阿里云工业物联网解决方案_工业大数据平台_智慧工厂三维可视化平台-云巴巴 -云巴巴

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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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行业痛点

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。

核心功能

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

数据类型

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

供:销量预测

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。

供:库存优化

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。

供:车辆路径优化

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

供:车货匹配

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。

供:运输监管

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。

供:供应链网络

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。

供:总览

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

研:实时监控预警

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

研:故障预测

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。

研:工艺参数推荐

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

研:生命周期管理

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。

产:固废分析

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

产:数据质量

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。

产:JIT生产调度

如何快速构建核心技术壁垒?

销:企业图谱

销:订单智能调度

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%)。

架构

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