构建需求预测模型 协同制造支撑平台 大数据助力企业向“智造”转型

钢板冷轧过程中的色差、划伤、污染、夹杂等十几种不良问题，过去靠人工检测，抽检率最高45%，检测人员还很容易视觉疲劳。采用机器视觉检测后，不仅实现了实时检测，抽检率提升到91%，还可以自动给板材分级。

这套由联想大数据团队开发的机器视觉检测系统，已经在国内几家钢厂投入使用。而机器视觉，只是联想大数据赋能制造业的众多解决方案中的一个。

通过大数据算法构建需求预测模型。借助机器学习和知识图谱，联想大数据为一家钢铁行业客户精准预测钢材需求，并为下游厂商精准画像。相对于以前的专家预估方法，预测准确率大幅提升至92.2%以上，有效降低库存成本数千万元，对应产品库存周期周转时间降低了20%。

基于联想协同制造支撑平台，联想大数据为一家乘用车企业完成了汽车营销系统、客服系统、售后系统、生产制造系统、车联网系统多业务的系统接入，基于大数据算法，针对业务异常的智能诊断分析效率提升了60%以上，一年降低运营成本上千万元。

借助联想大数据物联网平台，武汉石化将催化裂化装置的历史数据和实时生产工艺数据整合起来，通过智能化处理和机理分析，解决了一些传统工业软件无法解决的关键问题，实现了装置工艺链的整体优化，进一步推动企业的智能化转型。

在近日于上海举行的“2018中国国际工业博览会”上，首次参展的联想大数据一口气推出了三款重量级产品——工业大数据解决方案、工业互联网平台预览版和物联网平台，为中国离散型制造企业提供了一条从“制造”到“智造”的可行路线。

联想集团副总裁、首席研究员、大数据事业部总经理田日辉举例说，大数据与人工智能全面部署后，联想2500人IT团队，在不到两年的时间里已经减少了1000人，效率却提升了。联想生产手机和平板电脑全系列产品的武汉工厂实现了生产线和边缘端数据的高效对接、采集和处理，从而改善了关键设备的健康状况，降低抛料率，提高整体装备效率，大幅优化制品和成品的良率，提升监控和维护效率，让工厂的精益生产迈上了一个新台阶。

联想大数据的数据智能产品和方案，正在为国内近百家钢铁、建材、电力、新能源等流程制造企业，以及汽车、精工机械和电子家电等离散型制造企业提供支持和服务。王政

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