智能工厂展NEPCON|以数据智能优化生产流程与供应链管理方式

IOT、大规模数据处理、机器学习等技术的发展，使得从数据中挖掘价值信息的能力愈发强大，成本也逐渐下降，给企业智能化改造带来大的拓展空间。今天就由智能工厂展NEPCON小编为你解读更多行业新趋势。

接下来，我们就数据智能优化生产流程与供应链管理方式来展开更深入地讨论。具体来看，数据智能技术在生产流程优化、设备预测性维护、供应链管理三个方面发挥重要价值。

一、生产流程优化：通过收集和分析大量生产数据，优化生产流程

现代制造工厂中，生产线上的每一个设备都可以通过传感器收集大量的数据，这些数据包括设备运行状态，环境参数，产品参数等。利用AI和大数据技术，可以分析这些数据，识别出影响生产效率和产品质量的关键因素，并进行优化。于洋指出，通过工艺参数获取，关联质检数据，构建工艺因素与质量关联度模型，实时监控调整工艺保证质量稳定。

通过机器学习算法，我们可以创建更为复杂的模型，理解和预测生产过程中各种因素对输出的影响。例如，我们可以使用深度学习的方法，通过自动学习和识别复杂的模式，预测生产过程的结果，然后反向优化生产参数。此外，强化学习也是一种潜力巨大的技术，它可以在生产过程中不断地尝试，学习并优化决策策略。

二、设备预测性维护：通过分析设备的历史运行数据，可以预测设备可能出现的故障

预测性维护是通过分析设备的运行数据，预测设备可能出现的故障。这需要大量的历史数据和复杂的机器学习模型。通过预测性维护，可以在设备出现故障前进行维护，避免因设备故障导致的生产停止。预测性维护可以大地提高设备的利用率，降低维护成本。于洋指出，为避免核心设备故障造成生产停滞，可构建设备健康管理系统，实时评估设备健康态，实现预测性维护，视情小修，既避免重大故障，节约成本又保证生产运行稳定，提高生产效率等。

三、供应链管理：通过分析供应链数据，可以预测原材料的需求和价格变化，优化库存管理

供应链管理涉及到供应商选择，采购决策，库存管理，物流管理等多个环节。每一个环节都可以产生大量的数据，这些数据对于供应链管理的决策具有大的价值。通过大数据和AI，可以预测原材料的需求和价格，优化采购策略；可以分析供应商的表现，选择更好的供应商；可以预测产品的需求，优化库存水平，减少库存成本。于洋指出，通过匹配库存、采购信息，可实现动态规划备料与配送，减少资金积压。

在供应链管理方面，预测模型和优化模型都是非常重要的工具。预测模型可以预测供应链中各种因素的未来变化，如原材料价格、需求量等。优化模型则可以根据预测结果，以及企业的目标和限制，生成优的决策策略。此外，区块链技术也可以在供应链管理中发挥作用，它可以提供一个公开、透明、不可篡改的数据平台，增加供应链的可追溯性和透明度。

在将智能技术应用于供应链方面，已经有不少企业有成功的实践经验。

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文章来源：澎湃新闻