值化，分析結(jié)果及時(shí)回饋給設(shè)計(jì)、裝配人員，實(shí)現(xiàn)制造過程質(zhì)量的針對(duì)性改進(jìn)。減少產(chǎn)品返工次數(shù)，降低返工率，提高產(chǎn)品一次合格率。經(jīng)測(cè)算，產(chǎn)品不良品率降低10%左右，裝配線生產(chǎn)效率提高10%左右。

美林?jǐn)?shù)據(jù)

美林?jǐn)?shù)據(jù)憑借在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的優(yōu)異表現(xiàn)和突出能力，重點(diǎn)面向智能制造、智能電網(wǎng)等先進(jìn)制造企業(yè)，精心打造大數(shù)據(jù)產(chǎn)品與技術(shù)服務(wù)在內(nèi)的大數(shù)據(jù)增值解決方案，已成為業(yè)界領(lǐng)先的工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品和技術(shù)服務(wù)提供商。

如今，美林?jǐn)?shù)據(jù)已成為高端軍工裝備制造、汽車制造、家電制造、電網(wǎng)等領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目核心供應(yīng)商。公司軟件能力成熟度已達(dá)到國(guó)際CMMI ML5級(jí)，擁有國(guó)家武器裝備科研生產(chǎn)單位保密資格，取得大數(shù)據(jù)領(lǐng)域知識(shí)產(chǎn)權(quán)50余項(xiàng)，涉及海量數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)與應(yīng)用集成、數(shù)據(jù)可視化等領(lǐng)域，尤其是公司自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，該平臺(tái)是一款面向企業(yè)級(jí)用戶的一體化大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用平臺(tái)，基于大數(shù)據(jù)架構(gòu)，集數(shù)據(jù)可視化探索、數(shù)據(jù)深度分析、成果管理應(yīng)用于一體，面向企業(yè)各級(jí)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)價(jià)值利用人員，有效解決數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)掘和利用問題。

憑借在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的卓越表現(xiàn)，美林?jǐn)?shù)據(jù)先后榮獲2016/2017中國(guó)大數(shù)據(jù)企業(yè)50強(qiáng)、2016 CCF大數(shù)據(jù)與計(jì)算智能大賽企業(yè)單項(xiàng)一等獎(jiǎng)、2016新三板未來(lái)之星·成長(zhǎng)潛力之星、Gartner 2017年度大中華區(qū)最酷數(shù)據(jù)分析技術(shù)供應(yīng)商等殊榮。并積極參與國(guó)家信標(biāo)委的《中國(guó)工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)》、《大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)》及《大數(shù)據(jù)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)》等國(guó)家大數(shù)據(jù)頂層設(shè)計(jì)。

未來(lái)，美林?jǐn)?shù)據(jù)將繼續(xù)以智能制造為主攻方向，以產(chǎn)品創(chuàng)新、縮短產(chǎn)品迭代周期、優(yōu)化產(chǎn)品服務(wù)模式為手段，以提高產(chǎn)品質(zhì)量、提升企業(yè)生產(chǎn)效率、服務(wù)客戶市場(chǎng)為宗旨，探索大數(shù)據(jù)在工業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新、服務(wù)模式再造、商業(yè)模式優(yōu)化，以數(shù)據(jù)貫通產(chǎn)業(yè)鏈，通過數(shù)據(jù)的多元匯聚和交易，助推數(shù)據(jù)價(jià)值流通，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)資源的集聚和協(xié)同發(fā)展，構(gòu)建大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈。