鋼板冷軋過(guò)程中的色差、劃傷、污染、夾雜等十幾種不良問(wèn)題，過(guò)去靠人工檢測，抽檢率最高45%，檢測人員還很容易視覺(jué)疲勞。采用機器視覺(jué)檢測后，不僅實(shí)現了實(shí)時(shí)檢測，抽檢率提升到91%，還可以自動(dòng)給板材分級。

這套由聯(lián)想大數據團隊開(kāi)發(fā)的機器視覺(jué)檢測系統，已經(jīng)在國內幾家鋼廠(chǎng)投入使用。而機器視覺(jué)，只是聯(lián)想大數據賦能制造業(yè)的眾多解決方案中的一個(gè)。

——通過(guò)大數據算法構建需求預測模型。借助機器學(xué)習和知識圖譜，聯(lián)想大數據為一家鋼鐵行業(yè)客戶(hù)精準預測鋼材需求，并為下游廠(chǎng)商精準畫(huà)像。相對于以前的專(zhuān)家預估方法，預測準確率大幅提升至92.2%以上，有效降低庫存成本數千萬(wàn)元，對應產(chǎn)品庫存周期周轉時(shí)間降低了20%。

——基于聯(lián)想協(xié)同制造支撐平臺，聯(lián)想大數據為一家乘用車(chē)企業(yè)完成了汽車(chē)營(yíng)銷(xiāo)系統、客服系統、售后系統、生產(chǎn)制造系統、車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統多業(yè)務(wù)的系統接入，基于大數據算法，針對業(yè)務(wù)異常的智能診斷分析效率提升了60%以上，一年降低運營(yíng)成本上千萬(wàn)元。

——借助聯(lián)想大數據物聯(lián)網(wǎng)平臺，武漢石化將催化裂化裝置的歷史數據和實(shí)時(shí)生產(chǎn)工藝數據整合起來(lái)，通過(guò)智能化處理和機理分析，解決了一些傳統工業(yè)軟件無(wú)法解決的關(guān)鍵問(wèn)題，實(shí)現了裝置工藝鏈的整體優(yōu)化，進(jìn)一步推動(dòng)企業(yè)的智能化轉型。

……

在近日于上海舉行的“2018中國國際工業(yè)博覽會(huì )”上，首次參展的聯(lián)想大數據一口氣推出了三款重量級產(chǎn)品——工業(yè)大數據解決方案、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺預覽版和物聯(lián)網(wǎng)平臺，為中國離散型制造企業(yè)提供了一條從“制造”到“智造”的可行路線(xiàn)。

聯(lián)想集團副總裁、首席研究員、大數據事業(yè)部總經(jīng)理田日輝舉例說(shuō)，大數據與人工智能全面部署后，聯(lián)想2500人IT團隊，在不到兩年的時(shí)間里已經(jīng)減少了1000人，效率卻提升了。聯(lián)想生產(chǎn)手機和平板電腦全系列產(chǎn)品的武漢工廠(chǎng)實(shí)現了生產(chǎn)線(xiàn)和邊緣端數據的高效對接、采集和處理，從而改善了關(guān)鍵設備的健康狀況，降低拋料率，提高整體裝備效率，大幅優(yōu)化制品和成品的良率，提升監控和維護效率，讓工廠(chǎng)的精益生產(chǎn)邁上了一個(gè)新臺階。

聯(lián)想大數據的數據智能產(chǎn)品和方案，正在為國內近百家鋼鐵、建材、電力、新能源等流程制造企業(yè)，以及汽車(chē)、精工機械和電子家電等離散型制造企業(yè)提供支持和服務(wù)。

摘自《人民日報》