富士通QCD优化解决方案实现数据驱动的发展战略与制造管理一体化
5g、ai以及iot技术的应用给制造业带来了数据的爆发式增长。以某制造企业为例，来自产线、质量监控到设备运维的数据从过去的100gb上升到10tb。企业不仅要对不同类型的数据进行实时采集和存储，还要在数据分析平台上进行数据建模、统计，继而形成可视化分析报表，从人工排查、靠经验决策走向智能化决策。在这一过程中，数据驱动（data driven）的方法必不可少。
数据驱动富士通qcd优化解决方案
为了更好地帮助制造企业实现上述目标，富士通提供了一整套qcd优化解决方案。围绕设备效率提升以及生产质量优化等场景，该解决方案提供了丰富的分析、建模与监视功能，能够帮助客户实现数据驱动的发展战略与制造管理一体化。
数据分析平台：根据制造业分析对象数据的形式/质量/量、生产过程特点，以及分析的目的、提供适合制造业使用最适合的工具分析环境。
数据建模：根据制造设备的传感器/plc数据品质结果数据，制定设备异常或品质异常预测模型（预设质量、设备优化等模板，方便客户业务部门使用）。
数据监视：使用分析模型导入到设备，制造流程监控系统，进行实时状态的监视，形成数据分析优化模型与业务执行的闭环。
应用场景
1
提升关键设备稼动率，实现「预防性维护」
通过设备连续稼动时间、关键参数变化趋势等数据建立故障模型，在故障发生前进行预测，避免计划外停机。利用包括传感器在内的各类设备数据进行阈值监控，或建立故障预兆模型实现重要设备的0停机。
2
数据驱动的不良原因探究及对策
使用各类数据（人机料法环），抽出特征量进行分析，挖掘数据与质量结果之间的关系，对生产质量进行真因寻找，质量预测，并给出最佳参数范围，杜绝事后处理及不良环节再度发生。
作为最懂制造业的it服务商之一，富士通正在帮助诸多制造企业优化qcd（品质、成本、交货），提高生产效率和质量。在迈向智能工厂的过程中，富士通利用数据驱动让制造企业变得更聪明，帮助他们学会利用“数据”这一强大工具，来实现业务改善与智能化决策。
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数据驱动富士通qcd优化解决方案
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数据分析平台：根据制造业分析对象数据的形式/质量/量、生产过程特点，以及分析的目的、提供适合制造业使用最适合的工具分析环境。
数据建模：根据制造设备的传感器/plc数据品质结果数据，制定设备异常或品质异常预测模型（预设质量、设备优化等模板，方便客户业务部门使用）。
数据监视：使用分析模型导入到设备，制造流程监控系统，进行实时状态的监视，形成数据分析优化模型与业务执行的闭环。
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2
数据驱动的不良原因探究及对策
使用各类数据（人机料法环），抽出特征量进行分析，挖掘数据与质量结果之间的关系，对生产质量进行真因寻找，质量预测，并给出最佳参数范围，杜绝事后处理及不良环节再度发生。
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