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數(shù)字化沖擊制造業(yè),工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)孕育巨大機(jī)遇

來源:OFweek工控網(wǎng)

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關(guān)鍵詞:工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) 數(shù)字化制造 IBM Watson IoT

    工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)正在給傳統(tǒng)制造業(yè)帶來前所未有的沖擊,越來越多的工廠開始數(shù)字化轉(zhuǎn)型,運用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計算和大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)將工廠升級到工業(yè)4.0,以獲得快速應(yīng)對市場的能力,并最大限度提升生產(chǎn)效率和節(jié)省成本。

    近年來,受到人力和材料成本快速上漲等因素影響,制造業(yè)的利潤空間越來越薄,加上全球經(jīng)濟(jì)放緩,在訂單不穩(wěn)定的形勢下,稍有不慎工廠將會血本無歸。因此,廠商開始尋找機(jī)器人等先進(jìn)自動化技術(shù)來消除成本和提升產(chǎn)能。

    還有,隨著個性化需求的日益增長,工廠不僅要滿足多樣化的訂制需求,還要對快速變化的市場有強(qiáng)大的響應(yīng)能力。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)打通了物理世界和虛擬世界的隔閡,制造業(yè)的所有參與者,包括用戶消費者都可以通過智能手機(jī)、平板等終端設(shè)備去查看產(chǎn)品的生產(chǎn)進(jìn)度,了解故障或突發(fā)事件以及獲得準(zhǔn)確發(fā)貨、收貨時間。

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    同樣,工廠企業(yè)可以獲得產(chǎn)品使用過程的數(shù)據(jù),收集問題建議用于優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計,甚至可以了解到消費者的喜好,并分析和評估下一個產(chǎn)品的方向,合理規(guī)劃生產(chǎn)和及時準(zhǔn)備原材料,從而減少資源浪費的風(fēng)險,并能實現(xiàn)精益制造的效果。可以說,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)帶給制造業(yè)的是生產(chǎn)、銷售、消費環(huán)節(jié)更加協(xié)調(diào)和高效的運營模式。

    數(shù)字化制造革了誰的命?

    數(shù)字化制造也稱為工業(yè)4.0,是對制造業(yè)運營的重新思考,其主要目標(biāo)是利用智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提升工廠的動態(tài)響應(yīng)能力。數(shù)字化工廠將使用大量的傳感器,通過無線和有線網(wǎng)絡(luò)連接大量生產(chǎn)設(shè)備和產(chǎn)品,可以實現(xiàn)生產(chǎn)流程和供應(yīng)鏈的優(yōu)化管理。

    工業(yè)4.0通過物理信息系統(tǒng),現(xiàn)實世界的物理對象和虛擬技術(shù)融合,從而讓管理者可以更透明地掌握生產(chǎn)實時情況。這種信息系統(tǒng)可以應(yīng)用到機(jī)器的預(yù)測性維護(hù)、資產(chǎn)管理、統(tǒng)計評估等,有效保障資產(chǎn)的可靠性,并可以延長資產(chǎn)的生命周期。

    數(shù)字化將改變?nèi)蛑圃鞓I(yè)的制造能力和價值形式,使用大數(shù)據(jù)分析、增材制造等技術(shù)減少勞動力投入,機(jī)器人將人力從一些重復(fù)性、無聊和危險的工作崗位就解放出來,同時先進(jìn)設(shè)備提供了更高的效率和降低了企業(yè)運行的風(fēng)險。

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    未來制造業(yè)將融合先進(jìn)的自動化和信息技術(shù),由人力工廠轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄艿淖詣踊瘷C(jī)器工廠,這個過程將需要更多新技術(shù)裝備、高科技和IT技術(shù)的支持。由于生產(chǎn)系統(tǒng)的復(fù)雜性,IT人員需要了解生產(chǎn)工藝,而操作人員將配合IT人員完成系統(tǒng)的升級,也就是說IT部門和操作部門關(guān)系將更密切。由于智能制造需要通過大數(shù)據(jù)分析去優(yōu)化流程工藝,所以那些既會IT又懂工藝的高級人才將是未來趨勢。

    隨著信息化與工業(yè)的融合發(fā)展,工廠企業(yè)可以分析出客戶需求,提供個性化訂制服務(wù)。客戶可以時刻查看訂單進(jìn)度,了解生產(chǎn)的實際情況和反饋意見問題。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將企業(yè)與客戶緊密連接在一起,這樣就減少了溝通上的成本。傳統(tǒng)企業(yè)在客服和銷售環(huán)節(jié)的大量工作將逐步減少,這意味著企業(yè)不再需要配置大量的客戶和銷售人員。

    中小企業(yè)如何升級互聯(lián)工廠

    工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對企業(yè)的運營有著重要影響,通過物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)可以增強(qiáng)制造水平,提高產(chǎn)品的質(zhì)量和企業(yè)服務(wù)水準(zhǔn)。不過要升級互聯(lián)工廠可能要投入高級技術(shù)人才,這對于中小企業(yè)來說將是個難題目。此外,并不是升級生產(chǎn)系統(tǒng)就能帶來價值提升,如果沒有匹配企業(yè)的實際需求,那可能是做了一個錯誤的無益決定。

    升級之前要對自身進(jìn)行全面的評測,分析工廠效率低下的原因是什么,哪些環(huán)節(jié)存在問題,哪些資源沒有合理利用。對生產(chǎn)流程、系統(tǒng)、人員和信息進(jìn)行統(tǒng)計和分析,也可以和同類企業(yè)做比較,找出優(yōu)點和缺點。然后,再根據(jù)自身情況來制定數(shù)字化轉(zhuǎn)型的策略。

    數(shù)據(jù)采集是一個關(guān)鍵,所以工廠需要投入大量的傳感器,去監(jiān)測生產(chǎn)過程各個環(huán)節(jié)的參數(shù)。這些傳感器的連接可能需在用到無線通信技術(shù),如NB-IoT、Lora等新一代無線技術(shù)。數(shù)據(jù)采集之后還要經(jīng)過篩選、清洗,因為不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致管理者作出錯誤的決策。

    目前已經(jīng)有不少企業(yè)提供強(qiáng)大的物聯(lián)網(wǎng)聯(lián)臺,例如IBM公司推出的Watson IoT Platform云端服務(wù)平臺等,該平臺融入了人工智能技術(shù),擁有強(qiáng)大的認(rèn)知分析能力,提供數(shù)據(jù)和分析、預(yù)測、語義識別、存儲等豐富的模塊功能。Watson可以監(jiān)控和分析工業(yè)過程中的電壓、溫度、故障歷史以及環(huán)境條件,幫助企業(yè)有效減少資產(chǎn)停機(jī)時間。關(guān)于Watson的功能和應(yīng)用安全可以查看近期IBM舉行的“對話工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在線研討會”

    工業(yè)4.0模式下的創(chuàng)新機(jī)遇

    隨著設(shè)備的相互連接,機(jī)器與機(jī)器之間可以自由對話,將使得生產(chǎn)各個環(huán)節(jié)之間更加協(xié)調(diào),最終整體效率大幅提升。其實,工廠所獲得的好處不只是提升效率,工業(yè)4.0的模式為企業(yè)創(chuàng)造了很多可能,利用數(shù)據(jù)分析可以為企業(yè)提供增值服務(wù)。

    在互聯(lián)互通的大環(huán)境下,企業(yè)能更好地了解用戶的真實需求,然后就可以主動向客戶推廣一些新的產(chǎn)品。在設(shè)備維護(hù)環(huán)節(jié),通過遠(yuǎn)程監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集分析,廠商能夠準(zhǔn)確預(yù)測設(shè)備部件需要更換時間,并在合適的時間為客戶提供二次服務(wù)。

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    未來,設(shè)備廠商可能考慮用出租機(jī)器的方式來服務(wù)客戶。這樣,客戶只需要專心運營自己的生產(chǎn)即可,機(jī)器設(shè)備交給設(shè)備廠商管理和維護(hù)。對于設(shè)備廠商家來說,這樣能獲得更高的報酬,也意味著設(shè)備的管理更集中、更專業(yè)。

    設(shè)備商通過采集不同地區(qū)的機(jī)器設(shè)備數(shù)據(jù),形成豐富的數(shù)據(jù)歷史記錄,數(shù)據(jù)越豐富意味著在分析預(yù)測的結(jié)果可能越準(zhǔn)確。同時設(shè)備商集中管理和維護(hù)設(shè)備,將可以進(jìn)一步降低運營的成本。還有,利用機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù),可以幫助處理和分析大量的數(shù)據(jù),并找到更大商業(yè)價值。

    越來越多的企業(yè)和專家開始關(guān)注工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),希望通過AI分析和預(yù)測幫助客戶挖掘大數(shù)據(jù)背后的潛在價值。最近,中國信息安全研究院總工程師夏剛和走向智能研究院執(zhí)行院長的趙敏,以及IBM大中華區(qū)Watson物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部總經(jīng)理李國志講述了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)核心技術(shù)、價值體現(xiàn)及解決方案,并探討了傳統(tǒng)企業(yè)逆襲的思路,有興趣的朋友可以查看直播回顧《工業(yè)互聯(lián)時代 的傳統(tǒng)企業(yè)逆襲》


    (審核編輯: 智匯胡妮)

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