工業(yè)大腦助力企業(yè)智能制造轉(zhuǎn)型

1、ET工業(yè)大腦助力企業(yè)智能制造轉(zhuǎn)型技術(shù)創(chuàng)新，變革未來阿里云智能制造介紹1、新制造發(fā)展的新一波浪潮已經(jīng)到來美國德國中國英國先進(jìn)制造也計(jì)劃工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)人工智能機(jī)器人數(shù)字制造 技術(shù)工業(yè)4.0德國制造領(lǐng)導(dǎo)地位出口優(yōu)勢智能制造2025十個(gè)重大方向英國制造2050重振英國制造注重價(jià)值整合日本法國韓國印度制造業(yè)白皮書制造業(yè)大數(shù)據(jù)機(jī)器人、3D打印能源技術(shù)新工業(yè)法國技術(shù)創(chuàng)新推動工業(yè)復(fù)蘇重新提振法國工業(yè)競爭力制造業(yè)創(chuàng)新3.0信息化與制造業(yè)融合投資7大旗艦領(lǐng)域制造業(yè)戰(zhàn)略吸收外部投資建設(shè)制造業(yè)基地新市場電子商務(wù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)金融 國際市場經(jīng)濟(jì)新常態(tài)中高速增長，中高端水平新融合移動互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng) 現(xiàn)代

2、制造業(yè)十大重點(diǎn)領(lǐng)域 通信、機(jī)器人、航天、船舶、軌道、 汽車、電力、新材料、農(nóng)機(jī)、生物三個(gè)階段 2025-2035-2045九大任務(wù) 創(chuàng)新、兩化、基礎(chǔ)、品牌、綠色、突破、結(jié)構(gòu)、服務(wù)、國際互聯(lián)網(wǎng)+工業(yè)“互聯(lián)網(wǎng)中國制造2025明確 提出，到2025年邁入制 造強(qiáng)國行列，2035年制 造業(yè)整體達(dá)到世界制造強(qiáng) 國陣營中等水平，新中國 成立一百年時(shí)制造業(yè)大國 地位更加鞏固，綜合實(shí)力 進(jìn)入世界制造強(qiáng)國前列。全球強(qiáng)有力的競爭者3A格局在中國，阿里云市場份額相當(dāng)于第2-8名廠商之和2、阿里云一直致力于為廣大企業(yè)提供最優(yōu)質(zhì)的技術(shù)服務(wù)數(shù)據(jù)加工SQLMRShell圖形化機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹聚類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持向量機(jī)數(shù)據(jù)分析拖拽

3、Dill downReport數(shù)據(jù)應(yīng)用定向營銷醫(yī)療體育廣告 推薦金融數(shù)據(jù)采集APPWI-FI基站PC工業(yè)傳感器手環(huán)手表計(jì)算引擎大規(guī)模 計(jì)算實(shí)時(shí) 計(jì)算流式 計(jì)算移動數(shù)據(jù)分析BI報(bào)表數(shù)據(jù)可視化開放阿里巴巴10年算法深度應(yīng)用智能語音交互文字識別推薦引擎百川如海實(shí)時(shí)采集適配開源日吞吐量PB級大數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)6小時(shí)處理100PB1億部高清電影最全的大數(shù)據(jù)云端開發(fā)套件 一站式大數(shù)據(jù)集成開發(fā)環(huán)境3、阿里云擁有完整的大數(shù)據(jù)體系，技術(shù)架構(gòu)久經(jīng)考驗(yàn)4、我們的理念是：大數(shù)據(jù)是IT技術(shù)與應(yīng)用場景的完美結(jié)合ET工業(yè)大腦ET城市大腦ET醫(yī)療大腦阿里云數(shù)據(jù)平臺獲軟博會金獎速度最快、存儲成本最省5、阿里云ET大腦深入行業(yè)，為一

4、家又一家企業(yè)創(chuàng)造看得見的效益6、安全可靠的數(shù)據(jù)安全保障，是持續(xù)合作的基礎(chǔ)工業(yè)智能制造理念和應(yīng)用1、工業(yè)智能化項(xiàng)目的布局和三個(gè)基石生產(chǎn)集中目標(biāo)明確數(shù)據(jù)閉環(huán)光伏LCDCPU化工生產(chǎn)鋼鐵橡膠能源生產(chǎn)工業(yè)生產(chǎn)應(yīng)用光纖多晶硅制備 光伏切片良品 電池片轉(zhuǎn)換效率 電池組件效率ARRAY段曝光良率CELL前段制備良率 CELL后段切割良率 Cycle Time降低 產(chǎn)線故障預(yù)測28nm光罩工藝晶圓生產(chǎn)芯片封裝和測試光纖預(yù)制棒拉絲工藝己內(nèi)酰胺生產(chǎn) 環(huán)己酮生產(chǎn) 氯氟氰菊酯橡膠門尼值基于配比的成本優(yōu)化火電廠噸煤蒸氣比提升 垃圾焚燒廠效率提升2、工業(yè)智能化與傳統(tǒng)的工業(yè)專家有何區(qū)別？從機(jī)理推導(dǎo)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)人機(jī)料法環(huán)

5、工藝創(chuàng)新流程優(yōu)化智能生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警“我們有個(gè)觀念轉(zhuǎn)變：以前是講邏輯，現(xiàn)在是 看數(shù)據(jù)，講事實(shí)，通過計(jì)算與挖掘發(fā)現(xiàn)問題， 很野蠻 ?！?劉建平（協(xié)鑫新能源生產(chǎn)技術(shù)研究副總）3、傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)有何局限性？數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)應(yīng)該如何結(jié)合？正相關(guān)，第一感覺和現(xiàn)有經(jīng)驗(yàn)不符合排除幸存者效應(yīng)，只看50次以上的導(dǎo)輪，依然正相關(guān)導(dǎo)輪問題如何被發(fā)現(xiàn)橡膠門尼值的調(diào)整方法光纖拉絲幾種斷纖模式的發(fā)現(xiàn)震動殘差判斷設(shè)備故障4、工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)從哪里入手？5、ET工業(yè)大腦的核心能力框架數(shù)據(jù) 分析研算法 模型能銷環(huán)產(chǎn)通過對生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)（設(shè)備作業(yè)數(shù)據(jù)、 產(chǎn)線運(yùn)行數(shù)據(jù)、質(zhì)檢數(shù)據(jù)等）的分析， 結(jié)合阿里云工業(yè)指揮艙方案，實(shí)時(shí)對生 產(chǎn)過程進(jìn)行監(jiān)控和預(yù)警

6、，保證生產(chǎn)安 全、高效通過對廢料特征數(shù)據(jù)的分析，建立廢料特 征模型，高效完成排廢企業(yè)與處廢企業(yè)的 供需交易，實(shí)現(xiàn)廢料的及時(shí)處理以及資源 的高回收率通過對企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)（原料采購 數(shù)據(jù)、車輛調(diào)度數(shù)據(jù)、排班數(shù)據(jù) 等）的分析，結(jié)合阿里云智能調(diào) 度、庫存優(yōu)化、路徑優(yōu)化等算法模 型，優(yōu)化企業(yè)供應(yīng)鏈運(yùn)作，降本增 效通過對經(jīng)營數(shù)據(jù)（銷量歷史數(shù) 據(jù)、產(chǎn)量數(shù)據(jù)、區(qū)域數(shù)據(jù)等）的 分析，結(jié)合阿里云銷量預(yù)測等算 法，協(xié)助企業(yè)制定市場營銷計(jì)劃通過對生產(chǎn)研發(fā)數(shù)據(jù)（工藝 數(shù)據(jù)、產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)、設(shè)備 狀態(tài)數(shù)據(jù)等）的分析，結(jié)合 阿里云工藝參數(shù)推薦、故障 預(yù)測與診斷、關(guān)鍵因素識別 等算法模型，協(xié)助企業(yè)識別 影響生產(chǎn)的關(guān)鍵因素并提供

7、 優(yōu)化策略，提升企業(yè)生產(chǎn)力通過對能耗數(shù)據(jù)的分析，識 別能耗因素，通過工藝提 升、原料配比、調(diào)度優(yōu)化等 方面的提升，從而降低企業(yè) 能耗供供6、工業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)備&傳感器設(shè)備測讀設(shè)備性能設(shè)備分析和養(yǎng)護(hù)電池和能耗軟件使用日志環(huán)境交互數(shù)據(jù)R&D研發(fā)測試數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)工廠&作業(yè)MES系統(tǒng)數(shù)據(jù)各類傳感器錄像/監(jiān)控流水線機(jī)器本身數(shù)據(jù)派工工單數(shù)據(jù)市場營銷& 客戶關(guān)系管理擔(dān)保/質(zhì)保數(shù)據(jù)賠付數(shù)據(jù)環(huán)境&行業(yè)交易供應(yīng)鏈&庫存ERP系統(tǒng)供應(yīng)商訂單系統(tǒng)應(yīng)收應(yīng)付供應(yīng)商行業(yè)協(xié)會數(shù)據(jù)工業(yè)智能制造案例痛點(diǎn)：協(xié)鑫光伏太陽能電 池硅片生產(chǎn)過程的切片次品率 過高，導(dǎo)致生產(chǎn)效率降低，生 產(chǎn)成本升高方案：將阿里云ET工業(yè) 大腦

8、應(yīng)用于太陽能電池硅片生 產(chǎn)制造領(lǐng)域，監(jiān)控切片生產(chǎn)參 數(shù)曲線，推薦最優(yōu)參數(shù)，提升 良品率價(jià)值：通過對太陽能電池切 片制造流程進(jìn)行最優(yōu)參數(shù)推薦， 提升了1%的切片良品率，從而大 大減少太陽能電池硅片產(chǎn)品次品 率協(xié)鑫光伏 太陽能電池切片良品率提升痛點(diǎn)：中策橡膠在橡膠密 煉（橡膠生產(chǎn)的核心環(huán)節(jié)）過程 中的能耗和次品率過高，導(dǎo)致生 產(chǎn)效率降低，生產(chǎn)成本升高方案：將阿里云ET工業(yè)大 腦應(yīng)用于橡膠生產(chǎn)領(lǐng)域，對密煉 工藝建模分析，推薦最優(yōu)工藝參 數(shù)價(jià)值：通過最優(yōu)參數(shù)推薦，優(yōu) 化密煉工藝：門尼值標(biāo)準(zhǔn)差降低 14%（密煉工藝關(guān)鍵參數(shù)）、密煉 時(shí)長減少10%，密煉溫度降低6%，大大降低密煉能耗和次品率排膠時(shí)刻密煉過

9、程參數(shù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)構(gòu)造訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)造排膠時(shí)刻的特征，包括溫度、壓力、電力等膠料檢測結(jié)果，是否合格，作 為響應(yīng)變量建立決策樹模型推薦參數(shù)中策橡膠 煉膠工藝提升痛點(diǎn)：產(chǎn)廢企業(yè)與處廢企 業(yè)供求交易低效，企業(yè)排廢申 報(bào)缺乏綜合評估與監(jiān)督，導(dǎo)致 廢料處理低效，資源浪費(fèi)方案：將阿里云ET工業(yè)大 腦應(yīng)用于企業(yè)廢料處理領(lǐng)域， 分析廢料特征，追蹤廢料流向，建立企業(yè)排廢綜合評估模 型價(jià)值：通過對廢料和供求企 業(yè)的特征分析，提升廢料交易效 率，實(shí)施企業(yè)排廢申報(bào)監(jiān)督，大大 降低環(huán)境污染，提升資源回收率， 預(yù)防企業(yè)排廢申報(bào)欺詐行為產(chǎn)廢企業(yè)處 廢 能 力處 廢 類 型處廢企業(yè)處 廢 技 術(shù)產(chǎn)廢產(chǎn)類廢型 量可 再 生 識 別產(chǎn)

10、廢 類 型廢料供求交易模式企業(yè)排廢監(jiān)督夢蘭神采 企業(yè)廢料智能交易與企業(yè)排廢監(jiān)督痛點(diǎn)：光伏發(fā)電功率的波 動對電網(wǎng)的安全性和穩(wěn)定性有 嚴(yán)重影響，導(dǎo)致電網(wǎng)運(yùn)行成本 高、對太陽能資源的利用率低方案：將阿里云ET工業(yè)大 腦應(yīng)用于光伏發(fā)電領(lǐng)域，通過 分析氣象數(shù)據(jù)和歷史功率數(shù)據(jù)，科學(xué)預(yù)測光伏發(fā)電功率價(jià)值：通過對光伏發(fā)電功率 的預(yù)測，支撐電網(wǎng)統(tǒng)籌安排常規(guī)電 源和光伏發(fā)電的協(xié)調(diào)配合，大大提 升電網(wǎng)安全和太陽能資源利用率，降低電網(wǎng)運(yùn)行成本固德威 光伏發(fā)電智能化功率預(yù)測痛點(diǎn)：變壓器油色譜在線 監(jiān)測數(shù)據(jù)能夠監(jiān)測變壓器故 障，但由于該數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不 齊，導(dǎo)致變壓器在線監(jiān)測準(zhǔn)確 率低，并導(dǎo)致電網(wǎng)在油色譜在 線監(jiān)測裝置上的

11、投資回報(bào)率低方案：建立油色譜在線監(jiān) 測數(shù)據(jù)的可靠性分析模型，從 完整性、一致性、準(zhǔn)確性三個(gè) 維度分析數(shù)據(jù)質(zhì)量，并由此評 估油色譜在線監(jiān)測裝置性能價(jià)值：篩選出可靠的監(jiān)測數(shù) 據(jù)，并對監(jiān)測裝置的可靠性評分， 為變壓器故障監(jiān)測提供數(shù)據(jù)保障， 指導(dǎo)電網(wǎng)制定監(jiān)測裝置的采購計(jì)劃和廠家的選擇0.680.660.640.620.60.580.560.540.52河南中分上海思源寧波理工杭州柯林杭州申昊主要廠家在線裝置可靠性評分國網(wǎng)浙電 變壓器油色譜在線監(jiān)測數(shù)據(jù)評估與篩選痛點(diǎn)：中芯國際28納米 集成電路芯片生產(chǎn)過程的光罩 產(chǎn)品次品率（CD偏差）過高，導(dǎo)致生產(chǎn)效率降低，生產(chǎn)成本升高方案：將阿里云ET工業(yè) 大腦應(yīng)用于

12、中國頂尖精密制造 領(lǐng)域，對工藝參數(shù)進(jìn)行建模分 析，構(gòu)建預(yù)測模型價(jià)值：通過CD預(yù)測建模， 預(yù)測誤差可控制在1納米左右，大 大減少光罩產(chǎn)品次品率集成電路芯片生產(chǎn)過程成品率變量相關(guān)性可視化成品率預(yù)測模型不 確 定確 定不可 預(yù)測可預(yù)測中芯國際 芯片良率提升痛點(diǎn)：傳統(tǒng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)維護(hù)是 故障發(fā)生后“亡羊補(bǔ)牢”，事 后發(fā)現(xiàn)維修復(fù)雜，維修周期 長，停產(chǎn)損失大、維修費(fèi)高昂方案：通過海量風(fēng)機(jī)歷史運(yùn)行 數(shù)據(jù)，構(gòu)建風(fēng)電機(jī)組異常智能 監(jiān)控預(yù)警以及風(fēng)電機(jī)機(jī)組故障 預(yù)測模型，提前發(fā)現(xiàn)微小故障 并預(yù)警價(jià)值：通過高頻諧波的占比 預(yù)測風(fēng)機(jī)故障趨勢，提前2個(gè)月進(jìn) 行發(fā)電機(jī)故障預(yù)警，風(fēng)機(jī)維護(hù)費(fèi) 用從30-50萬減少至2萬元每臺盾安

13、風(fēng)力發(fā)電機(jī)高頻諧波能量占比磨損出現(xiàn)磨損擴(kuò)大磨平軸承斷 裂維護(hù)費(fèi)用從30-50萬降至2萬元每臺盾安集團(tuán) 風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障預(yù)測貨運(yùn)列車故障檢測圖像采集站點(diǎn)列檢中心人工審核結(jié)果上報(bào)軌邊高速相機(jī)采集設(shè)備站點(diǎn)機(jī)房人工作業(yè)工作室故障上報(bào)系統(tǒng)正常圖片缺陷圖片貨運(yùn)列車故障檢測缺陷圖片缺陷圖片正常閘瓦閘瓦厚度超限閘瓦破損閘瓦插銷竄出貨運(yùn)列車故障檢測滾動軸承甩油木地板破損工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺【大數(shù)據(jù)】離線、實(shí)時(shí)、流式計(jì)算 平臺機(jī)器學(xué)習(xí)平臺數(shù)據(jù) 中臺基礎(chǔ) 平臺【云計(jì)算】主機(jī)、存儲、數(shù)據(jù)庫、中間件 智能管控平臺業(yè)務(wù)系 統(tǒng)ERPCRMSRMMEST/WMSDRPAPSDCSCMSEAM采集層數(shù)據(jù)采集接口(OPC/MODBUS/

14、PLC/104/101等協(xié)議)4G/WIFI/互聯(lián)網(wǎng)/ 專用通道環(huán)境數(shù)據(jù)地理數(shù)據(jù)智能 引擎數(shù)據(jù)中 心能耗優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度故障預(yù)測工藝優(yōu)化監(jiān)控預(yù)警風(fēng)控引擎智慧物流產(chǎn)量預(yù)測輿情監(jiān)控訂單中心庫存中心物流中心原料中心商品中心供應(yīng)商 中心設(shè)備中心員工中心知識中心客戶中心中間件產(chǎn)品IAAS服務(wù):機(jī)房、網(wǎng)絡(luò).人工采集SCADA現(xiàn)場設(shè)備計(jì)量儀表ET工業(yè)大腦解決方案架構(gòu)圖閔萬里阿里云AI 首席科學(xué) 家 ， Alibaba Cloud ET之父。中 科大少年班、芝加 哥大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)博士曾任IBM、GOOGLE 數(shù)據(jù)科學(xué) 家宋寬北 京 大 學(xué) 學(xué) 士、雙學(xué)士， 美國俄亥俄州 立大學(xué)碩士、 馬里蘭大學(xué)博 士，氣象專家任繼東

15、日本京都大學(xué)工 學(xué)博士，長期從 事物流優(yōu)化算法 開發(fā)，給日本各 大公司提供物流 優(yōu)化解決方案。劉宇中科院聲學(xué)所博 士， 中國空間技 術(shù)研究院、百度、阿里云從事數(shù) 據(jù)算法研發(fā)及創(chuàng) 新余亮新加坡知名研 究院、城市交 通、物流、城 市規(guī)劃大數(shù)據(jù) 專家鄧超美國北卡大學(xué)博 士，美國Quintiles、飛 利浦高級數(shù)據(jù)科 學(xué)家7W名來自北大、清華、上交等1420所國內(nèi)高校，CMU、MIT、伯 克利、港科大等518所海外高校，以 及國內(nèi)外知名企業(yè)的高級智腦阿里內(nèi)腦社會外腦天池大賽及眾智平臺農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)工業(yè)大數(shù)據(jù)交通大數(shù)據(jù)物流大數(shù)據(jù)環(huán)保大數(shù)據(jù)旅游大數(shù)據(jù)汽車大數(shù)據(jù)地產(chǎn)大數(shù)據(jù)醫(yī)療大數(shù)據(jù)孵化各類解決方案解業(yè)界最復(fù)雜問題宣傳拓展和知識轉(zhuǎn)移為合作方提供培訓(xùn)與知識轉(zhuǎn)移，提升企業(yè)的自我造血能力目標(biāo)：獨(dú)立進(jìn)行大數(shù)據(jù)平臺的使用、管理、測試維護(hù)、故障處理和新需求的數(shù)據(jù)存儲、算法建模、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)、大屏展示等工作上云培訓(xùn)通過培訓(xùn)熟練運(yùn)用阿里云產(chǎn)品、技術(shù)、服務(wù)及解決方案共同參與實(shí)施需求調(diào)研、方案設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)