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基于工業(yè)領(lǐng)域企業(yè)級數(shù)據(jù)中臺的全生命周期透明生產(chǎn)管控平臺

自疫情發(fā)生以來，對于勞動密集型的制造業(yè)企業(yè)來說，盡可能減少工人聚集和交叉接觸成為企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)的重要保障。但在生產(chǎn)經(jīng)營活動中，必要的溝通、協(xié)同、信息互通和反饋指導(dǎo)不可避免，這其中涉及了離散制造的多個(gè)部門（銷售、采購、計(jì)劃、生產(chǎn)、倉庫、財(cái)務(wù)等）、多個(gè)生產(chǎn)工序以及多個(gè)工種。北大信息技術(shù)高等研究院智能工廠實(shí)驗(yàn)室利用工業(yè)領(lǐng)域企業(yè)級數(shù)據(jù)中臺的優(yōu)勢，全面整合企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)節(jié)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并利用數(shù)據(jù)智能對齊、行業(yè)知識圖譜等關(guān)鍵技術(shù)，實(shí)現(xiàn)面向制造業(yè)的全流程可溯源的透明管控線上生產(chǎn)鏈，迅速幫助企業(yè)集中獲得每一個(gè)線下關(guān)鍵生產(chǎn)環(huán)節(jié)的實(shí)時(shí)進(jìn)度，并且能夠細(xì)化到訂單、生產(chǎn)設(shè)備、運(yùn)行情況等細(xì)節(jié)，同時(shí)根據(jù)挖掘算法提供有效的智能輔助決策建議，在高效保障生產(chǎn)經(jīng)營管控的同時(shí)，最大化地減少不必要的人員聚集，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中臺的指揮室作用，快速實(shí)現(xiàn)復(fù)工復(fù)產(chǎn)，有效提升生產(chǎn)效能。擬解決的核心問題： 1、無法在生產(chǎn)環(huán)境外遠(yuǎn)程下單，下單效率低； 2、工廠遠(yuǎn)程管控困難，無法掌握訂單的詳細(xì)生產(chǎn)進(jìn)度，并預(yù)測交期，難以面向JIT及時(shí)交貨； 3、對生產(chǎn)缺少全維度統(tǒng)計(jì)掌握，需要跨系統(tǒng)反復(fù)查詢； 4、在線實(shí)時(shí)分析困難，缺少必要的預(yù)測輔助參考； 5、生產(chǎn)環(huán)節(jié)無法自下而上進(jìn)行反饋； 6、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合困難； 7、缺少人工智能的輔助決策。預(yù)期實(shí)施效果： 1、移動端遠(yuǎn)程下單，基于混合云架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)內(nèi)外網(wǎng)數(shù)據(jù)互通； 2、移動端跟單進(jìn)度，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)節(jié)全流程線上實(shí)時(shí)可見； 3、生產(chǎn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控，關(guān)鍵指標(biāo)實(shí)時(shí)匯總，實(shí)現(xiàn)工作進(jìn)度量化可見； 4、形成線上閉環(huán)數(shù)據(jù)看板，在線輔助指導(dǎo)生產(chǎn)經(jīng)營； 5、沉淀大數(shù)據(jù)資產(chǎn)，形成工業(yè)領(lǐng)域企業(yè)級數(shù)據(jù)中臺； 6、實(shí)現(xiàn)訂單生產(chǎn)智能逾期預(yù)警、訂單銷量智能預(yù)測、原材料動態(tài)庫存優(yōu)化。

北京大學(xué) 2021-02-01

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