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工業互聯網在印刷行業的實踐 讓數據産生更大價值

文章出處:天拓四方    責任編輯:lzx 發布時間:2020-07-29
工業互聯網技術的應用爲數據、知識的價值挖掘提供了更多可能。通過構建經驗模型,将傳統無法有效積累的行業經驗、專家經驗封裝,通過數據分析使經驗知識發揮更大價值。

本文中,天拓四方工業互聯網專家将通過印刷行業某煙盒生産企業試制過程爲例,說明借助工業互聯網技術如何利用經驗知識提升企業産品生産效率和質量。


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印刷行業具有較高的專業技術和專業知識。印刷試制,既是産品設計定型的結束,也是産品批量生産的開始。以煙盒試制爲例,試制階段,多數企業存在試制周期長,依靠工人師傅經驗來調配專色墨,專色墨的配比不夠精确,調配時間長,曆史色彩數據不能自動調取,工藝參數不能随查随用等問題。因此,如何縮短試制時間、提高工藝參數複用率,提高印刷色彩數據利用率等是煙盒印刷甚至整個印刷行業亟待解決的問題。
依托app,承載印刷行業的專業工業知識和技術經驗,把印刷試制全生命周期相關業務場景的技術知識、最佳實踐及技術訣竅封裝成滿足印刷特定需求的應用軟件,可極大地便利知識的應用和複用。


助力印刷工藝持續優化

數網星印刷行業智能試制注册平台基于數網星app,專注于爲印刷工藝持續優化提供工業應用。

平台層,爲客戶提供通用PAAS層資源部署和管理,爲印刷行業提供快速搭建工業APP的通用組件,更重要的,還提供了工業模型服務,使得試制過程積累的工藝經驗、色彩調制經驗和油墨配比經驗以印刷模型服務的方式對外提供,供上層業務使用。

應用層,爲客戶提供各場景下業務管理功能和數據分析功能。在設計階段,将打樣任務執行階段積累的試制工藝、油墨配比等數據和輸入的設計目标,如産品、客戶要求、樣本信息等匹配,調用印刷模型服務進行分析匹配,按照匹配度自動推薦給用戶。用戶通過手動調整,形成1個或多個方案進行打樣試制。試制過程中,系統會自動記錄每一次調整的參數組合,傳遞給印刷模型。借助平台層的數據分析和匹配算法庫,不斷優化調整工藝模型、油墨配比模型等,注册幫助客戶實現試制經驗的積累和使用。


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經過項目建設,形成煙盒印刷工藝知識庫,積累了煙盒試制過程中工藝方案和油墨配比經驗,供新設計方案快速複用,減少了研制工藝的時間;實現了色彩配比自動推薦,替代依靠工人師傅經驗來調配的傳統方式,大大減少了試制次數和試制周期。