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互联网如何赋能高端制造?

发布时间:2021-04-22 10:38:47 所属栏目:传媒 来源:互联网
导读:没有达到通过一个平台统一不同的应用软件和交付能力的有效目的。 GE Digital的规划目标,是希望通过Predix平台结合应用Operation Performance Management(运营绩效管理)和Asset Performance Management(设备性能管理),通过设备的健康和可靠性管理、合规性管
  • 没有达到通过一个平台统一不同的应用软件和交付能力的有效目的。

GE Digital的规划目标,是希望通过Predix平台结合应用Operation Performance Management(运营绩效管理)和Asset Performance Management(设备性能管理),通过设备的健康和可靠性管理、合规性管理、资产优化、策略优化,以达到运营性能的管理,包括提升运营效率、实现过程优化等。

第二个玩家是Uptake,是公认的工业互联网领域的标杆创业公司。

创立于2012年,Uptake做的很多事都在模仿GE Digital,包括招募了很多GE Digital的原班人马。其主张也是通过工业物联网的数据分析,实现高效的资产性能和运营效率的提升,提供的方案也是平台加应用。

在平台层,不仅提供相应工业的基础能力,也提供AI和机器学习引擎,把算法变成目录和订阅的方式以快速实现数据分析,并在上面实现快速应用编译和部署,最后形成应用和行业解决方案。应用主要有两类,一类是通过数据科学、人工智能的方式实现资产性能的提升,另一个是通过提升资产性能提升运营效率,都与GE非常像。

Uptake在2018年11月份收购了一家APT(Asset Performance Technology)公司,这家企业提供了800多种类型的设备、1000多万种不同部件的失效模式。FMEA失效模式分析有什么用呢?可以非常清楚地定位出设备有多少种故障现象,每种故障现象应该采取的应对措施和寻找相应根因形成维护策略。

还有Uptake另外一个应用,通过AI实现销售线索、服务需求、工作流效率的优化,主要是针对设备制造商提供一整套业务流程优化引擎、提高销售业绩和客户满意度。

比较典型的案例:第一个是为卡特彼勒开发一套设备联网和分析系统,采集设备的各类数据信息,联网监控的同时分析预测设备可能会发生的故障,以提前应对;美国一家Class1的火车公司,在美国有大约一万四千个火车头,Uptake帮助其通过人工智能预测性维护,每年节省4700万美金;AMEREN是美国一家发电厂,每年用了Uptake的人工智能应用平台帮公司节省990万美金;PaloVerde是一家核电厂,每年Uptake帮其节省1000万美金;Uptake还帮助某个重型机械经销商每年提高850万美金的收入。

这几个案例是工业互联网里比较典型的应用场景,围绕大型设备的资产性能,利用数据分析实现设备可靠性的提升,进而提升整个过程的运营效率,创造更多的价值和利润。

工业互联网的核心技术有四个:

  1. 边缘计算是有强刚需的工业应用场景,通过边缘端的实时数据采集、云端的数据分析和应用开发以实现高效协同,是云端应用对边缘端实时数据采集的响应和控制过程;
  2. 大数据平台也非常关键,以前的工业数据都是小数据,很多数据处理都在边缘完成,并没有汇总起来进行相关性分析和统一趋势分析,因此实现应用和数据解耦的大数据平台也很关键;
  3. 数字孪生,即通过数据化方式为工业设备定义数据结构,结合数据分析对设备的过去、当前和未来进行深入的洞悉,完成设备从物理向虚拟环境映射的最关键描述;
  4. 通过专家经验+人工智能的方式,基于专家经验指导的大数据样本标注,通过人工智能算法训练开发相应的故障诊断和预测模型,实现精准判决。

工业互联网三大高端制造应用场景

什么是高端制造?高端制造与中高端制造、中低端制造不一样之处在于:

  1. 生产过程基本上都是连续的,比如流程制造;
  2. 需要众多不同大型设备的高效协同,属于复杂工艺。像石油、电力、石化、光电、半导体等高端制造的可能有几百个不同的子生产过程, 需要保证每个生产过程都得到严格的管控,才能完成最终预期的产出;
  3. 高度自动化的生产过程,可以根据实时采集的各种工况参数,对控制过程进行自动化的实时响应;
  4. 对质量、产能、风险、成本等的精细化管理要求极高,需要非常精准的过程控制和结果检验机制。

工业互联网在高端制造里应用场景很多,而当前的高端制造普遍呈现资产密集、资产性能优化空间大,数字化程度高但数据利用率低,经验驱动、缺少科学决策能力的局面。

通过结合工业互联网的赋能,即资产性能管理、运营效率提升、

(编辑:PHP编程网 - 黄冈站长网)

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