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盤點2017 智能制造與工業大數據的實踐更新

2018-01-10  來源:中國網科學  作者:

隨著信息化水平的不斷發展,以智能制造為主導的第四次工業革命正在各國掀起變革浪潮,不論是德國的工業4.0、美國的工業互聯網,還是國內的“中國制造2025”,新一代信息技術與制造業的深度融合正在引發生產方式、產業形態、商業模式和經濟增長點的重大變革,“制造”正在向“智造”轉變。

智能制造:物理工廠 虛擬工廠

智能制造將物聯網、大數據、云計算等新一代信息技術與設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節融合,以智能工廠為載體,采用“物理工廠虛擬工廠”的形式,實現產業的智造升級。

在智造升級過程中,“物聯網”和“大數據”成為智能制造的兩個主角。通過應用物聯網和大數據,以端到端數據流為基礎,以互聯互通為支撐,構建高度靈活的個性化和數字化智能制造模式,實現信息深度自感知、智慧優化自決策、精準控制自執行等內容。

  *智能制造:物理工廠 虛擬廠

物聯網的核心在于運用新一代信息和通信技術,把傳感器、感應器等智能裝置(信息系統)嵌入到電網、交通、建筑、工廠、貨物等各種物體和環境(物理系統)中,通過有線和無線網絡加以連接形成物聯網,并通過網絡和云計算將物聯網和互聯網的整合,將物體接入信息網絡,通過人、生產與產品的實時聯通與有效溝通,實現對實體世界的洞察和控制。

大數據分析應用則是物聯網的基礎上,通過將企業內部全流程運營數據和外部移動互聯端、社交媒體端、社會化物聯網端,以及延伸到消費者的智慧化物聯網數據,納入到完整的“洞察 -響應-提升”閉環式精益管理中,幫助企業充分發揮大數據分析的輔助決策作用。

以制造型工廠為例,工廠以提升質量、降低成本、提高效率為根本目標,通過應用物聯網技術,使制造過程中的各種數據源互聯互通,實現信息流的自動化,實現制造鏈條全程可視化,通過大數據分析將海量的隱形數據轉化為顯性數據,并將信息及決策建議實時提供給生產一線操作工人、主管和高級管理人員,幫助企業增強制造洞察力。

  *制造型工廠的應用重點

決策智能化:構建大數據分析能力

隨著智能制造的在各領域的推進應用,企業生產過程數字化及管理流程智能化正在逐步實現,但未來,能否實現決策智能化將是拉開企業差距的關鍵。

何為決策智能化?指的是在自動化和設備智能化的基礎上構建大數據分析能力,使“數據”轉化為“洞察”,再由洞察產生行動,不僅要從技術上提升洞察分析能力,也要從組織、管控、能力角度同步提升,真正實現“感知 -洞察-評估-響應”閉環的順利運作與循環提升。

  *大數據分析能力構建

工業大數據在在數據管理階段,聚焦于信息和數據管理,建立數據管理規則,指導海量數據辨識處理與信息提煉。第二個階段則是將信息轉化為洞察,通過建設相應的運行機制、數據分析平臺和數據分析手段,利用數據分析挖掘根因,為管理決策提供支持,包括:支持和管控體系建設、組織和人才管理、獲悉洞察管理、洞察到行動的管理等6個方面。第三個階段由洞察反推業務,通過將分析洞察引入業務運營,實現最優決策的相關工作流程及建立相關評價工具、方法與流程,衡量大數據分析帶來的業務洞察對業務產生的實際價值。

隨著物聯網和大數據分析技術的應用實踐,通過數據洞察驅動業務經營管理已成為行業的重要趨勢,在此基礎上實現商業模式創新、生產模式創新、運營模式創新和科學決策能力等企業目標已經成為可能,物聯網和大數據正在幫助企業實現從“制造”向“智造”的轉變。

“就像100年前電的發明改變了所有行業、農業、制造業、鐵路、通信等等,物聯網和大數據未來也或將能為幾乎所有行業帶來巨大改變。”

關鍵詞:數據 制造 物聯網 智能制造 數據分析

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