阿里云工业4.0大数据服务解决方案

阿里云工业大数据解决方案致力于经济增长、能源需求、以及机器、设备组、设施和系统网络等实物资产角度，为工业客户提供基于人工智能的解决方案，在降低能耗、提升效率、减低成本、提升产值方面助力，引领工业4.0。

方案架构：

推荐产品：云服务ECS， SLB， RDS， MaxCompute

方案优势：
1】大数据深度定制：数据科学家咨询与实施的定制服务，十年以上的大数据项目经验，与业务专家配对合作精耕工业领域
2】聚焦机器数据优化：一个专为工业领域提供算法与智能服务的团队，提供机器大数据平台建设及大数据人工智能服务
3】联合行业生态伙伴：联合数行业内多家数据采集、运维监控等生态合作伙伴，强强联合，共同推动工业大数据智能化，提供专业服务
4】阿里云计算支持：基于阿里云计算平台，利用集成优势降低部署与实施成本，一站式的机器大数据服务体验
5】公共云&专有云两套方案：无论是公共云服务还是专有云支持，基于客户自身数据现状出具最合理的输出方案

方案特性：
1】先验证后实施:基于客户业务与数据现状，出具测试方案与数据结果，按测试结果落地最终方案
2】组件化服务:包含数据平台建设、可视化监控、分析服务、VR仿真等一体化的配套方案
3】数据安全:定制符合企业数据安全要求的系统架构设计，在保障服务的同时，确保数据安全
4】开放性:提供多种工控协议的转化与传输支持，与行业合作伙伴联合，加速工业智能化

方案典型应用场景：
1】风电机组的故障预测
随着出质保运行的机组数量越来越大，机组运行年限越来越久，机组的故障率逐年递增，风电场运维成本也逐年增加。弱计划性、“事后救火”的运维方式，已经无法满足业主追求利益最大化的需求。“强计划性、基于数据和知识的高效运维方式”是提高风电场运行效率、效益的关键，而风电机组的故障预警和诊断系统，在充分利用数据和知识的基础上，可实实在在的增强风电场运行的计划性和效率，是其中的关键技术。 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，能提前预知潜在的，经过系统自主预诊断的故障的功能。与“运维窗口期预报系统”配合，可实现风电场运行维护的强计划性，大幅降低运维成本

2】光伏切片良品率提升
光伏切片每片根据质量划分为不同的等级，不同的等级价格不同。提升1%的良品率，将会带来千万的收益大量的生产数据带来高昂的存储成本。生产数据没有得到利用，无法产生价值。生产流程靠经验或理论数据，无法快速验证及优化。通过大数据分析，建立良品率参数曲线模型，对生产过程监控和报警。通过阿里云提供的定制及其数据分析系统，对生产数据做多维度统计分析。通过阿里云大屏技术，建立车间和事业部生产大屏看板

3】企业生产的产废次废分析
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，原材料消耗量受产品产量 与危废产量影响，通过产废分析结果，优化人、机、料、法、环的“料”“法”两块，提升生产质量与环保工艺

4】纺织业配棉方案优化
大规模生产配棉方案优化，优化配棉方案，以保证产品质量同时大幅降低物料成本; 工艺分析及工艺优化，优化关键工艺参数，以提升产品质量; 机器维修调度优化，机器故障预测及维修调度优化，以提升维修效率，降低巡检人员成本，提供亿级设备的生命周期管理。

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