未来发展趋势让工业大数据的七个故事带你去体验

　　【中国智能制造网 论坛会议】采集人体数据实现西服的“量体裁衣”，煤矿工地依靠智能化设备减少矿工 数量……近日，首届中国（杭州）工业大数据产业发展高峰论坛上，工业大数据相关研究者、实践者济济一堂，“晒”出了工业大数据的众多生动案例。　　1、个性化西服如何“量体裁衣”
　　
　　观数智库创始人、《大数据》《数据之巅》作者涂子沛参加了贵阳数博会的总理座谈会，总理以定制西装举例说明了大数据的作用。其实，在参加座谈会前，涂子沛也次定制了一套西服。穿上之后，他表示再也不想穿以前的西服了，因为从来没有感受到那么得体。
　　
　　“红领”是一家定制服装生产企业。他到了这家工企业后看到，几千件西服没有两件完全一样，但仅从面料、颜色分辨不出。很多人的西服里面都有商标，很多人喜欢在这里绣上自己的名字或一句话，这就是个性化。每个流水线都有数据驱动，一条工序的数据清清楚楚地送到操作员工作台上。这个方案成本确实增加了，但是利润上升得更多。
　　
　　2、陕北煤企如何减少矿工？
　　
　　传统采矿业如何实现从人工采矿，到一个人都不用？北京大学教授、工信部原副部长杨学山之前去过在陕北一个煤矿企业的现场。当时，借助自动化设备，这家煤企624个人的产能，已经相当于今天大部分煤企五六万人的产能，相当于20年前中国大的山西大同矿区20多万人的产能。
　　
　　所以，整个产业链，包括采矿到后期的生产，跟人的关系越来越小。实现这些，就是信息、数据构成了自动化装备的基础。没有数据、没有数据化的装备是做不成。
　　
　　3、沈阳“i5”数控机床的逆袭
　　
　　这是一个装备发展过程中转型升级的佳实践，其中，工业大数据承载着非常重要的作用。沈阳“i5”数控机床从开始研发，到今天在智能数控机床进入的行列，花了十年。前几年为何没有成功？因为数据缺失。
　　
　　不管是材料、还是装备的发展，数控机床长期被国外控制，缺乏实践过程中的数据支撑发展不起来。模型怎么建，也需要数据支撑。但沈阳机床十年磨一剑，积累了数据，打造的智能数据机床。它还倡导新的商业模式，实现按使用小时收费。
　　
　　4、可以实现在线3D预览的纸盒
　　
　　纸盒是典型的个性化生产，各行各业要用的包装纸盒千差万别，上面又要印不同的文字、图案，这是非常适合做C2M的领域。
　　
　　中国电信制造行业应用基地总经理陆晋军介绍，我们结合了相应的技术，实现线上个性化定制结合3D预览技术，让客户线上下单，可以看到给他设计的样式，还能做到在线直接3D预览，后线上报价成交。当然，在生产中会有协同，在线平台要和生产平台打通。
　　
　　由此延伸，他们还分析了很多领域，一些需要定制化的礼品、文具或包装物品的生产企业，都可以比较快速地实现C2M模式，提率、提升服务。
　　
　　5、拥有1亿模型的零件数据库
　　
　　这是20年前就出现了的零件库。德国GeniusWEB2CAD开发TraceParts，能集成到主流CAD软件的零件库中，直接在CAD软件中启动，支持零件搜索和3D视图，同时以DWG或DXF格式生成零件所有二维视图。
　　
　　目前，这个零件库有1亿多种零件模型，设计人员可以进入下载这些模型。然后，把它组成产品再进行仿真，再把这些零部件交给供应商制造。这些零部件专业化、成本低、质量好，这种专业化的模式国内还比较少。
　　
　　6、粉丝参与小米手机的功能设计
　　
　　小米手机依靠几十万的粉丝，手机三分之一的功能由用户设计。通过建立智能手机设计平台，小米让用户参与设计，形成用户设计大数据，帮助改进产品，使之满足用户需求。
　　
　　7、试衣间如何给设计师灵感？
　　
　　ZARA门店的店长每天有一个考核值，向数据中心提供当天有多少件衣服被试，哪件衣服有多少人选进了试衣间但没有被购买，原因是什么？它的试衣间可以记录试衣的情况，甚至衣架上也装了传感器，通过不同方式来收集这个数据。
　　
　　每家门店POS机数据实时回传数据中心，ZARA的快销品多消耗两周就进行补货。通过POS机数据，设计师形成了一个巨大的知识库，客户喜欢什么衣服、为什么衣服被多次拿起而没被购买，ZARA会快把衣服进行修改，然后再次进入专卖店。
　　
　　数据收集是至关重要的一点，门店的经理做KPI值，这是一件复杂的系统。ZARA将网络上海量的数据看成实体店前端的测试。此外，大数据缩短了生产时间，让生产端能够看清顾客需求。