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產(chǎn)品簡介
R7G-VRSFPB25C200
R7G-VRSFPB25C200
產(chǎn)品價格:¥888
上架日期:2016-10-11 11:29:02
產(chǎn)地:美國
發(fā)貨地:廈門
供應數(shù)量:不限
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詳細說明
    去年,R7G-VRSFPB25C200常平專利申請及授權(quán)量均位列全市前十,總體顯現(xiàn)穩(wěn)步增長態(tài)勢,在傳統(tǒng)大鎮(zhèn)中表現(xiàn)突出,其中,發(fā)明專利申請量213件,同比增長了170%,目標完成率全市第四;2013年全鎮(zhèn)規(guī)上工業(yè)企業(yè)R&D投入總額達3.98億元,同比增長89%,目標完成率全市第四,其中,58家規(guī)上工業(yè)企業(yè)有R&D投入及24家企業(yè)R&D投入超過500萬元,兩項數(shù)據(jù)均是全市之最。同時,企業(yè)技術創(chuàng)新不乏亮點,近年來,發(fā)展智能工廠成為全球制造業(yè)的顯學,隨著人力短缺、工資上漲、產(chǎn)品交期越來越短、市場需求變動大等問題出現(xiàn),制造業(yè)正面臨新一波轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn),如何在控制生產(chǎn)成本的同時,還能提高生產(chǎn)力與效率,則是轉(zhuǎn)型的主要目的,也因此,從德國、美國到臺灣各個制造大國,無不積極推動工業(yè)4.0,希望能協(xié)助制造業(yè)者解決經(jīng)營困境、提升競爭力,而大數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化(Manufacturing Analytic&Optimization;MAO)則成為發(fā)展工業(yè)4.0的基礎。
      R7G-VRSFPB25C200制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析五大應用
      深耕制造業(yè)多年的IBM,在大數(shù)據(jù)分析上提供的不只是產(chǎn)品,還有結(jié)合產(chǎn)業(yè)知識與豐富經(jīng)驗的顧問服務,幫助制造業(yè)者做出正確有效率的大數(shù)據(jù)分析。
      IBM商業(yè)分析部資深業(yè)務劉君彥指出,目前市面上有很多大數(shù)據(jù)分析的解決方案,但大多只能做到資料視覺化,也就是以圖表呈現(xiàn)分析結(jié)果,而IBMMAO可以根據(jù)制造業(yè)所面臨的問題,決定要做哪一種分析,例如預測或模擬,甚至整合財務或產(chǎn)銷端資訊,找出解決問題的方法,這在智能制造過程中是非常重要的事,因為企業(yè)往往擁有大數(shù)據(jù),卻不知道該如何分析。
      IBM全球企業(yè)咨詢服務事業(yè)群資深顧問李藝鋒進一步指出,目前,高科技制造業(yè)者面臨到的問題主要有三種,第一、未預期的物料問題或設備故障直接沖擊產(chǎn)能,以致耗損大量成本;第二、因制程穩(wěn)定性問題造成產(chǎn)品良率下降,不但影響獲利更影響客戶滿意度;第三、制程世代轉(zhuǎn)換越來越快,如何加快量產(chǎn)速度,成為獲利的關鍵因素。因此,IBM根據(jù)制造業(yè)所面臨到的問題與產(chǎn)品生命周期,歸納出制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析五大應用模式;
      第一、物料品質(zhì)監(jiān)控。原物料品質(zhì)不穩(wěn)定其實有跡可循,然而傳統(tǒng)SPC監(jiān)控要等到發(fā)生問題時才會做出警示,此時不僅己經(jīng)影響產(chǎn)品品質(zhì),更不容易找出原因,而MAO則是主動分析趨勢變化,發(fā)現(xiàn)潛在問題即早做出預警,以便能及早解決(如:更換物料)維持產(chǎn)品品質(zhì)。
      第二、設備異常監(jiān)控與預測。傳統(tǒng)SPC監(jiān)控雖然也涵蓋設備參數(shù),但有時設備仍然會發(fā)生問題,工程師也不知道設備發(fā)生問題該怎么處理最有效,MAO運用設備感測資料及維修日志,找出發(fā)生設備異常的模式,監(jiān)控并預測未來故障機率,好讓工程師可以即時執(zhí)行最適決策。
      R7G-VRSFPB25C200第三、零件生命周期預測。零件或耗材有其生命周期,制造業(yè)者多半根據(jù)供應商建議進行定期更換,卻忽略了生產(chǎn)及環(huán)境條件對耗損速度的影響,導致以下兩種情況經(jīng)常發(fā)生,一是在太早更換零件,造成不必要的開銷,二是太晚更換零件,導致品質(zhì)受影響。MAO根據(jù)生產(chǎn)及設備狀態(tài)資料、零件資訊,精準預測零件生命周期,在需要更換的最佳時機提出建議,幫助制造業(yè)者達到品質(zhì)成本雙贏。
      第四、制程監(jiān)控提前警報。制造業(yè)的制程參數(shù)相當多且彼此會互相影響,若是因為制程參數(shù)偏移而影響產(chǎn)品品質(zhì),工程師只能單一站點逐步追查,相當耗費時間,而MAO的做法是建立產(chǎn)品品質(zhì)預測模型,找到最佳的制程黃金區(qū)間,一旦發(fā)現(xiàn)制程參數(shù)偏移到區(qū)間外,便即時發(fā)出警報

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