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  • 随后对比锂电池行业的传统方法,对大数据在产品生命周期不同阶段的应用进行详细分析,并例举了具体应用的案例通过大数据分析所创造的价值;最后指出随着锂电池行业各企业之间硬实力差别不断缩小,大数据技术的...

    大数据在锂电池全生命周期管理中的应用

    摘要:在数字经济时代,大数据已被视为一种重要的生产要素。通过数据采集、清洗、分析和建模,将隐藏在数据背后的客观规律充分挖掘利用,成为促进企业智能化管理和产业升级的重要推动力量。本文以锂电池行业为背景,首先针对工业大数据在行业中运用的4个环节和困难点作了说明;随后对比锂电池行业的传统方法,对大数据在产品全生命周期不同阶段的应用进行详细分析,并例举了具体应用的案例和通过大数据分析所创造的价值;最后指出随着锂电池行业各企业之间硬实力差别不断缩小,大数据技术的应用(软实力)将会成为赢取市占率的关键。
    关键词:大数据,锂电池行业,产品生命周期,数据分析。

    The application of big data in the lifetime management of Li-battery

    Abstract: Big data is taken as a truly important production factor in the time of digital economy. Through data acquisition, cleaning, analysis and modeling, to find out the message behind the data, has become a driving force to facilitate the intelligent management of the enterprises and industry upgrading. This paper is based on the background of Li-battery industry, first describe the 4 levels of big data application and difficulties of digitalization in Li-battery industry, then make a detail analysis of big data application in different phases of product lifetime, and also illustrate the values which created by the big data technology. Finally, this paper points out that to combine the big data analysis method and industry technology is the key way to win the market in the future competition.
    Key words: big data, battery industry, product lifetime, data analysis.

    1 前言

    随着产能的大规模投放和技术的日趋成熟,锂离子电池已经被广泛应用于新能源汽车、消费类电子以及储能三大领域,其中新能源汽车和储能市场的需求持续高速增长,未来五年内市场规模预计超过万亿级别,中国将成为世界上规模最大的锂电池市场。

    世界级的锂电池生产商包括中国的CATL,BYD,韩国的LG,SKI,日本的松下,欧洲的Northwolt都在持续的产能扩张中。随着中国智能制造2025战略的出台,中国的锂电生产企业亟需提升生产效率和产品质量,来应对新一轮的国际竞争。

    1.1 工业大数据运用的四个阶段

    目前,我国大多数电池制造企业已经基本完成了自动化转型,正处在向数字化制造升级的过渡阶段,在这一阶段,以往不被重视的大数据将成为锂电生产企业的核心资产。只有充分挖掘数据资源的潜在价值,建立数字化的产品全生命周期管理体系才能更好地保持产品的竞争地位,为企业持续创造价值。工业大数据在锂电行业中的运用可分为以下四个阶段:

    1. 数据采集,指通过RFID技术、传感器和其他智能终端获得的各种类型的结构化、半结构化以及非结构化的海量数据。

    2. 数据清洗及存储,数据清洗是指针对数据审查过程中发现的异常值、错误值、缺失值、重复值等经过适当方法筛选处理后导入到一个集中的大型分布式数据库或存储集群中。MySQL
      和 Oracle 是比较传统的关系型数据库,在大数据时代,Redis、MongoDB 和 HBase
      等类型的数据库逐步开始被大量使用。

    3. 数据分析及挖掘,数据分析指利用适当的分析方法或工具,对采集的数据进行现状分析、原因分析、预测分析。数据挖掘指从大量的、多样化的、随机的数据中提取出有价值的信息和知识的过程。常见的大数据挖掘方法包括机器学习、统计方法、神经网络和决策树方法等。

    4. 数据应用,将分析之后的数据与行业技术相融合,建立应用模型,对业务、营运、战略的决策提供指导方向。

    1.2 数字化管理的主要障碍

    大数据的核心是预测,通过合理的算法模型结合动态数据的输入来预测事件发生的可能性。目前锂电池制造商已经开始在生产线上大范围使用MES系统,但多数仅停留在信息收集层面,数据资源并没有被有效地利用,而大数据实现价值转化的桥梁在于大数据分析。锂电行业往智能制造的方向发展,从多维角度解决电池研发生产中的问题,甚至延伸到客户应用端,比如新能源车厂,运营平台等,是未来的一个大趋势。国家发改委、工信部等管理部门提出建立动力电池编码制度,就是一个利用大数据融入到行业管理中的概念,需要软件企业与锂电池生产企业,新能源车厂等公司在各自领域内相互合作,才能发挥最大效用。由于过去的十几年里中国的锂电生产企业一直处在产能高速扩张阶段,对于产品生命周期中大数据的开发还远没有形成一套完整的体系,现阶段其行业的数字化管理面临的主要障碍如下:

    1. 目前国内锂电池的规格、材料和生产工艺没有统一标准,即使是一样作为动力汽车上使用的锂电池,不同车企对其性能和成组方式也存在多样性,导致单一型号电池大规模生产制造的数量相对较少,某种程度上限制了大数据使用的效率。

    2. 当前大多数锂电池制造企业的数据是经过分段式的设备采集,由于各工艺段的生产设备发包给了不同的设备厂商,最终组成产线时设备之间存在多样性和兼容性的问题,标准规范不统一影响了数据共享互通。

    3. 行业从业人员的习惯也是影响大数据应用有效性的重要因素,在过去十多年,锂电池的发展大多来自于工程师们的工作经验和实验分析,对于锂电池的故障预防更倾向于事后处理,而不是提前预防策略,忽视了大数据在其中的作用。

    4. 除此之外,大数据传输的质量包括准确性,完整性和实时性等也在很大程度上影响了数字化的最终结果。

    1.3 大数据分析问题与传统分析问题的流程对比

    锂电池产品的生命周期包括锂电池的研发,生产组装,投入市场使用,到后期的废旧电池回收以及再利用等不同阶段。随着锂电池行业的发展,信息技术逐渐渗透到产品生命周期的每个阶段,企业积累的数据规模日益递增。以CATL公司为例,工厂的智能制造系统连接不同的生产和检测设备,每天产生近5000亿的数据量,涉及超过3000多个和质量相关的检测点实时数据。但如果数据只是“大”,并无法给企业带来直接价值,关键是如何通过有效的算法来利用它们,使大数据更好地帮助企业进行科学分析与优化决策。通过大数据分析问题的流程与传统分析问题的流程对比如图1所示。企业通过大数据分析找到问题点和要素,改善问题点后将其整个过程存储成知识模型,经过多次循环应用后不断提升整个系统的可靠性,而传统的问题分析方法主要依赖于出现错误后人为进行分析和改善,可靠性和效率比较低下。需要说明的是大数据分析的最终目的在于更全面地了解和预测问题,提升决策的准确性,而不是取代人进行决策。

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    图1 大数据分析问题流程(左)与传统分析问题流程(右)对比

    2 工业大数据在锂电行业的应用

    工业大数据被视为是最重要的生产要素之一,能帮助企业在产品生命周期的不同阶段进行智能化管理,并促进大规模定制、精准营销等新一轮产业的转型。

    2.1 大数据实现从基于经验的产品研发向数据驱动的产品研发转型

    锂电池正负极材料的配方与配比是影响其性能及寿命的关键因素,统计数据表明产品的研发设计成本虽然仅占产品总成本的5%-10%,但它能够决定产品制造成本的70%-80%,由此可见,好的产品是设计出来的。在材料科学中,化合物的结构与需求的目标属性之间通常存在非线性的复杂关系,如果使用关联方法来探究这些关系需要经过冗长的配方、合成和重复试验。由于时间和资源的限制,研发人员无法针对每一种配方的可能性都进行实验来验证,所
    以最终得到的结果并不是最优解。大数据驱动的研发方法为发现和合理设计正负极材料提供了全新的途径,它不再依赖于复杂的化学反应原理和物理属性。研发工程师通过构建一个描述符模型,使得该模型可以基于一组已知材料配方的特征来预测这些材料在其它不同配方中的性质和行为,从而避免冗长的合成和测试周期。QSAR/QSPR(Quantitative Structure-Activity/Property Relationships)就是一个重要的描述符模型,它对于计算出来的分子结构参数和所研究的实验性质进行统计分析,建立它们之间的定量关系模型,用于预测新的化合物的性质。QSAR/QSPR的研究步骤如图2所示。QSAR/
    QSPR还可以确定哪些描述符对化合物的物理或化学性质影响最大,使得研究人员在能够在分子水平上了解材料的结构对于目标属性的决定性作用,用以指导化合物的配方和配比。
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    图2. QSAR/ QSPR研究步骤

    基于大数据的锂电池产品开发模式是一种具有高度协同性的企业行为,不仅涉及到企业内部产品研发,采购,工艺,生产制造,设备管理等多个部门的协作,而且需要在产品验证,试产和批量的过程中不断监控锂电池产品的重要数据,将来更进一步地,在锂电池投入市场使用后通过BMS收集行车过程中的参数,持续反馈给研发部门进行产品配方和结构的优化,打造研发、制造和售后一体化平台,形成完整的产品数字化价值链。

    2.2 大数据帮助锂电池制造商提高生产效率

    锂电池的制造工艺较为复杂,其中方形卷绕电池的的主要工序如图3所示(因篇幅有限,这里省略了模组和Packing的详细流程),包括正负极配料、搅拌,极片涂布、辊压,正负极制片,卷绕,装配,注液,化成,分容等。随着近年生产自动化水平的不断提高,工业传感器、伺服控制系统、二维码、RFID、MES系统、CAX等技术在锂电工艺中得到广泛的应用,结合有效的算法分析能在工艺改善,品质管理,能效管理,生产成本控制等方面为企业提供价值。
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    图3 方形卷绕电池工艺流程

    2.2.1 工艺改善

    锂电池电芯的整个生产周期比较冗长,根据产品的尺寸,特性和用途从十天到一个月不等,每条锂电池生产线有数以万计的不同类型传感器,用于探测生产过程中产品或执行元器件的各种参数,生成包括结构化,非结构化,半结构化在内的各类数据。电芯生产工艺之间有很强的关联性,前道工艺对后道工艺的影响环环相扣,但仅通过表面采集的原始数据无法直接反应出来,需要经过大数据的清洗和深入挖掘后才能找到这些在不同产线和工位上彼此孤立的数据之间的关系,从而将不同环节的工艺串联起来,实现生产线的自诊断、自分析、自纠错等高级控制。

    在卷绕工艺中,正负极片和隔膜主动放卷,经过数十个滚轴的导向和定位,以一定的顺序卷绕成电芯。期间需要自动纠偏和张力控制来确保极耳和极片的整齐度,是一个典型的“卷对卷”工艺制程。因为设备结构比较复杂,价格昂贵,且设备故障率相对较高,卷绕机通常是整条锂电池生产线的瓶颈所在。以往该工艺段出现问题的时候,一般采用排除法来逐个检查各个子功能系统的问题,重新调试各类参数直至电芯达到检测合格水平。卷绕机的控制系统和传感器可以采集到大量的实时数据,通过有效的大数据分析算法,可以结合各个相对独立的子系统数据建立起其卷绕工艺的全动态过程,包括放卷机构,张力控制,自动纠编,裁切机构,卷针收卷等机构采用特定算法搭建一个闭环的目标函数,找到相对优解,然后对工艺参数自动修正,并持续通过相对优解的不断迭代来靠近最优解。

    相类似地,可以把整个生产线作为一个整体,通过大数据技术建立起整条产线工艺的控制标准,把每个工位段串联起来,找出不同工位之间相互影响和制约的因素,从而找到工艺流程的改善方向,并提高整个系统的容错性。

    质量控制

    随着锂电生产企业智能化的程度不继深入,传统的质量管理方法也面临着巨大挑战。大数据与神经网络算法相结合可以做为锂电池生产过程中质量管理一个重要研究方向。

    首先,人工神经网络具有很强的学习能力,能在训练过程中改变突触权重值来适应环境变化的要求;而生产过程中的大数据为神经网络提供了充足的训练样本,使得算法能不断自改善并预测系统产生的多种可能性。

    其次,神经网络算法的结构由非线性变化单元组成,在无法建立起精确的数学模型时表现出明显优势,因为它不需要对整个生产系统有非常透彻的理解就能建立起输入与输出的映射关系,很大程度上简化了算法设计的难度。

    再者,神经网络算法具备强大的特征提取能力,适合处理模糊或抽象的非结构化数据,并从中捕捉变化的规律,
    特别对一些存在噪声的数据样本,有很好的处理效果。

    最著名的神经网络算法就是BP(Back Propagation)算法,图4简单描述了一个BP神经网络结构,包括输入层(input layer),隐藏层(Hidden layer)和输出层(output layer),单个样本有m个输入,有个n输出。

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    图4 三层BP神经网络结构图

    锂电池生产企业利用历史的数据样本,建立初步的神经网络算法模型,然后将模型置于产线系统中深度学习,所有采集到的数据都通过该算法模型进行解析处理,不断提高算法的精度,在质量问题发生之前直接定位到具体的工序,采取预防措施。

    极片的涂布工艺过程中会产生漏箔、暗斑、划痕、厚边等缺陷,出现缺陷的极片会严重影响最终产品的性能及一致性,在电极涂布后会使用CCD检测设备针对极片缺陷进行在线检测,生成大量的图像。利用神经网络算法对图像数据分析,自动地学习特征,对图像进行层次划分,聚类,结合MES中工艺参数,计算出对应的质量风险值,从而达到提前预测的目的。最后通过对所有影响质量的因素进行统计和分析,可以有效地发现在生产工艺过程中存在的薄弱点并进行针对性的改善。

    2.2.3 设备维护

    锂电行业的设备维护模式主要分为三种:预防性维护、事后维护和预测性维护,其中以预测性维护能够给企业带来的价值最大,但难度也最高。锂电生产线有数十道工序,每个工序下面又有多级工步和物流路线,分别对应不同的设备,每台设备又由包括气缸,阀岛,丝杆模组,电机,控制器等在内的上千个零部件组成,只要其中的一个部件出了问题,都可能会影响到整个产线的正常运行。对于这样复杂的系统,用传统方法来定性定量地制定设备维护计划常会造成资源的浪费,特别是在交期紧急的情况下,减少非必要的设备维护,降低计划外的设备故障率是评量一个工厂管理水平高低的重要标准。

    基于大数据的分析方法,有助于从多样冗杂的数据中对即将造成异常的参数进行有效预警,并能准确定位到相应的部件,从而达到预测性维护的目的。系统的实现依赖于有效函数模型的开发,首先获取设备和加工产品的状态数据,经过预处理后提取特征,然后通过特定算法建立起故障现象与对应的各种数据的关系,再结合设备商提供的设备维护参数,实验数据等完成对设备健康状态诊断模型的建立。

    在这个诊断模型中有一个对标参数是非常关键的,那就是“预警值”,这个数值可以准确地预测设备中即将发生异常的部件或工位。“预警值”需要通过设备实际运行加工的经数值来预测,即使是相同的零部件在不同的设备上,这个值也存在差异,所以如何去获得更具有科学性和性价比的“预警值”是衡量这个诊断模型的关键。举一个简单的应用,比如极片分条机上的圆盘分切刀会影响到极片分条的质量,针对切刀的寿命厂商会给出一个理论值,但因为实际分切过程的安装精度,极片厚度、裁切速度等因素影响,最终会与理论值存在差异,如果能够准确地通过诊断模型来分析极片分条过程中反馈的数据,掌握切刀的老化程度,预测切刀的寿命值,使得这个值即不会因为过小而造成过早换刀的浪费,也不会因为过大造成分条的不良,就能提高系统的整体的可靠性,降低设备维护成本。以往的设备制造和工艺中,调刀往往缺少精确数值参数,而是凭借经验根据极片批次进行相应的调节。随着设备技术的进步,调刀技术也不断进步,并且数值化。

    对于整个生产系统,无论是设备运行中采集的实时数据,还是产品在加工过程中的检测数据,都可以通过可视化处理后采用人机界面显示、手机APP等形式展现给设备管理人员,以便他们随时掌握设备运行情况,建议合理的设备维护周期。

    2.2.4 能源管理

    相对于近十年工艺水平和生产效率的大幅度提高,锂电行业对于生产过程中能耗的管理却还处于较初级阶段,工厂的布局设计与能源规划存在明显脱节现象。生产企业通过对能耗数据的采集和分析不仅可以减少工厂运行过程中所消耗的能量,还能在一定程度上改善工艺流程,提高生产效率,因为能耗数据一定程度上反映出产线运行状况、设备老化程度和产品质量偏移等不容易直接检测到的风险征兆。

    锂电生产过程中要大量消耗能源的环节包括:车间湿度保持(除湿系统),空压机的运转,涂布后极片的烘烤,电芯的烘烤、高温静置,化成工艺充放电过程等。除此之外,产线的生产节拍,气路系统的设计,设备的利用率同样也会对能耗产生较大的影响。通过对布置在车间各类仪表采集的能耗数据进行综合分析,从以下三个方面对工厂的能耗进行优化:

    1. 细化生产过程中能耗的管理,而不仅仅是停留在基本的能耗统计上,针对每一个工艺段,每个设备生产时所需要消耗的能源设立标准;

    2. 发现生产过程中能耗的异常值,找出能耗损失的缺口和潜在的节能工序, 并进行改善,降低能耗;

    3. 通过深入挖掘隐藏在数据之间的关联性,对众多能耗影响因素按重要程度进行排列,找出具有重要影响的因素(包括影响因素之间的关联性), 根据关联强度可以提高对能耗预测的准确性 ,并通过调控关键因素提高能源利用率。

    能耗管理在数据存储和分析部分可以通过Hadoop系统基础架构来处理。Hadoop是在分布式服务器集群上存储和分析大规模数据的开源框架,它的优点包括:低成本,可以部署在普通的计算机集群上;支持超大文件,能够存储和处理千兆字节(PB)数据;扩展性强,可通过简单地添加硬件来扩展到数以千计的计算机节点上。但由于计算过程放在硬盘上,Hadoop的处理速度明显不如使用内存快,且在开发过程中需要编写不少相对底层的代码,不够高效。当企业对计算速度要求较高时可结合Spak+Hadoop来共同实现,Spark启用了内存分布数据集,可以优化迭代工作负载,并提供了丰富的算子,适合用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。

    2.2.5 大数据为BMS提供更精确的算法

    BMS(Battery Management System)是电池系统的重要组成部分,它相当于整个电池包的大脑,一方面对电池组进行管理及保护,保证电池包正常运行;另一方面,它接收整车控制器的指令,与车辆上的其他系统协调工作。

    SOC (State Of Charge)是BMS中的核心参数,显示了电池中剩余电荷的可用状态,通常以百分比表示。整个电池包的管理都是以SOC为基础来进行的,SOC的估算精度越高,对于相同容量的电池,就会有更高的续航里程。对于SOC的估算,安时积分法加上OCV的修正是常用的一种算法,若不满足OCV条件,会添加一个修正系数,对安时积分进行修正,修正方法覆盖的工况越多,SOC的精度就越高。而在车辆实际运行时表现出来的非线性以及不确定性,使得SoC受到众多内部和外部变量的影响,包括时间、充电状态、电压、电流、温度、工况、累计里程、行驶习惯以及电池类型等等,因此,设计一个固定算法来实时预测SOC的值很难保证其准确性。

    动力电池在行车的过程中会产生大量的数据,这些数据对于电池的状态评估及对电池包的管理有重大意义。传统的研究技术大多基于锂电池内部电化学规则与原理,但在当前锂电池内部衰退机理的研究尚未完全成熟的情况下,结合大数据分析加机器学习的技术路线或许能更好的解决SOC的精确计算问题。基于大数据的角度来对电池建立管理模型不需完全理解电池的内部衰退过程和电化学反应原理,‘而仅是将电池看作一个“黑匣子”,通过数据挖掘来提取有效信息,建立内外部多种变量之间的联系,实现对电池状态评估的目的。

    通过大数据建立的预测模型还可对电池包的SOH(state of health)进行趋势分析,找出功能衰退的规律,预测动力电池的寿命,就可以对车辆进行事前的维修保养规划,在故障发生之前就可以发现并解决问题,提升客户的体验。
    行车过程的大数据的分析还可将对质量的管控从客户端延伸到工厂端,用于追溯生产过程中引发质量问题的电池批次,帮助改善制程工艺问题。

    基于大数据的算法在一定程度上局限于 BMS 主板的存储和计算能力, 而提升 BMS的硬件系统会带来电池包额外成本增加。而随着5G技术的发展,BMS可利用GPRS网络向大数据云平台传递实时数据,平台统一对数据进行处理分析并提供算法,通过与云平台的通讯互联来管理电池包也是一个可选方案。

    2.2.6 大数据助力锂电池回收梯级利用

    近年新能源汽车销量不断上涨,大量动力电池也逐步进入报废阶段,由此将产生环保,安全和资源等系列问题,近年国家相继出台政策,要求建立动力电池编码制度和可追溯体系,鼓励企业发展梯级利用及报废回收技术。

    相对于美国和日本比较成熟的国家政策和技术规范,我国的梯级利用还处于初步阶段。目前梯级利用的难点在于从大量废旧动力电池中重新筛选出合格电池,经过实验,检测,分容后进行重组利用,如此流程不管单独交给电池制造商,新能源车厂,还是专业的回收处理厂都是非常繁琐的任务,不但耗费大量人力、物力,且经济效益比较差。这也是行业内许多公司不看好梯级利用的原因,认为梯级利用的价值不如直接拆解的规模化效益高。导致梯级利用困难的主要原因在于行业内没有形成系统的合作机制和规范,梯级利用需要从电池制造商开始准备,到整车厂对于电池服役期间的数据管理,最后到回收处理厂的相互协作,三方涵盖了锂电池的整个生命周期的所有重要信息量,缺一不可。这种全生命周期的大数据管理方法可以减少梯级利用的检测分选环节,退役动力电池包中的BMS记录每个电芯从投入使用到回收期间的数据,经过计算处理后可以得到每个电芯单体的内阻,剩余电量,充放电次数等数据信息,加上电池制造商在产品验证阶段做的寿命测试所得到的充放电曲线特性,锂电池量产阶段分容时记录的电芯的所有参数,最后结合回收处理厂的检测实验数据构建筛选模型,可推测出电芯现所处的状态以及剩余的寿命,这样可以大量节省电池筛选重组的时间。把经过二次重组后放到储能里面的电池数据进行再次采集分析,用于进一步校准验证电池筛选模型。随着数据量的不断增加,筛选模型和寿命预测会更精准,极大地减少了检测时间和成本。

    总结

    综合以上大数据技术在锂电池行业不同阶段的应用,整体架构案例如图5所示,通过工业以太网、工业无线网络、5G技术等,实现设备和平台间的连接与通信,将产品设计、生产制造、产品使用以及回收等不同阶段的大数据进行收集,在云平台层进行数据的存储,分析和建模,使得这些散落的,孤立的数据转化成知识后存储在数据库中,数据库的信息可以被业务系统如MES或ERP调用,也可以通过电脑程序或手机APP直接在应用层调用。数据库通过实际应用场合反复迭代优化,不断完善,实现人、机、物和知识的智能化闭环连接。

    在自动化技术和信息网络技术飞速发展的今天,传统的制造企业之间的竞争将由硬件逐步转向软件。锂电行业国产设备制造日趋成熟,各企业的硬实力差别明显缩小,大数据技术的应用将会成为构建智能生态的关键。新型工业数据平台与行业技术的相互融合,需要充分整合材料学,力学,统计学,信息与计算科学等各个不同学科的技术人才,才能推动整个锂电池行业向智能化方向稳步发展。

    在这里插入图片描述

    图5 大数据技术在锂电池行业应用架构

    4 参考文献

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  • 随着《世界是平的》这本书在全球风行,越来越多的人开始思考,在今天这样一个因信息技术而紧密、方便的互联世界中,全球市场、劳动力和产品都可以被整个世界共享,一切都可能以最有效率和最低成本的方式实现。...

    随着《世界是平的》这本书在全球风行,越来越多的人开始思考,在今天这样一个因信息技术而紧密、方便的互联世界中,全球市场、劳动力和产品都可以被整个世界共享,一切都可能以最有效率和最低成本的方式实现。

      全球化几乎无可阻挡,美国的工人、财务人员、工程师和程序员现在必须与远在中国和印度的那些优秀劳动力竞争,只有更具备竞争力的人才能胜出。网络、外包、离岸生产、供应链……改变了世界,人们在享受全球化带来便捷的同时,也必须经受全球化所产生的挑战,那就是,处于同一条产业链上跨国界、跨地区的企业之间如何互操作。

      PLM(产品生命周期管理)正是从IT技术上实现这种互操作,以确保企业内外不同组织的不同角色基于全球创新网络的协同创新产品。建设PLM的关键是要有一个记录所有产品信息的系统化中心——产品数据知识库。这个知识库用来保护数据、实现基于任务的访问,并作为一个协作平台来共享应用、数据,实现贯穿企业、跨越所有防火墙的数据访问。

      PLM可以覆盖到产品从概念设计、制造、使用直到报废的每一个环节。但是目前在中国真正运用PLM系统的企业并不多,同产业内的企业之间合作还不是那么畅通。这是否是PLM的中国机会?PLM如何支持中国制造业跻身世界制造业的产业链,并帮助中国制造企业快速进行产品创新?

      PLM改变了什么?

      UGS公司顾问 张正哲

      PLM 系统已经扩张到整个产品的价值链,它的管理功能从产品概念设计到产品的售后服务功能。

      《圣经》中有这样一则故事,诺亚子孙们想建一座城,城中建一座塔。人们同心协力砌砖递瓦,塔很快直入云霄。此事惊动了上帝,上帝心中大为不悦。

      顾盼天使对上帝说:人们协同一致,靠的是同一种语言。于是上帝决定变乱人们的口音,使他们的语言彼此不通。 语言乱了,塔顶的人喊破了嗓子,下边的人也不知道他要砖还是要灰泥?

      由此我们可以看出,用同一种语言进行协同工作是多么重要。PLM的最终目的就是让各种数据(产品研发、设计、采购、生产、售后服务等)管理工具使用同一种语言,互相通讯,协同工作,来提高企业生产效率和产品创新效能。

      《世界是平的》的作者托马斯·弗雷曼写道,印度科技界瑰宝Infosys的园区会议室与一般常春藤名校法学院的阶梯式教室极为类似,它是印度外包业的中心。Infosys的CEO奈里坎尼指着作者生平见过的最大的电视荧幕,骄傲地说,通过它,Infosys可以在任何时候,为任何案子,召集广布全球的供应链成员,进行视讯会议。荧幕之上挂有八个时钟,相当程度反映了Infosys业务的写照:一年365天,一周7天,一天24小时,全年无休。

      外包、离岸工厂……使世界发生了翻天覆地的变化。汽车、消费电子、电脑业大型厂商利用发展中国家便宜的人工、较低的赋税,使产品生产环节遍布全世界。

      全球化挑战企业互操作

      全球化为消费者带来了便宜的商品,但同时也给企业带来了巨大的挑战。同一条产业链上跨国界、跨地区的不同企业之间的互操作问题如何解决?PLM如何帮助企业实现内部和外部的协同,以及产品的创新?

      全球化带来业务模式的变化,如OEM、ODM等,其根本目的是通过价值链协同获取行业领

     

      跨地域、跨实体、跨部门的不同角色将基于产品信息的可视化技术和全球创新网络平台可以实现实时、高效的协同,包括产品数据或有关产品的需求、技术方案、图纸、工艺文件等信息的交换,以及基于JT格式的产品实体几何图形的在线互操作、评审批注等,这些手段和平台是支持新业务模式的IT技术基础。

      PLM正是从IT技术上实现这种互操作,以确保企业内外不同组织的不同角色基于全球创新网络,进行协同创新产品。

      PLM改变产业链

      PLM系统已经扩张到整个产品价值链,它的管理功能从产品概念设计到产品的售后服务功能。例如,IBM公司使用PLM技术对产品零部件进行管理,建立了公司常用的1491879 个零部件库,以提供工程师在产品设计中进行检索使用,这些在CATIA 软件设计中的零件包含丰富的产品信息提供给工程师。

      产业结构有五股竞争作用力的具体化,合起来决定一个产业的获利能力。这五股作用力分别是:客户的议价实力、供应商的实力、新进入者的威胁、替代性产品的威胁,以及既有厂商间的竞争状态。这五股不同作用力集合后的效应,会随产业而不同,进而影响到平均获利能力。每股作用力的力道也会改变,或增强或减弱这个产业的吸引力。

      由于PLM系统会影响企业与供应商、销售渠道和客户之间的联接点,它在供应商与客户间的议价关系上,影响力特别大。跨企业的PLM系统愈来愈普遍,有些情况下,产业的界限已经被打破。

      连接客户与供应商的PLM系统愈来愈广泛。庞巴迪公司利用电子数据文档传输,提供产品资料给供应商,以协助他们补充材料。为加快产品开发速度,波音公司与协作厂商开展网上协同设计,PLM系统将企业、客户、供应商更密切地联接起来。

      PLM 系统正在改变竞争规模、自动化和弹性之间的关系,并可能带来深远的影响。大规模的生产制造已不再是发展自动化的必要条件。如此一来,部分产业的进入门槛因而降低。

      PLM不能被取代

      企业信息化,特别是制造业企业信息化,包括ERP、SCM、CRM和PLM系统。这四种信息系统的有机结合,构成了企业信息化的重要组成部分。企业可以根据自身情况,面向某类特定的业务问题,选用一种或几种系统来构建自己的企业信息化框架体系。

      一些制造商误以为他们现有的ERP、SCM或CRM系统能够管理这一广义的产品协同开发过程。而事实上,这些系统只能管理实际的产品及相关的过程片断,比如监控产品的库存量,而不是数字化产品开发、生产、销售及售后服务的全过程。理解数字化产品、快速处理更改以及控制从概念和设计直到制造和售后服务这个动态产品开发过程,是企业普遍缺乏的能力。

      要在价值链中高效协作,就需要及时访问准确的产品信息,哪怕这些信息是在开发的最早阶段创建的;及早解决复杂的产品开发问题,不仅具有战略优势,而且还可以降低成本。

      现有的企业信息系统,如ERP、SCM和CRM等,并不能替代PLM。相反,它们之间构成一种协同关系,PLM对整个协同过程起调配作用,其他的信息系统是支撑基础。它们协调产品研发、制造、销售及售后服务的全过程,缩短产品的研发周期,促进产品的柔性制造,全面提升企业产品的市场竞争能力。

      PLM的使命就是,让企业的上上下下、各个部门都参与到产品生命周期的全过程地域上横跨整个企业和价值链,从时间上覆盖从产品的概念阶段一直到产品结束其使命的全生命周期。

      如何无缝连接

      仅仅惠普一家公司,就可以在圣诞假期的一天,在世界四千家沃尔玛中卖掉40万台电脑。这要求惠普必须把自己的供应链调整成可以和沃尔玛的供应链配合无间。

      这种无缝整合是如何做到的?PLM可以做到吗?

      面向客户和市场的CRM管理来自客户和市场的需求和反馈信息,而PLM的需求可以管理产品性能、特征的技术需求的结构化定义,这二种之间如何对应和关联、如何及时传递和更新、如何实现有效和准确的互动,是保证开发市场需要的产品的关键。

      在PLM与CRM的集成上,首先必须明确定义从客户需求到产品特征需求的转化过程,然后定义哪些信息需要在两个系统之间进行匹配对应以及如何对应,最后确定匹配对应的实现方式,开发相应的接口,设置相应的流程等。

      由此可见,尽管PLM是企业信息系统的骨干,开发PLM与其它系统之间的接口就可以将他们集成在一起,但要在实质上形成基于产品信息的一体化信息系统,必须首先基于价值链重组、优化业务流程,特别是产品创新流程,并明确定义在产品创新过程中价值链不同实体中不同组织的不同角色。只有这样,才能从根本上实现PLM、SCM、CRM、ERP的一体化整合。

      难点:PLM与ERP的协同

      产品结构复杂、产品研发和维护工作量大的企业而言,实现技术部门同生产、采购甚至财务等部门的协同工作,缩短开发周期,降低成本,并不是一件容易的事。那么如何实现PLM系统与ERP系统之间的协同?

      PLM系统与ERP系统在业务流程上的交汇点是有关产品的制造标准,包括物料定义、BOM、工艺、ECN、图纸工艺等文档。

      要实现跨部门、跨系统的系统,首先,必须结合信息化打破部门之间的信息隔离墙,从业务流程上实现跨部门和跨系统的协同,如设计方案的审批流程中有制造人员的参与,工程更改流程跨PLM和ERP系统;

      其次,从数据模型定义上确保跨系统的协同机制,如ERP的制造BOM为PLM的全BOM的制造视图可以确保数据源的唯一性,物料主数据集中管理实现了跨系统的物料料号和关键属性的一致性及唯一性。

      整合PLM、流程和组织架构

      不同的企业在导入PLM系统时有不同的状况,总结起来三大原因让PLM的可能出现不畅:

      一、企业信息基础差,产品数据内在的问题多。用PLM管理这样的数据资源充其量不过是一个图档、文档管理系统,PLM不能提升数字化能力,对产品创新的贡献几乎为零;

      二、工作流程不清晰、不规范,业务重组阻力大。企业信息化一旦涉及到流程管理就成为一道难以逾越的门槛;

      三、外部沟通或内部沟通不通畅,外部是企业与供应商、实施方的沟通,内部是企业内部各个部门之间的沟通,沟通不畅达不成顺畅的交流就不容易形成好的实施与经验。

      尽管企业和PLM系统都处于发展过程中,但PLM系统可以促进业务流程的优化和企业管理水平的提高,因此,企业不能等到条件完全成熟了再实施,而应该选择与发展阶段相适应而又具有业务参考价值和功能扩展性的系统。

      PLM系统、研发业务流程重组优化及组织架构的重建三者的有机整合,是构建和提高制造业核心竞争力的关键。错失良机将使企业从根本上落后于竞争对手。

      当离散制造遇到PLM

      CAXA公司开发总监 刘爱军

      制造企业比以往任何时候都更有机会通过制定合理地利用信息丰富的电子数据的策略来理顺业务流程。因此,PLM应运而生。

      中国正在加速成为全球制造中心,国内制造业得到了迅猛发展。信息化不仅是带动制造业发展的重要动力,更是现代制造企业不断创新、健康发展的根本保障。

      随着企业国际化程度的提高和市场竞争的加剧,越来越多的制造企业更为重视新产品的开发和制造成本的降低,产品的增值过程则前移至设计、规划阶段。因此更多的利润也集中到能够更快更好地响应客户个性化需求和整合制造资源的企业中来。产品创新能力、研发管理能力及制造能力的强弱成为决定企业竞争优势的关键因素。

      制造企业比以往任何时候都更有机会通过制定合理地利用信息丰富的电子数据的策略来理顺业务流程。因此,PLM应运而生。

      PLM重在创造价值

      近年来,在中国制造业信息化中,有两个词频繁出现,一个是ERP,另一个就是PLM。PLM与ERP一起成为制造业信息化发展的两个主要方向,并已得到全球信息科技业与制造业界的普遍认同。

      那么,PLM和ERP如何帮助企业提升竞争力?是不是中国所有的制造企业都要引入PLM和ERP?PLM如何支持中国制造业跻身于世界制造业的产业链,从而帮助中国制造企业快速进行产品创新?

      要回答这些问题,我们得首先来分析PLM和ERP在制造业信息化中的定位及其相互关系。

      关于PLM和ERP的关系(见图1),我们把整个的制造产业分成流程工业和离散工业,离散工业分成批量生产企业和单件小批量生产企业。

      在批量型的生产企业,随着产品结构复杂程度的增加,设计需求增高,PLM就能发挥更大的作用。在流程工业,产品复杂程度不高,设计需求低,ERP就得到非常大的发挥。

      PLM是企业以产品创新为中心的业务策略,侧重于创造价值,创造利润。而ERP则是企业以资源管理为中心的业务策略,侧重于除弊,节约成本。

      据调查,在不同行业的制造企业中,两者的应用广度和深度呈现出不同的特点,PLM在产品外形复杂、零配件众多的各种离散制造业中的应用尤为突出。

      从图1中还可以看出,PLM和ERP分别侧重服务于不同类型的制造业。ERP侧重在流程制造业,如钢铁、石油、电力、制药等,而PLM更侧重在离散制造业,如飞机、汽车、装备、3C产品(通讯、消费品和计算机)等。

      制造模式决定信息化差异

      其次,我们再看看中国典型的离散制造业的应用场景:

      1、离散制造业批量生产模式。

      如汽车、3C产品、电子/电器、家电、钟表等产品,其特点是:产品数量大、种类繁多,产品年产量上万件甚至几十万件,而且企业每年生产的产品有几十甚至上百个品种,每种产品的生产都是按照市场要求进行改型设计,局部创新,其余部分则按照标准化制造。

      离散制造业量产模式的典型流程是(见图2):首先销售部门调研市场对新产品的需求;其次,设计部门根据产品需求从企业原有产品设计中挑选出近似的产品进行改型设计,然后完成新产品的设计、并经过有关部门评审;再次,工艺部门生成整个新产品制造的工艺文件;最后,生产部门进行原料采购、新产品批量生产等。

      在批量型企业, ERP主要从财务、人力资源、采购方面着手,前几年ERP用得比较多,主要是当时中国制造业是生产型的,信息化可以帮助企业省钱。现在产品要不断创新,而且要快速上市,降低成本、加强品控,PLM的作用就越来越明显,信息化是以帮助企业赚钱为目的。

      2、离散制造业单件小批量模式。

      如飞机、航天、机车、装备、生产线等产品,离散制造业单件小批量模式的特点是:产量不大,一般为单件小批量,不超过几百件,而每件产品的结构较复杂,价格相对也较高。

      离散制造业单件小批量模式的典型流程是(见图3):首先,销售部门与特定的用户沟通,了解产品的需求、报价和展现产品的能力,拿到产品的订单;其次,设计部门根据用户的订单要求,从企业原有设计中挑选近似的产品进行创新设计和改型设计,完成产品的设计并经过相关部门的评审;最后,与离散制造业量产模式的流程一样完成产品的工艺、采购和制造。

      和量产模式不同的是,制造企业需要到用户现场对新产品进行安装调试。

      在单件小批量企业,如飞机、航天、船舶、汽车、机床等,更多需要以产品为牵动来进行生产,这时候PLM发挥的作用就更大。这也是这几年全世界范围PLM处于非常快的上升趋势的原因。

      从以上两种制造模式可以看出,虽然总体上企业对信息化的需求是类似的,但因制造模式不同,在生产流程中对信息化的需求和侧重是有差异的,并且随着行业的不同,这种差异有时还比较大。

      实际上,目前在中国,许多企业多年来在制造业信息化上做了大量的工作,投入了可观的人力物力,越来越多的企业正在把信息化作为推动自身发展的重要手段。然而在信息化的应用范围上,其特点还是局部化的,而且在实施过程中也存在不少问题。

      不同的行业对PLM的需求不同,不同的制造模式,不同的产品对PLM的需求也有较大的差异。

      各种信息化系统的协同

      很多企业在信息化建设中,有的应用了CAD/CAM系统,有的上了CAPP,有的引入了MPM,有的则实施了ERP系统,有的甚至上了几种系统。所以,企业在此阶段遇到的信息化的挑战主要表现在:

      1、如何深化应用已实现信息化的各个单元技术。例如不同的3D技术如何组合在一起应用,如何组合应用2D和3D技术。

      2、产品数据如何实现共享、再用,变孤立为集成,变静止为动态,改变产品历史数据束之高阁的局面,使新产品设计时的可以随时调用数据等,从而打通产品设计制造的数字化生产线。

      3、引入新技术或系统时,如何兼容原有系统和产品数据,保护企业现有资产。

      4、如何获得产品数据,使得企业已有的或者将要有的ERP系统发挥更大作用。

      因此,企业如何在保护原有信息资产的基础上引入PLM,让ERP和PLM充分发挥其最大的价值,是企业和系统供应商共同面临的责任和挑战。

      15年来,中国制造业已经经历了“三来一补”的过程,现在中国制造业正在迈进一个产品创新的时代,所以PLM的发展正当其时。
     

     

     

      中小企业的CRM哲学

      陈旭

      中小型企业与大型企业的在业务管理着重点上到底有着那些不同?中小型企业有没有必要上CRM系统?

      大企业由于业务复杂,客户多,建立CRM毋庸置疑,可是广大中小企业也有必要建立CRM吗? 中小型企业与大型企业的在业务管理着重点上到底有着那些不同呢?中小企业的CRM和ERP系统在侧重点上又有什么样的区别呢?

      没有大小之分

      因为产品和服务的生命周期都是稍纵即逝的,但与客户的关系却是长长久久的。所以企业要根据自己的性质来决定软件实施的先后顺序,决定什么时间开始实施CRM管理

      大企业与小企业在实施CRM时没有严格的划分,上CRM系统也不是根据企业人数与销售额来定的,而是根据企业的运行模式、流程及实现的目标来定。

      大企业管理层级相对多,为了便于管理多采用项目部或事业部形式管理,公司级管理只管项目部与事业部的立项、绩效与业绩、资金预算审批、企业文化、资本运作等,而项目部或事业部责负责执行与日常运营管理。

      而大多数小企业项目单一,运营单一,所以管理是从决策到执行都为公司级管理,没有划分得很清晰。

      不过,一切管理措施,包括软件选择都必须以更有效、更快、成本更低地实现公司目标为目的,绝对不能为了上CRM而上CRM,上软件前应该多问几个为什么。

      其实软件永远是工具,还需要人来利用这个工具来实现目标,所以对人的工作流程、能力要求更高,部门与部门、公司与客户之间沟通更要加强。

      客户才是主旨

      究竟上什么系统要根据企业业务模式和业务流程来判定。

      比如:汽车贸易企业4S店,不管经营这种业务的企业是大是小,经营模式的特点要求企业必须上CRM系统进行管理,因为这种经营模式需要掌握大量的客户数据,分析客户数据并提供客户关怀。现在企业经营的范畴已扩及依客户个别的期望和需要来提供无微不至的服务,以服务客户为宗旨也就是CRM产生的原因。

      绝大多数公司都认为要维护完整、即时、且跨部门的客户信息几乎是一项无法完成的艰巨任务。因为同一公司内不同组织的员工是透过不同的系统来作为观察客户的媒介,因而只看到整体客户关系的一小部分而已,客户无法获得一流的服务,所以更凸现CRM的重要性。

      CRM维持客户忠诚度

      无论企业规模大还是小,客户的维护和保持都是非常重要的。原因有两点:首先,开发新客户比维持老客户要花费更高的成本;其次,现在的客户如果满意你的产品和服务,他会成为你的回头客,并且将你推荐给他的朋友和同事。那么,如何通过CRM保持客户的忠诚度呢?

      CRM技术的高层次运用,是通过了解客户的习惯和需求,帮助企业提高客户满意度。而对于小企业,它通常是基于网页的工具,如软件应用程序或者软件的插件,它可以将客户服务程序与其他应用程序连接起来。

      CRM技术通常用于员工与客户的直接合作,比如销售人员和客户服务部门。他们可以通过CRM软件收集数据,并且通过数据分析得出客户的满意度、购买模式或者某些促销的效果。

      报摊主的CRM

      如果连报摊都需要维护客户关系,那也许就没人说上CRM还要依据企业的大小而定了。曾经听说过这样一个故事,一栋写字楼下报摊的老板问主人公小王:“《新周刊》最新的,要不要来一份?下期《21世纪经济报道》100版,给您留一份吧?”而小王只是曾经在这个报摊上买过一份报纸。

      报摊老板经常和小王聊天,问他是哪里人?在哪个公司工作?喜欢什么杂志和报纸?再往后,小王手机充值卡也在报摊上买,于是老板又开始隔几周就问小王是不是需要充值卡了?

      从报摊老板的一言一行中,可以找到所有CRM理论精华的痕迹:

      客户沟通、客户的信息收集、客户行为分析、客户需求预期、延伸服务、交叉销售……

      首先,他把写字楼的白领作为客户,然后密切注意每一个新客户的动向,除了那些顺路经过的“一次性客户”,他还主动与重复购买的客户建立比较亲切的关系,几次接触之后,他会记住客户的偏好。他甚至会记住互相有关系的客户,比如,某客户要买《南方周末》,他会提醒:和你同宿舍的同事或你的女朋友已经买了。

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  • 针对目前采煤机全生命周期管理存在的信息采集实时性准确性偏低、无法进行唯一身份...该系统可实现采煤机全生命周期产业链上各节点企业之间的信息交换数据共享,为采煤机全生命周期管理提供实时动态信息决策支持。
  • 制造业是国民经济的支柱产业,它既是消耗资源的大户,同时也是产生环境污染的源头产业。为了适应人类社会可持续发展的要求,如何最大限度地利用资源最低限度地产生废弃物,已成为政府、制造企业界学术界最关心的...
    制造业是国民经济的支柱产业,它既是消耗资源的大户,同时也是产生环境污染的源头产业。为了适应人类社会可持续发展的要求,如何最大限度地利用资源和最低限度地产生废弃物,已成为政府、制造企业界和学术界最关心的问题。

      于是,一种集资源优化利用与环境保护治理于一体化研究的新的制造模式——绿色制造(GreenManufacturing,GM)由此提出,且迅速地在全球范围内(特别是一些发达国家)开展了研究。

      GM的研究领域主要包括3项内容和2个层次的全过程控制。3项内容是指绿色资源、绿色生产过程、绿色产品,这3项内容涉及的领域是环境、资源优化和产品制造。2个层次的全过程控制:一是指具体的制造过程即物料转化过程控制、充分利用资源、减少环境污染、实现具体绿色制造过程控制;二是指在产品设计、制造、装配、包装、运输、使用以及报废后回收处理整个产品生命周期中每个环节均充分考虑资源和环境问题,以实现最大限度地优化利用资源和减少环境污染。

      为了满足经济社会可持续发展的要求,利用绿色制造的理论技术来研究“产品可持续发展战略”已势在必行,而产品多生命周期工程(PMLE)则是“产品可持续发展战略”的重要组成部分。

      1、产品多生命周期工程的概念、体系结构及特征模型

      1.1 产品多生命周期工程概念

      产品多生命周期工程的提出和研究历史很短,其概念和内涵尚处于探索阶段,至今仍无统一公认的定义。综合国内外学者的观点可作以下理解:

      (1)关于“产品多生命周期”的理解 产品生命周期是指本代产品从设计、制造、装配、包装、运输、使用到报废为止所经历的全部时间。而产品多生命周期则不仅包括本代产品生命周期的全部时间,而且还包括本代产品报废或停止使用后,产品或其有关零部件在换代——下一代、再下一代、……、多代——产品中的循环使用和循环利用的时间(以下统称为回用时间)。

      (2)关于“产品多生命周期工程”的理解 产品多生命周期工程是指从产品多生命周期的时间范围来综合考虑环境影响与资源综合利用问题和产品寿命问题的有关理论和工程技术的总称,其目标是在产品多生命周期时间范围内,使产品回用时间最长,对环境的负影响最小,资源综合利用率最高。

      由于科学技术的迅猛发展,产品生命周期将越来越短,因此为了实现产品多生命周期工程的目标,必须在综合考虑环境和资源效率问题的前提下,高质量地延长产品或其零部件的回用次数和回用率,以延长产品的回用时间。

      1.2 产品多生命周期工程的体系结构

      绿色制造的理论和技术是产品多生命周期工程的理论和技术基础,而产品或其零部件回用处理技术和废弃物再资源化技术则是关键技术。

      1.3 产品多生命周期工程的特征模型

      产品多生命周期工程的特征模型可视为一多目标规划模型,其目标函数有3个,即在产品多生命周期范围内,产品的回用时间(ft)最长,资源综合利用率(fr)最高,环境负影响(fe)最小。其约束条件主要有5个,即产品的功能(F)、交货期(T)、质量(Q)、成本(C)、服务(S)达到相应的指标值。

    2、涉及的主要技术内容及研究现状

      2.1 产品多生命周期的经济与控制策略

      产品多生命周期的经济与控制策略研究包括产品多生命周期的成本分析;产品多生命周期的监测系统、信息系统和控制系统的开发研制;可持续工业生产的新型企业的生产、经营、管理集成制造模式研究等。


      近年来对产品多生命周期的经济与控制策略的研究已取得了一定的成果,但这些研究大都局限在本代产品生命周期时间范围内。如文献3提出了制造企业解决资源与环境问题的2个方向,即实施环境管理系统(EMS)和产品服务规划(PSS)。EMS要求制造企业应完全认识到其制造行为所产生的环境后果(包括制造的产品本身及其制造场所),关心环境应成为企业总经理及其所有员工工作内容的重要组成部分;PSS则是在整个产品生命周期范围内分析并改善资源利用率和履行环境的能力。

      文献4研究了产品生命周期中制造过程阶段的信息系统开发问题,探讨了该阶段信息系统的关系数据库概要设计、库结构体系及设计开发中的有关问题。文献5则给出了制造企业面向产品生命周期设计的“7E”战略,即与生态友好竞争(Ecology),保护环境(Environment),减少能耗和开发清洁能源(Energy),提高资源效率和生产经济产品(Ecolomy),拥有高度责任感和充满活力的员工(Empowering),鼓励进取、摒弃无知和偏见(Education),在生态竞争中保持优势(Excellence)。

      2.2 产品多生命周期的工艺和生产技术

      该研究内容涉及面甚广,包括产品设计、制造、装配、包装、运输、使用、报废回收、拆卸以及回用处理整个产品多生命周期中每个环节的所有工艺和生产技术。目前在该内容上的研究仅局限于理论和实验阶段。如文献6分别对真空吸尘器上使用的2种相互可替代的吸管——聚氯乙烯(PVC)吸管和钢制吸管,在其产品多生命周期中(特别是制造过程)的物能资源消耗和对环境负影响状况开展了实验研究。结果表明,PVC吸管的物能资源消耗量和对环境负影响程度明显低于钢制吸管。文献7则探讨了面向环境的产品拆卸设计技术问题。

      2.3 产品多生命周期的环境技术

      产品多生命周期的环境技术(或清洁化技术),是实现环境负影响最小这个目标的关键技术。随着人们对环境意识的加强,对环境技术的研究也显得十分活跃8,但是现有研究基本局限于某个特殊生产工艺或产品多生命周期的某一阶段,尚缺乏系统的成套的环境技术。如文献8研究了用超低温液体(如液氮等)作切削液来对某些特殊材料(如钛合金钢)进行切削加工的低温加工方法,该方法可显著减小环境污染且有较高的加工性能价格比。

      2.4 产品多生命周期的资源技术

      关于产品多生命周期工程的资源技术的研究近年来越来越受到国际上的重视,研究非常活跃,但现有研究大都集中在原材料优化下料、制造过程优化控制、制造设备优化调度等某些单项技术上,未能从系统的角度,从整个产品多生命周期整体和全局角度来研究资源技术及其成套技术。

      3、产品多生命周期工程的实施战略途径

      3.1 加强环境和资源的法制法规建设

      加强环境和资源的法制法规建设是实施产品多生命周期工程的根本保障。实施产品多生命周期工程本身是一种企业行为,但要使企业真正将其作为自觉的企业行为,政府必须先行一步,因此它也是一种政府行为。而政府行为的具体体现就是要建立、健全环境和资源的法制法规。

      关于环境和资源问题的法制法规建设,在一些发达国家已引起足够重视,如日本1991年出台了《废弃物回收法》,德国1991年出台了《包装材料处理法》,而美国及其各州均有众多的环境和资源的法制法规,且其数量以每年3%~5%的速率增加。我国近年来也十分重视环境和资源的法制法规建设,如1997年11月出台了《节约能源法》,目前正在起草《资源综合利用法》。总之,环境和资源法制法规的建立和健全将有力地保证产品多生命周期工程的顺利实施。

      3.2 深入研究绿色制造的理论、技术和绿色设计的并行工程模式

      绿色制造的理论、技术主要涉及5个方面,简称“五绿”问题:绿色设计、绿色材料、绿色工艺、绿色包装、绿色处理,其中绿色设计是关键。绿色设计又称为面向环境的设计(Design for Environment,DFE),主要包括6方面内容:①面向环境的产品结构设计;②面向环境的产品材料选择;③面向环境的制造环境设计(或重组);④面向环境的工艺设计;⑤面向环境的包装方案设计;⑥面向环境的回收处理设计。

      绿色设计的并行工程模式,又称并行式绿色制造系统设计(或并行式绿色设计模式),是并行工程在绿色制造中的具体应用,它综合考虑了绿色设计的设计内容广泛性(包括上述6方面内容)、设计目标复杂性(包括环境、资源、功能、成本等)、设计人员多样性(如环境工程师要参与设计)等众多因素。但要系统实施并行式绿色设计模式,许多问题(如支撑环境、team work集成模式等)有待作进一步深入研究。

      3.3 大力开发面向环境的资源优化利用技术

      在制造系统中,最大限度地利用资源和最低限度地产生废弃物,是全球性环境治本的根本措施。因此大力开发面向环境的资源优化利用技术是实施产品多生命周期工程的主要途径。这些技术包括废弃物再资源化技术(如废弃物降解、再生、加压、碎裂、浮选等技术)、产品零部件循环使用技术(如重用、整修等技术)和循环利用技术(如有关物理处理技术和化学处理技术)、制造系统优化技术、制造过程物料优化控制技术、制造设备优化利用技术等,尤其是前2项资源优化利用技术是实施产品多生命周期工程的关键技术。

      3.4 研制产品多生命周期工程评估系统

      实施产品多生命周期工程是一个极其复杂的系统工程,产品多生命周期过程中,资源消耗繁多,消耗情况复杂,且对环境的影响状况也多种多样。如何测算和评估这些状态,如何评估产品多生命周期工程实施状况和程度,至今仍无系统的、统一的方法和指标体系。因此,要推广实施产品多生命周期工程,急需研制产品多生命周期工程评估系统,包括评价指标、评估内容和评价方法等。

     

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  • 在经历了2018年版号停发风波之后,国产游戏厂商意识到了寒冬将至,且更加珍惜每一个已获得版号的游戏产品,这也使得“深度打磨产品质量”“提高运营精细程度”这两个游戏产业发展方向被真正落实。 越来越多的渠道...

    在今年,国产爆款手游的出现,迅速引发全球手游市场从业者、游戏爱好者和开发者的关注。事实上,我们已经很久没有看到这样的情况了,在经历了2018年版号停发风波之后,国产游戏厂商意识到了寒冬将至,且更加珍惜每一个已获得版号的游戏产品,这也使得“深度打磨产品质量”和“提高运营精细程度”这两个游戏产业发展方向被真正落实。
    越来越多的渠道商也开始注意到游戏分发的难点所在,并通过一系列的技术改良为开发者赋能。接下来笔者将以移动游戏分发为切入口,同时结合华为应用市场AppGallery Connect分发工具,探讨游戏如何在上架、分发环节加速用户增长,希望给大家提供更多获量增长的思路和工具,以便吸引更多用户。

    一、游戏上架前夜:积攒高质量用户,持续迭代优化

    移动互联网时代的流量红利使企业习惯了流量思维,但流量毕竟不等同于用户,短期快速获取到的用户并不等于高质量用户。因此越来越多的企业开始使用可视化工具进行追踪,探索以用户为中心的长期价值增长逻辑。这不仅是从“速度”到“质量”的变化,也是一种从“粗放”到“精细”的变化。

    1、新游预约,游戏产业的“新钓竿”

    精细化运营的核心之一便是把握用户心理,明晰用户定位。根据RFM核心模型,用户分层一般可以分为高价值、中等价值和潜在价值等层次,而如何挖掘到高价值用户,新游预约便是最好的手段之一。

    游戏开发者可以通过 AppGallery Connect提供的“新游预约”专区资源位(见下图),以详情页、H5页面、自定义页面等多样化形式预约展示,视觉冲击感更强,更好地利用平台赋予内容展示空间,最大限度突出游戏的特点,吸引用户的注意力。为吸引更多用户体验,还可以设置多样化的预约活动,如为用户提供专属福利,包括普通礼包、里程碑礼包、独家定制礼包等,进一步提升游戏预约量。

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    2、多样化测试服务,守卫正式上线前的最后防线

    更新调优贯穿游戏的整个生命周期,不断地调优和多版本迭代不仅会带来新的体验,也可能带来新的问题,合理使用测试工具优化产品,显得尤为重要。

    2.1内测

    在游戏版本不断迭代更新的节奏下,如何才能保障每一款游戏的质量呢?提前内测无疑是非常重要的。在AppGallery Connect提交游戏内测申请后,可以通过内测功能来验证游戏在华为手机上的适配情况,用户下载内测游戏进行体验,根据用户反馈进行产品的调优改进。华为应用市场也会在内测专区安排资源位展示内测游戏,内测数据是平台确定游戏评级与首发资源的重要参考依据,因此强烈建议开发者对游戏进行内测。

    2.2众测

    AppGallery Connect新增了众测服务,让参与测试的用户通过众测App或者应用内悬浮窗直接反馈,后台会自动生成测试报告(见下图),帮助开发者优化产品。

    在这里插入图片描述

    2.3开放式测试

    在应用正式发布前,还可以选择开放式测试服务,邀请信任用户提前安装应用,测试即将上架的应用版本,并将使用过程中发现的问题反馈给开发者,提升游戏质量。

    二、高效上架分发,积累首批用户

    游戏分发渠道作为移动游戏产业不可或缺的一部分,当分发渠道给予开发者的支持更加开放、稳定和可靠时,游戏产业会被注入更多的活力和能量。AppGallery Connect提供高质量的审核、首发扶持以及分阶段发布等服务,尽可能地在帮助开发者打造优质的游戏体验,降低潜在风险,提升分发效果,也为开发者上架发布游戏和应用增强信心。

    1、提升游戏和应用上架效率

    各大平台为了给用户提供安全高质量的应用和游戏,在审核方面都较为严格,而在游戏上架之时,审核时间的长短可能会决定游戏能否及时推出。建议开发者可以在上架审核提交之前进行自检,保障游戏和应用的质量。

    • 云测试可以对应用进行兼容性、稳定性、功耗以及性能进行自动化测试;
    • 云调试能够在云端将应用安装到各个型号的真机上进行调试,便捷复现疑难问题;
    • 接入检测能够自动化检测应用内支付、帐号等HMS SDK集成正确性,提升审核通过率,是上架应用的好帮手。

    不过即便如此,审核阶段依然难免被拒,AppGallery Connect还提供了互动中心功能,帮助开发者进一步了解被拒原因。当游戏和应用审核被拒之后,开发者可以在互动中心收到改进建议以及拒绝原因,并可以直接在互动中心回复消息进一步咨询相关情况。可以说,互动中心丰富了开发者和平台运营的沟通渠道,增强了信息交互的及时性。互动中心展示位置(页面右上角铃铛图示,见下图),点击后跳转到互动中心页面,即可与平台运营、审核人员在线互动交流。

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    2、抢占首发资源,获取先机

    如果要上架从未公开运营的全新游戏,可以在AppGallery Connect开通游戏首发申请。在通过上架审核之后,便可以首发游戏,优质的首发游戏将获得一定的首发推广资源。除了资源位的加持之外,平台还推出了系列的首发活动,吸引用户下载,比如礼包、优惠券等。

    3、分阶段发布,降低发布风险

    游戏和应用在版本更新时,很多不确定性因素会伴随左右,如果直接全网发布会有诸多不可预知的风险。AppGallery Connect平台提供了分阶段发布能力,可以逐层设置分发人群比例,小范围分发版本,快速获取用户的反馈意见,降低版本全网发布风险,然后逐步提高应用的分发比例,支持最长30天的逐步全网周期。

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    一旦在分发过程中产生不利因素,还可以随时暂停或恢复,及时发现并解决问题,尽量减少上架的风险。其中,暂停、恢复、更新等操作均无需人工审核,直接立即生效。

    4、为手机“瘦身”,高效分发和转化

    不断扩大的软件包体积,成为影响下载率的重要因素。如何帮助手机瘦身,降低软件包体积,成为一件十分关键的事情。App Bundle应用分发服务包含了应用需要经过编译的代码和资源,以.aab作为后缀名的文件,由分发平台编译生成APK和签名后,根据用户设备动态生成对应的安装包,大幅减小用户侧下载安装的软件包体积,提高应用下载安装量。目前,限200MB以内的应用和游戏使用。

    基于App Bundle应用分发,AppGallery Connect还支持Dynamic Ability动态分发功能,开发者可以将业务运行中非必要的产品功能做成动态特性,在用户首次下载应用时,可以只下载基本功能模块,仅在需要时才会下载动态功能。

    那么该如何评判每个版本的分发效果呢?AppGallery Connect为开发者提供了版本历史管理记录能力,提供历史版本审核状态,帮助开发者查看或者下载历史包体。如果版本发布后转化率不够理想,AppGallery Connect还提供了素材测试能力,支持开发者对文字、图片等素材进行A/B测试,将不同素材分组,对不同组的游戏和应用曝光率、点击率、转化率等进行对比,以此为依据推进更为稳定的可靠的版本迭代。

    一款游戏能否受到用户的深度喜爱,其影响因素复杂多变,不仅仅需要企业、开发者的多方努力,也需要分发渠道发力,通过技术和运营的手段持续赋能,帮助游戏及应用快速被用户所了解和接纳。在这其中,分发能力是实现游戏和应用增长的重要一环,AppGallery Connect为开发者提供的全球化、全场景、多终端的分发服务能力,不仅促进游戏和应用高质量快速上架,触达华为的全球用户,还可以使得后期的运营和迭代事半功倍。

    总结

    游戏版号来之不易,开发者夜以继日的努力更是不易,这样的时代里,如何高效的分发和运营一款游戏便显得极具思考价值。从应用上架之前的准备,应用上架后的流量积聚,再到后期的高效运营,AppGallery Connect基于华为应用市场平台资源为游戏和应用提供了全方位的赋能。让游戏和应用脚下的每步路都能从通幽小径化为坦荡通途,这便是渠道的价值,这也是AppGallery Connect始终致力于在做的事情。

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空空如也

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