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阿里云工业物联网解决方案

阿里云工业物联网解决方案通过连接工业设备和系统,实现数据的实时采集、监控与分析。利用云计算、边缘计算和人工智能技术,优化生产流程,提升效率和质量。该方案支持预测性维护、智能排产和能效管理,助力工业企业实现数字化、智能化转型。
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icon行业痛点icon
政策要求

供给侧改革,不仅仅是去库存。

• 一方面:低效产能,提升产品质量提升竞争性。
• 另一方面:减少能耗,绿色环保。提升生产效率。

设备故障

以风电设备为例,大部分为出保设备。这运行年限变长,机组故障率逐年递增,风电场运维成本也逐年增力。

如:一台风电机组,一次大修的成本为30-50w。

能源消耗

工业互联网影响了全球44%的能耗(GE,2011)。

• 中策焦烧的耗电优化。法孚锅炉加热炉燃烧煤气,耗费大量能源,希望能提升加热效率降低能耗成本。

人力成本

为避免故障带来问题,需要安排维修人员不断的巡检。
• 华孚30个工厂,每厂100多个维修人员,每个工厂有几百台生产设备,设备每年的维修费用有几个亿。

生产低效

• 弹簧钢钢材存在脱碳率高的问题,良品率大概80-90%,希望能降低脱碳率,提升良品率。
• 盾安:提升风电场运行的计划和效率。

icon核心功能icon

AI赋能工业制造的“供、研、产、销”

供:让供应有序
库存优化
销量预测
智慧物流
研:让研发有力
实时监控诊断
故障预测
操作智能
生命周期管理
产:让生产有理
JIT生产调度
产量预测
数据质量评估
生产废料模型
销:让营销有依
企业图谱
关系网络
风险洞察
icon数据类型icon

供、研、产、销,全链路的数据积累

供应链&库存
• ERP系统
• 供应商
• 订单系统
• 应收应付
• 供应商行业协会数据
设备&传感器
• 设备测读
• 设备性能
• 设备分析和养护
• 电池和能耗
• 软件使用日志
• R&D研发测试数据
• 质量监测数据
工厂&作业
• MES系统数据
• 各类传感器
• 录像/监控
• 流水线机器本身数据
• 派工工单数据
市场营销&客户关系管理
• 担保/质保数据
• 赔付数据
环境&行业交易
• 环境监控数据
• 环境交互数据
• 气象数据
• 行业B2B交易数据
icon供:销量预测icon
介绍
1. 精准的销量预测,是合理控制库存,制定运输计划和整个供应链优化的前提。
2. 阿里云在菜鸟和天猫等应用场景采用传统预测方法(时间序列\季节分析\趋势分析)结合大数据机器学习,使得预测精度大幅度提高。
icon供:库存优化icon
介绍
1. 在历史数据和销量预测的基础上,对库存进行分析和优化,包括多层ABC分析、库存周转率分析、库存仿真,最终确定各类商品合理的库存数量。
2. 根据不同货物的销售量和销售频率确定其类别(A/B/C),对不同类别,采用不同的库存策略。通过阿里云高性能计算平台的仿真模拟计算最终确定合适的库存量,使得:
➢ 在控制库存量的前提下,尽量避免缺货。
➢ 一旦预测到即将缺货,及时从就近仓库或网点调拨。
icon供:车辆路径优化icon
介绍
1. 根据用户输入的订单和车辆数据,进行车辆分配和路径优化。
2. 显示车辆行驶路径、时间安排,以及货物3D摆放状况。
3. 用户可以对结果进行手工调整,然后进行再计算,输出最终的规划用于物流执行。
4. 可以处理各种带实际约束条件的路径优化问题,例如:
➢ 时间窗:装卸货物的时间窗约束
➢ 装卸货:
配送途中多次装卸
➢ 三维装箱:货物在车辆中的实际摆放
➢ 中转站:经过中转站交换货物
icon供:车货匹配icon
介绍
建立订单和车辆的特征体系和评估体系,根据订单和车辆各个维度的特征,包括出发地、到达地、时效、货物体积、重量、车辆负荷、司机等级等,使用智能推荐算法,把订单推送给最合适的车辆,避免无效推送,最大程度提升物流效率和用户体验,该算法适用于物流O2O平台、打车平台等。
icon供:运输监管icon
痛点
1. 时间:只能事后控制,无法事前预测
2. 地点:只能固定场所,无法做到全程
3. 当事人:只能事前教育,无法紧急干预
4. 运营:效率低下

要义
1. 运输安全:对罐体、联运车辆及船舶实时跟踪监测,确保绝对安全。
2. 节能降耗:对车辆驾驶行为及驾驶路线的优化,避免能源和资源的浪费。
3. 降低事故率,降低媒体曝光。
icon供:供应链网络icon

在销量预测、库存优化和运输优化的基础上,综合考虑库存成本、运输成本和服务水平,对整个供应链网络进行优化:

➢ 对各仓库/网点的负荷量进行分析,哪些仓库/网点超负荷,哪些负荷不足,通过优化使得负荷平均分配。

➢ 对每种商品的供应链网络进行合理布局,包括选择供应方和设置销售网络。

➢ 对每种商品的调拨策略进行优化,包括:
     • 日常调拨:调拨频率和调拨量的设置。
     • 紧急调拨:发生缺货时的调拨策略,包括从上级和平级仓库/网点调拨。

 

icon供:总览icon
销量预测
1. 通过大数据和机器学习,进行高精度的销量预测,作为物流和供应链优化的前提。
库存优化
2. 通过合理设置库存量,在保证服务水平的前提下降低库存量,提高库存周转率
车辆路径优化
3. 通过车辆分配和路径优化,使得运输成本降低
供应链网络优化
4. 在前三者的前提下,通过优化下列因素,实现,整个供应链网络的优化:
仓库和网点布局
仓库和网点之间供应关系
货物在各网点的分配
供货周期
供货量
icon研:实时监控预警icon
 
客户问题
1. 产品竞争力底、良品率低
2. 有数据,算不了、不会算
3. 设备维修带来产值损失

要义
1. 供给侧改革,高精工业诉求
2. 设备劣化管理到了问题易发期
3. 设备止损、产值提升,降低运营成本
icon研:故障预测icon
 
背景
2006-2015年,十年高速发展。
风电机组的本地适应性差产品质量标准缺失、不掌握核心技术(控制系统)、风电场设计粗放,运行水平低等。

价值
风电机组远程故障预警及诊断系统最终实现机组故障自诊断。
窗口期运维。
实现风电场运行维护的强计划性,大幅降低运维成本。
icon研:工艺参数推荐icon
多品硅切片良品参数优化
目标:降低每批次线痕的均值或中值(其次降低线痕的方差)
考虑成本因素给定辅料的参数选择范围
考虑辅料的品牌和参数
考虑切片机工艺参数
icon研:生命周期管理icon

 

icon研:VR消防空间大数据三维可视化云平台icon
三维可视化云平台
介绍
1. 以区域地理信息、场景建筑设施信息及各类管理信息为数据支撑,基于三维立体技术,可视化展示目标管理区域全要素。
2. 搭建云计算平台,
建立分属类型。
功能
1. 多元展示:全景、区域、单项浏览。
2. 快速搜索:关键词检索。
3. 分类展示:按行政区划、类型、消防属性、消防管理部门等展示。
4. 快速计算:按面积、体积自主计算,通过GIS最短路径分析到现场最近路线。
icon产:固废分析icon
 
根据企业产品,原材料等数据建立企业产废模型,并可以根据模型预测分析结果对产废企业申报不合理情况做出预警。

成分关系1:原材料消耗量→产品产量+危废产量
成分关系2:危废→次废

原材料投入量不同的情况下
废料产出相同
多次申报的数据完全一样
关系不明确
生产工艺改进
次生危废问题
icon产:数据质量icon
数据反欺诈、申报数据质量管控
环保监测中的欺诈
从工控系统直接生成一定范围内某种分布的随机数。
利用标定步骤,缩减实际污染物读数。
人为稀释/调度污染物欺。

反欺诈原理
有些企业在一定区间里生成随机数,以此来代替真实的污染物排放值。
这样的数据里的信息含量和其它企业数据差别较大。
icon产:JIT生产调度icon

如何快速构建核心技术壁垒?

 

icon销:企业图谱icon

 

icon销:订单智能调度icon
 
介绍
1. 基于车辆路径优化的实时调度。
2. 考虑复杂的交通状况和用户行为。
3. 优化匹配运力和订单。
4. 解决最后一公里配送难题3.4.适用于外卖送餐、生鲜配送、快递等行业。

效果
1. 以50分钟作为配餐时间SLA,成功派单7430(96.1%)。
2. 以45分钟作为配餐时间SLA,成功派单7399(95.7%)。
icon架构icon

 

 

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