智能决策怎么做?搞懂这2个问题

2021-01-25 09:26:15 admin 19

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早前,“十四五规划建议”中6次提及“数字化”,对不同方面提出新要求。大数据、人工智能正当时,在众多应用产品当中运营可视化、生产管控、智能决策受到了广泛注意。今天,我们就来看看智能决策。


为什么智能决策能够在众多应用中脱颖而出呢?


众所周知,数字化、智能化并不仅仅是设备上、生产上的改革,还是管理上的改革。而企业的运营每个环节都离不开决策,因此,决策上的智能化价值对企业各个环节都能有所展现。比如在运维环节,故障可以被快速诊断,提高运维效率;在生产环节,产线配置可以得到持续改进,优化流程;在销售环节,需求能够快速洞察,改善投放策略和反作用于生产等等。


那么,智能决策需要什么呢?


在开始打造系统之前,我们首先要了解如何决策,其中有两个要素影响管理者决策:信息环境和决策模型。充分、客观的信息环境能够为决策提供良好的依据;不同决策模型能够为决策提供不同的问题解决路径。


大数据技术获取信息的广度和深度正好为企业提供这一信息环境创造了条件。大数据应用离不开数据,数据的数量和质量更是大数据应用的基础之所在,这一步,我们可以借助智能感知设备进行。

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举个例子,制造型企业离不开设备数据,设备数据不少存在PLC等系统当中,借助基础数采设备便能轻松读取诸设备的基本运行信息,避免人工记录而造成的数据误差和不全面;此外,如设备故障的发生涉及多个维度的数据,如电压、电流、振动等可以借助不同类型的传感器读取,如设备环境、工况等可以借助摄像等设备感知。


上面提到的是设备运行信息的获取,但决策还需要知识和经验的支持,如电机的故障类型、故障的成因,决策模型等。这些则需要融合更多的信息,比如设备故障的历史数据,比如将有效的决策模型转化为数据输入,而更重要的是梳理这些知识、经验数据,使这些数据通过不断融合、标准化、流程化形成新大数据决策模型,从而使其以数据的形式传承、复用,通过实践不断优化迭代、持续改进。

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数据的采集、大数据决策模型的整合等并不是一蹴而就的,其中需要融合IT、OT还有AT知识和技巧,只有掌握足够的数据和知识,才能更好地在长期的数字化、智能化中获益。尤其是中小型企业,缺乏相关技术、人才的支持,与第三方合作推动数字化、智能化进程是不错的选择。


在众多领域如能源化工、装备制造、汽车制造、金属加工等行业,广东寰球拥有丰富的项目案例与实践经验,可以帮助你挖掘运营过程各项数据的内在价值,在产品质量、工艺流程、设备健康管理、产品运行监控、能耗管理、智能决策等多方面为你一步步添砖加瓦,建立数字化体系,实现从“制造”到“智造”的转型升级。


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