未来的数字工厂，就是让设备能“说话”

2020-08-17 14:51

1、数据分析的落地是不断磨合修正的过程

在项目实现的过程中，两个团队在利用东智MFA进行数据建模过程中需要面临从设备改造、数据上报、数据标识、建模分析的诸多挑战。

（格创东智MFA，是一款大数据多因子分析建模工具，通过数据预测，能够通过设备的实时数据，预测出其可能的异常，对设备故障实现预警。）

“选定分析建模场景后，工厂生产设备的技术人员和设备维修人员需要给我们提供机器的工作原理，我们需要知道要使用哪些数据然后才能进行建模分析，最后转化成模型输出。”李业生认为，这也是项目的难点。他举了一个例子，某个部位的压力在生产过程会发生规律性的变化，为了采集到这个参数就需要进行设备硬件的改造。

“我们需要设备人员在现场为我们讲解生产过程，然后产品经理需要将生产逻辑和建模逻辑给到我们开发团队， IT人员进行数据分析，寻找对应算法，进行建模。模型建立完成之后，设备人员在实际生产过程中进行反复地验证。”

“要知道，不是所有数据都是有效的，需要区分哪些是有效数据，这个环节需要双方共同努力才能搭建起来。”格创东智高级项目经理邱传熙带领团队在项目一开始和电子团队反复磨合和沟通，才梳理和建立了一套建模的工作流程和方法。

2、工作方式的转变

由于设备信息和运维人员的管理也加入到了平台中，这就意味着管理人员对工厂运维人员的一部分工作，如计划排配、工作排配会转移到平台里面，“这样他们可以进行一些计划性的安排，例如维保预案的编辑和任务的下发。”李业生展示了管理界面。

东智IoT平台计划排配界面

在这个界面里，运维人员可以进行接单操作、抢单操作，进行维修记录等操作。此外，上级会对员工进行评价，可以显示出对应的绩效考核结果，而管理者？可以通过平台的 PC端或者移动端，根据报表监控生产线设备运行状态和不良情况，分析出故障机器给公司带来多少损失。

“例如注塑厂，当员工发现设备的故障，就可以确认后将这转化为一个维修单，那么运维人员就会立即去现场确认进行故障分析和维修。”严旭东表示，而对于工厂来说，可以通过这种模式快速掌握故障的维修方法。

格创东智开发的IoT应用界面

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