- 设备组：上个月主轧机突发停机，损失200万订单，维修部却只查出“疑似轴承问题”？
- 能源组：吨钢能耗比行业标杆高8%，但电表、气表数据分散在5个系统，根本拼不出全景？
- 质量组：良品率从92%掉到87%，工艺员调了3天参数，仍找不到是温度、速度还是原料水分惹的祸？
- 数据源层：PLC、DCS、SCADA毫秒级采集；MES/ERP业务数据；质检、能耗等半结构化日志。
- 工业数据湖：冷热数据分层（HDFS+Kafka+Hive），支持PB级存储、秒级查询。
- 算法层：DNN深度神经网络（设备PHM）、SPC统计过程控制（质量）、Cycle Time瓶颈分析（能效）。
- 应用层：领导驾驶舱（宏观）、手机APP（远程工单）、API推送（MES闭环）。
- 数据输入：过去6个月SCADA振动数据（10TB）+3次历史故障记录。
- 模型输出：DNN识别出“振动频谱200-300Hz区间能量突增”为轴承外圈剥落前兆，提前5天预警，停机损失从200万降至12万。
- 实时监控：电、气、水表数据接入工业数据湖，秒级刷新。
- 热力图分析：按生产节拍生成Cycle Time热力图，锁定“空转-高能耗”时段。
- 对标优化：与行业标杆库（如中国钢铁协会能效基准）自动比对，输出“启停策略+设备改造”建议。
- 某汽车冲压车间：通过节拍优化+空压机变频改造，单件能耗下降11%，年省电费340万。
- 数据亮点：冷热数据分层后，100TB能耗数据查询耗时从15分钟降到8秒。
原料批次码 → 工艺参数（温度/速度/压力）→ 质检数据 → 缺陷图像 → 根因模型
5.2 案例：食品包装密封性缺陷- 问题：某月密封不良率从0.5%飙升至2.3%。
- 分析：关联分析发现“封口温度与车间湿度负相关（r=-0.78）”，湿度>65%时缺陷率翻倍。
- 结果：加装除湿设备后，缺陷率回落至0.4%，减少退货损失120万/年。
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《智慧工业大数据建设方案智慧工厂整体解决方案》（54页PPT）
