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산업 데이터 의 등급 별 로 는 어떤 잠재 적 가 치 를 방출 할 것 인가?

2020/7/27 18:05:00 0

공업 데이터 분류 등급응용 시험 점기업방직 기업

최근 공업 과 정보 화 부 는 산업 데이터 분류 등급 별 응용 시험 을 실시 한 다 는 통지 와 시행 업 체 명단 을 발표 했다.그 중에서 흑 모란 방직 유한 공사, 안휘 화 무 그룹 유한 공사, 산동 화 흥 방직 그룹 유한 공사, 강 소 대 생 그룹 유한 공사, 강 소 팥 공업 인터넷 유한 공사, 소 흥 영 길 날염 유한 공사, 무 석 일 면 방직 그룹 유한 공사, 안 리 방 (중국) 의 류 유한 공사, 노 태 방직 주식 유한 공사 등 9 개 방직 의 류 가 있다.기업 은 공업 데이터 의 등급 별 응용 시범 기업 이 되 었 다.

방직 기업 이 스마트 화 생산 을 실현 하려 면 기계, 방직, 자동화, 컴퓨터 정보 등 여러 전문 과 기술 의 효과 적 인 결합 이 필요 하고 서로 다른 유형 과 기능 을 가 진 스마트 단기 설비 의 연결 을 완성 하여 유연성 있 는 신형 생산 모델 을 형성 해 야 한다.즉, 스마트 관리, 스마트 작업장, 스마트 물류 운송, 제품 관리, 애 프 터 추적 을 하나 로 합 친 완전한 모델 을 형성 하고 스마트 계획, 스마트 생산 관리, 스마트 모니터링, 실시 간 원가 분석, 시장 분석, 스마트 결정 을 통 해 스마트 관리 시스템 을 형성 하 는 것 이다.이 모든 것 은 데이터 의 수집 과 관 리 를 바탕 으로 해 야 한다.

공 신 부 는 올해 3 월 산업 데이터 분류 등급 안내 (시행) 를 발간 해 기업 들 이 산업 데이터 관리 능력 을 향상 시 키 도록 지도하 고 산업 데이터 의 사용, 흐름 과 공 유 를 추진 하 며 데이터 잠재 가 치 를 방출 하고 제조 업 의 질 좋 은 발전 을 이 끌 어 나 가 는 데 목적 을 둔 것 으로 알려 졌 다.

데이터 구동 은 효율 을 뚜렷하게 향상 시킨다.

이번에 공 신 부 공업 데이터 분류 등급 별 응용 시험 리스트 에 선 정 된 기업 들 은 모두 업계 내 2 화 융합 이 좋 고 스마트 관리 시스템 구축 에 적 극적인 방안 을 모색 한 기업 들이다.

절강성 사 오 싱 시 커 교 구 에 위치 한 사 오 싱 잉 리 날염 유한 공사 의 생산 규 모 는 크 지 않 지만 기업 들 은 스마트 날염 도 로 를 적극적으로 모색 해 왔 다.

작년 8 월 에 베 이 징 디지털 기술 유한 공사 가 연구 개발 한 '방직공 업 인터넷 플랫폼' 은 영국 지리 날염 에서 전면적으로 출시 되 었 다.방직 두뇌 라 고 불 리 는 이 '산업 인터넷 플랫폼' 은 영국 길 날염 의 전체 생산 절 차 를 디지털화 시 켰 다.마 우 스 를 가볍게 누 르 고 한 염색 기 항 아 리 를 선택 하면 이 실린더 의 모든 실시 간 작업 현황 데 이 터 는 표 나 막대 그래프 로 빠르게 표 시 됩 니 다.관리 자 는 스크린 의 생산 곡선 편차 폭 과 구체 적 인 매개 변 수 를 통 해 어떤 실린더 에 무슨 문제 가 생 겼 는 지 신속하게 판단 할 수 있다.

왕 문 준 영 길 날염 유한 공사 사장 은 디지털 기술 의 '스마트 날염' 시스템 이 출시 되면 서 세척 횟수 가 45% 이상 줄 어 들 고 설비 이 용 률 도 현저히 높 아 졌 다 고 소개 했다.'예전 에 한 번 에 생산 을 했 는데 우 리 는 모두 인공 적 으로 작업 을 했 기 때문에 항상 한 시간 정도 걸 렸 습 니 다. 지금 은 몇 분 이면 신속하게 해결 할 수 있 습 니 다.특히 리스트 삽입 등 특수 한 상황 이 발생 하면 5 분 안에 고 품질, 효율 적 인 생산 조정 을 완성 할 수 있 고 에너지 소모, 실린더 전환, 인력 등 원가 가 현저히 낮 아 지 며 원 가 를 최소 100 만 위안 / 년 낮 출 수 있다.

왕 문 준 은 "예전 보다 오프라인 에서 인공 적 으로 프로 세 스 를 추진 하 는 모델 이다. 현재 노동자 들 은 핸드폰 스마트 단말 기 를 작업대 로 사용 하고 있다. 고정 단말기 에 비해 하드웨어 투입 원가 가 80% 떨 어 지고 업무 절차 도 현저히 간소화 하 며 노동자 들 이 작업 을 하 는 것 이 매우 간단 하 다. 이에 비해 관리 원가 가 현저히 떨어진다" 고 말 했다.현재 우리 의 작업 보고 데 이 터 는 기본적으로 업무 의 실제 상황 과 일치한다.현재 생산 진도 가 실시 간 으로 투명 하고 위험 은 신속하게 경고 할 수 있 으 며 전체 공장 의 작업 은 데이터 구동 에 있어 효율 이 현저히 향상 된다.

베 이 징 디지털 기술 유한 공 사 는 방직 에 전념 하 는 산업 인터넷 의 전체적인 해결 방안 을 제공 하 는 업 체 로 날염 업계 가 가장 관심 을 가 지 는 원가, 품질, 납 기, 친 환경 4 대 난제 에 대해 빅 데이터 침착 과 자체 학습 을 결합 하여 스마트 최적화 방안 을 형성 하고 ERP, MES, PLM, 설비 시스템 등 정보 외 딴 섬 을 전면적으로 관통 시 켜 '스마트 생산', '지' 를 개발 했다 고 한다.'스마트 에너지' 와 '스마트 에너지' 등 차세 대 기술 제품 을 감시 하고 기업 이 근본 적 인 효 과 를 줄 이 는 디지털 화 목 표를 실현 하도록 한다.

황 복 흠 베 이 징 디지털 기술 유한 공사 부회장 에 따 르 면 영국 지리 날염 회사 처럼 연간 생산액 이 2 억 ~ 5 억 위안 규모 인 기업 은 스마트 관리 시스템 을 통 해 효율 을 높이 고 원 가 를 낮 추 며 매년 500 만 ~ 800 만 위안 의 수익 을 직접 올 릴 수 있다.

지능 화 를 위해 서 는 데이터 가 더 큰 역할 을 해 야 한다

또한 공 신 부 공업 데이터 분류 등급 별 응용 시험 리스트 에 선 정 된 산동 화 흥 방직 그룹 은 삼성그룹 SDS 사 와 정주 천 계 자동화 시스템 회사 와 협력 하여 국내 최초의 스마트 방직 시스템 을 개발 하 였 다.

이 시스템 은 빅 데이터, 클 라 우 드 컴 퓨 팅, 인터넷 등 기술 을 활용 하여 모든 공정 과 작업 점 에 대한 시각 적 감 측 을 실현 하고 고객 은 인터넷 을 통 해 주문 의 진도 와 품질 상황 을 실시 간 으로 파악 할 수 있다.이 동시에 시스템 은 실시 간 데 이 터 를 통합 적 으로 전달 하고 분석 할 수 있 으 며 데이터 분석 을 반대로 생산 관 리 를 지도하 여 생산 상태 원 격 모니터링, 생산량 보고서 자동 생 성, 품질 데이터 실시 간 감시, 주문 실시 간 추적, 틈새 없 는 집성 ERP (기업 자원 계획 시스템) 등 기능 을 하나 로 합 친 관리 플랫폼 을 실현 하여 생산 전 절차 의 네트워크 화, 집적 화 를 실현 하고생산 효율 과 관리의 정밀 화 수준 을 높 였 다.

산동 화 싱 스마트 방적 시스템 을 실시 한 후에 현저 한 효 과 를 얻 을 수 있다. 생산 효율 을 20% 향상 시 키 고 제품 의 생산 주 기 를 30% 단축 시 킬 수 있다. 제품 재고 자금 의 회전 이 빨 라 지고 간접 경제 효 익 을 얻 을 수 있다. 기업 만 주괴 의 사용 은 15 명 에 달 하고 인건비 의 80% 를 낮 출 수 있다. 에너지 이 용 률 은 12% 를 높 일 수 있다. 스마트 배 면 의 응용 은 평균 적 으로 배 면 등급 0.5 급 을 낮 출 수 있다.사용 원 가 를 대폭 낮 추 었 고 기업 의 종합 운영 원 가 는 20% 낮 추 었 다.그 밖 에 프로젝트 를 실시 한 후에 창고 에 있 는 재고 자금 의 점용 과 제품 에 있 는 물자 자금 의 점용 을 효과적으로 낮 추고 재고 자금 의 점용 을 10% 낮 추 며 재무 원 가 를 효과적으로 절약 할 수 있다.종합 적 으로 분석 하면 프로젝트 의 실 시 는 여러 측면 에서 기업 의 이윤 창 출 능력 을 향상 시 킬 수 있 고 전체 직원 의 노동 생산 율 이 큰 폭 으로 향상 되 며 평균 적 으로 기업 으로 하여 금 이윤 을 30% 정도 증가 하 게 할 수 있다.

후 광 민 산동 화 싱 그룹 회장 의 입장 에서 볼 때 스마트 방직 시스템 을 응용 하 는 데 가장 중요 한 것 은 기업 기 존의 관리 모델 과 관리 사 고 를 바 꾸 고 사람, 설비, 소프트웨어 시스템 을 하나 로 융합 시 켜 서로 연결 시 키 는 것 이다.

그 는 지능 화의 핵심 은 지혜 와 화합 이 라 고 생각한다.현재 의 스마트 화 는 '지', 즉 기술 을 사용 하 는 등 여러 수단 으로 많은 데 이 터 를 수집 하지만 데 이 터 는 하나의 수단 일 뿐 데 이 터 를 반복 적 으로 사용 하 는 것 이 스마트 화 이다.

후 광 민 역시 스마트 방직 시스템 시행 에 도 적지 않 은 문제 가 있 었 다 고 털 어 놨 다.예 를 들 어 수백 대의 다양한 유형의 생산 호스트 와 보조 기기 설 비 는 다양한 종류의 컨트롤 러 에 의 해 자동 으로 제어 된다.또한 많은 설비 업 체 들 이 설비 데이터 포트 를 암호 화하 거나 각 설비 의 통신 프로 토 콜 에 차이 가 존재 하여 각종 설비 데이터 가 얻 지 못 하거나 설비 간 의 정보 전달 에 지장 을 받는다."진정한 스마트 방적 을 하려 면 우리 의 설비 가 어떤 특징 을 가지 고 있 는 지, 앞 뒤 공정 이 일치 하 는 지, 데이터 가 개 방 될 수 있 는 지, 열 린 데이터 가 스마트 방적 프로젝트 의 요 구 를 만족 시 킬 수 있 는 지, 통신 인터페이스 의 협의 상황 이 어떤 지, 가공 한 데이터 가 아 닌 데 이 터 를 얻어 야 합 니 다.""이런 것들 은 모두 스마트 방적 프로젝트 가 요구 하 는 것 입 니 다. 그렇지 않 으 면 스마트 방적 의 의 미 를 실현 하기 어렵 습 니 다."후 광 민 이 말 했다.

중국 은 현재 방직 업계 의 자동화 와 스마트 화 정도 가 비교적 낮 기 때문에 스마트 화 시스템 이 실시 하 는 과정 에서 다음 과 같은 어려움 이 있 을 것 이다. 첫째, 전문화 와 정보 화 융합 이 어렵 다 는 것 이다.방직 기계 의 자동화 와 지능 화 를 실현 하려 면 방직 과 컴퓨터 기술 을 병행 해 야 하 는데 현실 적 인 상황 은 국경 을 넘 는 어려움 이다. 즉, 방직 기업 은 지능 화 기술 을 모 르 고 IT 기업 은 방직 기술 을 모른다.둘 째 는 모든 기업 이 통용 하지 않 는 완전한 지능 화 시스템 이다.모든 방직 기업 은 자신 만 의 특징 을 가지 고 있 기 때문에 기 존의 전체 스마트 화 시스템 을 가지 고 와 서 직접 사용 하기 어렵다. 그렇지 않 으 면 모두 호 환 되 지 않 거나 적응 되 지 않 는 문제 가 존재 한다.이 를 위해 방직 기업 은 참고 할 수 있 는 건설 방향 에 따라 기업 자체 의 특징 과 결합 하여 지능 화 시스템 을 구축 해 야 한다.

데이터 등급 별 추진 및 제조 업 깊이 융합

에 따라 공업 데이터 의 등급 별 관리 능력 을 향상 시 키 는 것 을 목표 로 하고 문제 지향, 목표 지향 과 결과 지향 을 결합 시 키 며 기업 주체, 업계 지도 와 속지 감독 을 결합 시 키 고 분류 표지, 등급 별 관리 와 등급 별 관 리 를 결합 시킨다.

기업 은 생산 제조 모델, 플랫폼 기업 과 서비스 운영 모델 을 결합 하여 업무 절차 와 시스템 설 비 를 분석 하고 정리 하 며 업계 의 요구, 업무 규모, 데이터 의 복잡 정도 등 실제 상황 을 고려 하여 공업 데 이 터 를 분류 하고 정리 하 며 표 지 를 함으로써 기업 의 공업 수 에 따 른 분류 리스트 를 형성한다.서로 다른 유형의 공업 데 이 터 를 변경, 파괴, 누설 또는 불법 으로 이용 한 후에 공업 생산, 경제 효 익 등에 미 칠 수 있 는 잠재 적 인 영향 에 따라 공업 데 이 터 를 1 급, 2 급, 3 급 등 3 개 등급 으로 나눈다.기업 이 데이터 관 리 를 잘 하 는 전제 에서 1, 2 급 데 이 터 를 적당 하 게 공유 하고 산업 데이터 의 잠재 적 가 치 를 충분히 방출 하도록 격려 한다.2 급 데 이 터 는 해당 급 데 이 터 를 확보 해 야 하 는 권한 수여 기구 와 관계자 에 게 만 개방 된다.3 급 데 이 터 는 원칙적으로 공유 하지 않 고 공유 해 야 하 는 것 은 알 수 있 는 범 위 를 엄 격 히 통제 해 야 한다.

산업 데이터 의 등급 별 의 미 를 실시 하 는 것 은 중요 하 다. 첫째, 기업 의 데이터 응용 의식 을 강화 하 는 데 도움 이 되 고 데이터 의 등급 별 분 류 를 통 해 기업 이 데이터 관리 와 데이터 응용 의식 을 향상 시 키 도록 유도 하 는 것 은 기업 이 자신의 공업 수량 과 유형 을 전면적으로 정리 하고 데이터 의 충분 한 사용, 전체 흐름 과 질서 있 는 공 유 를 추진 하 며 기업 수 를 전면적으로 향상 시 키 는 데 유리 하 다.관리 능력 과 산업 데이터 의 중요성 에 대한 인식 에 의 하면.둘째, 공업 데이터 관리 와 응용 수준 을 향상 시 키 는 데 유리 하 다.공업 데이터 의 수집, 발굴, 공유, 이용 등 을 가속 화하 고 공업 데이터 의 잠재 적 가 치 를 최대한 방출 하여 공업 데이터 가 디지털 경제 에 대한 확대, 중첩 과 배가 작용 을 충분히 발휘 하고 기업 의 융합 관리 수준 을 향상 시 키 며 빅 데이터 기술 과 제조 업 의 깊이 를 융합 시 키 고 공업 데이터 의 안전 보장 기반 을 다 져 디지털 경제의 질 좋 은 발전 전략 을 추진한다.고도.셋째, 작업 차원 에서 산업 데이터 의 등급 별 정착 실 시 를 추진 하 는 데 유리 하 다.는 기업 이 데이터 가 치 를 효과적으로 발굴 하고 산업 분야 의 생산 방식 의 변혁 을 가속 화 하 는 데 강력 한 정책 지도 와 이론 적 근 거 를 제공 해 주 었 고 기업 의 등급 별 주체 책임 과 관련 요 구 를 명 확 히 했다. 또한 지방 공 신 주관 부서 의 책임 을 명 확 히 함으로써 목표 에 대한 데이터 관리 에 존재 하 는 부족 을 편리 하 게 하고 기업 데이터 관리 능력 을 향상 시 키 며 데이터 가 치 를 효과적으로 발굴 하고 실현 하도록 했다.기업 생산 방식 의 전환.

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