工業データの分類の等級付けはどれらの潜在価値を釈放しますか？

工業・情報化部はこのほど、工業データの分類・等級別アプリケーションの試行を展開する通知とパイロット企業リストを発表した。その中で、黒牡丹紡織有限公司、安徽華茂集団有限公司、山東華興紡織集団有限公司、江蘇大生集団有限公司、江蘇小豆工業インターネット有限公司、紹興英吉捺染有限公司、無錫一綿紡織集団有限公司、安莉芳（中国）服装有限公司、魯泰紡織株式有限公司など9つの紡織服装有限会社があります。企業は工業データ分類・等級別応用パイロット企業となる。

紡績企業は知能化生産を実現するには、機械、紡績、自動化、コンピュータ情報などの多専門と技術の効果的な結合が必要で、異なるタイプと機能を完成するスマート単独機設備の相互接続が必要で、柔軟化した新型の生産モデルを形成する。つまり、知能管理、知能作業場、知能物流運送、製品管理、アフターサービス追跡を一体化した完全モードを形成し、知能計画、知能生産スケジュール、知能監視、リアルタイムコスト分析、市場分析、知能政策決定によって知能管理システムを形成する。これらはすべてデータの収集、管理が必要です。

調査によると、工業情報部は今年3月に「工業データ分類階層ガイド（試行）」を発行し、企業に工業データ管理能力を向上させ、工業データの使用、流動と共有を促進し、データ潜在価値を解放し、製造業の高品質発展を図るよう指導した。

データ駆動で効率が著しく向上します。

工業情報部の工業データ分類・等級別応用モデルリストに選ばれた企業は、いずれも業界の二化がよく融合し、知能管理システムの建設において積極的に探求してきた企業である。

浙江省紹興市柯橋区にある紹興英利捺染有限公司の生産規模は大きくないですが、企業はスマートプリントの道を積極的に探しています。

昨年8月、北京デジタル科学技術有限公司によって開発された「紡績工業インターネットプラットフォーム」は英吉印刷で全面的にオンラインしました。これは紡績脳と呼ばれる「工業インターネットプラットフォーム」で、英吉プリントの生産プロセス全体が本格的にデジタル化されます。マウスを軽くするだけで、あるカラーマシンシリンダーを選択して、このマシンシリンダのすべてのリアルタイムの動作データは、すぐに表やヒストグラムで表示されます。管理者はまた、画面上の生産曲線の偏差幅と具体的なパラメータを通じて、あるマシンシリンダーに何か問題があるかを迅速に判断することができます。

英吉捺染有限公司の王文俊総経理によると、デジタル科学技術の「知恵捺染」システムがオンラインになった後、洗ったかめの回数が45%以上減少した上に、設備の利用率も著しく向上しました。「以前はシングルで生産していましたが、私たちは人工的に操作しています。特に挿し込みなどの特殊な状況に遭遇した場合、5分以内に高品質、高効率の生産調整を完成できます。エネルギー消費、洗濯シリンダーの切り替え、人力などのコストが著しく下がり、直接にコストを下げることができます。少なくとも100万元/年です。

王氏は「これまでよりも線の下で人工的に流れを動かすモデルで、現在の労働者たちは携帯のスマート端末を作業台として採用しています。私達の今の求人データは基本的に業務の実際と一致しています。現在の生産進捗はリアルタイムで透明で、リスクは適時に警告できます。全工場はデータ駆動の下で、効率が著しく向上します。」

聞くところによると、北京デジタル科学技術有限公司は紡績に専念する工業インターネット全体ソリューションプロバイダーであり、プリント業界で最も注目されているコスト、品質、納期、環境保護の四つの難題に対して、ビッグデータ沈殿と自己学習を結合してスマート最適化提案を形成し、ERP、MES、PLM、設備システムなどの情報離島を全面的に打開し、「知能排産」、「智监视することができます」や「知恵エネルギー」などの新世代の技术制品は、本当に企业に効果を下げるデジタル化の目标を実现させます。

北京デジタル科学技術有限公司の黄福鑫副総裁によると、英吉利捺染公司のような年間生産額は2億～5億元の規模の企業で、知能管理システムを通じて効率を上げてコストを下げることができます。毎年直接利益を500万～800万元増加させます。

インテリジェント化を実現するには、データの大きな役割を果たす必要があります。

工業情報部の工業データ分類・等級別応用モデルリストにも選ばれた山東華興紡織グループは、サムスングループSDS社と鄭州天啓自動化システム会社と協力して国内初のスマート紡績システムを開発した。

このシステムはビッグデータ、クラウド計算、インターネットなどの技術を使って、工程ごとに作業ポイントの可視化監視を実現しています。お客様はリアルタイムでインターネットを通じて注文の進捗と品質状況を知ることができます。同時に、リアルタイムのデータ転送を統合し、分析し、データ分析を行い、生産管理を逆指導し、生産状態の遠隔監視、生産報告書の自動生成、品質データのリアルタイム監視、注文のリアルタイム追跡、シームレスな統合ERP（企業資源計画システム）などの機能を一体化した管理プラットフォームを実現し、生産プロセス全体のネットワーク化、集積化を実現します。生産効率と管理精密化レベルが高くなりました。

山東華興智能紡システムが実施された後、著しい効果が得られました。効果的に生産効率を20%向上させ、製品の生産周期を30%短縮し、製品在庫の資金回転を加速させ、間接経済効果を10%取得しました。企業万錠の労働者は15人に達し、人件費を80%低減できます。エネルギー利用率は12%アップします。スマート配綿の応用は平均的に0.5級を下げられます。綿の使用コストを大幅に低減しました。企業の総合運営コストは20%低減しました。また、事業実施後、在庫資金の占用と製品内の物資資金の占用を効果的に低減し、在庫資金の占用率を10%削減し、財務コストを効果的に節約した。総合的に分析して、プロジェクトの実施は多方面で企業の収益力を高めることができて、全従業員の労働生産性は大幅に昇格して、平均は企業に30%ぐらい利益を増加させることができます。

山東華興グループの胡広敏会長によると、スマート紡績システムを応用する上で最も重要なのは、企業の元からある管理モデルと管理思惟を変えて、人、設備、ソフトウェアシステムを一体化させ、相互接続することである。

彼は、知能化の核心は智和の融合であるべきだと思っています。現在のスマート化は、「智」、つまり技術など多くの手段を使って、多くのデータを集めていますが、データは一つの手段であり、データを繰り返し使うことこそ、インテリジェント化です。

胡広敏氏は、スマート紡績システムの実施においても多くの問題が発生したと告白した。例えば、数百台の多種の型番の生産ホストと補機設備は、多くの種類のコントローラによって自動制御が行われます。多くの機器メーカーがデバイスのデータポートを暗号化したり、デバイス間の通信プロトコルに違いがあるため、各種のデバイスデータが取得できない、またはデバイス間の情報伝達が妨げられます。「本格的なスマート紡績をするには、私たちの設備が一体どのような特徴を持っているのかを確認しなければなりません。前後の工程で整合できるかどうか、データが開放されています。これらは全部スマート紡績プロジェクトの要求です。でなければ、スマート紡績の意味を実現するのは難しいです。」胡広敏さんは言います。

調査によると、我が国は現在紡織業界の自動化とインテリジェント化の程度が低いため、インテリジェント化システムは実施の過程で以下のような困難があります。紡績機械の自動化とインテリジェント化を実現するには、紡績とコンピュータ技術を両立させる必要がありますが、現実的な状況は国境を越えて難しいです。つまり、紡績企業はインテリジェント化技術が分かりません。IT企業は紡績技術が分かりません。第二に、すべての企業で通用するフルセットのスマートシステムがないことです。各紡績企業は自分の特徴を持っています。既成の知能化システムを持ってきて直接に使うことができます。そうでないと、互換性と不適応の問題があります。このため、紡績企業は参考になる建設構想に基づいて、企業自身の特徴と合わせて知能化システムを構築する必要がある。

データ分類の等級別推進と製造業の深さの融合

「工業データ分類階層ガイド（試行）」によると、工業データ分類は企業データ管理能力の向上を目標とし、問題の方向付け、目標の方向付けと結果の方向付けを堅持し、企業主体、業界指導と所属地の監督管理を結合し、分類標識、分類等級別の等級付けと等級別管理を結合する。

企業は生産製造モードとプラットフォーム企業とサービス運営モードを結合し、業務フローとシステム設備を分析し、業界の要求、業務規模、データの複雑さなどの実際状況を考慮して、工業データを分類し整理し、標識し、企業工業数の分類リストを形成する。さまざまな種類の工業データによって改竄、破壊、漏洩または不法利用された後、工業生産、経済効果などに潜在的な影響を与える可能性があります。工業データを一級、二級、三級などの3つのレベルに分けます。企業がデータ管理をしっかりと行う前提の下で、1、2級のデータを適切に共有し、工業データの潜在価値を十分に解放するよう奨励する。二級データは、そのレベルのデータを取得したいという許可機関及び関係者に対してのみ開放されます。三級のデータは原則的に共有しないで、確かに共有しなければならないのは厳格に承知の範囲を制御しなければなりません。

工業データの分類を展開する段階別の意味は重大で、いくつかの方面に現れています。一つは企業のデータ応用意識の強化に役立ちます。データ分類の等級付けを展開することによって、企業のデータ管理とデータ応用意識の向上を導きます。管理能力と工業データの重要性に対する認識による。第二に、工業データ管理と応用水準の向上に有利である。工業データの収集、発掘、共有、利用などを加速し、工業データの潜在価値を最大限に釈放し、工業データのデジタル経済に対する拡大、重ね合わせと倍増の役割を十分に発揮し、企業の二化融合管理水準を向上させ、大データ技術と製造業の深度融合を推進し、工業データ安全保障の基礎をしっかり固め、デジタル経済の高品質発展を助力する戦略。高さ。第三に、操作面から工業データの分類・等級付けの着地実施を推進することに有利である。「ガイド」は企業がデータ価値を効果的に掘り起こし、工業分野の生産方式の変革を加速させるために強力な政策指導と理論的根拠を提供し、企業分類の主体責任と関連要求を明確にしました。また、地方工業信用主管部門の責任は標的データ管理に不足があるため、企業のデータ管理能力を向上させ、データ価値を効果的に掘り起こし、実現させます。企業の生産方式が変わる。