2018年,国家密集发布《工业互联网发展行动计划(2018-2020)》等一系列推进工业互联网发展的相关政策,而发展成果也令人咋舌。据最近召开的工业互联网峰会发布的数据:目前具有一定行业和区域影响力的工业互联网平台总数超过了50家。到2020年,中国将初步建成工业互联网基础设施和技术产业体系。

尽管有业内专家以设备接入量、平台APP数量等量化指标对目前入编的数个工业互联网平台提出了质疑。但毋庸置疑的是:工业互联网的时代已经来临。

BfmMRrn

埃睿迪首席 大数据 架构师 高振宇

“工业互联网首先是姓工”

作为埃睿迪两个世界级客户工业互联网平台建设项目的主要参与者,埃睿迪首席 大数据 架构师高振宇对“工业互联网姓工”这句话颇为认同,因为其决定了工业互联网的特征和价值。

首先,工业互联网平台有实施性、 安全 性和可靠性的要求特征。第二,工业互联网,需要平台能适配多种设备协议;第三,工业和信息化部在《工业互联网平台评价方法》中,对工业互联网平台支持多少等都有很明确的指标要求。第四,是。这是目前工业互联网平台比较关键,但也比较难以实现的价值点。

据相关报告显示,当下全球工业互联网的应用,主要集中在三个方面:占比大的是主要价值在于。包括状态监测、故障诊断、预测性维护、远程运维等;其次是,主要诉求点在于。包括生产 制造 优化、资源调度优化、能耗优化、知识管理等等;第三是在方面,主要是业务和模式的创新。包括 数字化 产品、服务转型、按需 制造 等等。

Zz2eEnN

全球工业互联网应用现状

(图片来源:国家工业信息 安全 发展研究中心|全球工业互联网平台应用案例分析报告)

工业互联网平台是一种能力

虽然工业互联网当前的应用主要是体现在这三个方面,但是平台本身是一种能力,不仅仅是连接设备,或者支持运营。这种能力是指用户的全流程参与,满足用户从设计研发到营销、到产品的迭代和优化等全流程的需求。

一个是满足消费者、企业或者园区用户需求的能力。

工业互联网平台的能力体现在几个方面:埃睿迪的 大数据 平台、模型平台等支持了国内某知名工业互联网平台及门户的搭建,同时在平台上部署了数百个机理模型。形成了平台提供跨行业及跨领域解决方案的能力。

另一方面工业互联网平台要有为工业开发者提供服务的能力

包括开发、编译的平台,源代码的编译审查、bug的审查等等。以往常用的方法是找供应商对模型做硬编码,一个机理模型需要两三个月的时间。

建设的这些模型平台的内容,更直观、更全量地体现和管理生产线、设备等。以替代工业生产体系中一些重复性高,或者危险场景中的工作人员,使得他们可以做创新性更高的工作。

工业互联网适合的应用场景

工业互联网比较有优势的应用场景首先是远程化的服务。比如一些油田的开采,固废的焚烧线、化工、钢铁等,这些岗位一般都是需要中控室进行远程控制。

另外工业互联网平台比较适合跨生产线的大尺度控制。比如说像钢铁焦化企业,在生产中会产生一些煤气,而这些煤气又会成为产品,供发电、炼钢或者直接输送给消费者。形成循环的应用,这是其中一个场景。另外一个场景,以埃睿迪服务的环保企业为例。通过iReadyInsights 大数据 平台,该世界级环保企业连接了其20多个工厂,20多条生产线的设备数据、几万个传感器。企业的管理者希望看到这20多条生产线的不同能力,以及如何提升解决问题的能力,实现提质增效的目标。

埃睿迪在2019年提出了“基于 大数据 的绿色工业互联网平台”战略,其实现的是一种优化资源配置的能力。也就是说把一些生产价值链上的废弃物,转移到另外一个价值链上去,就会变成原材料甚至产品,使得能源效率大幅提升。这就是埃睿迪强调的“绿色”与其他工业互联网平台不同的地方。

工业互联网实现跨空间连接

在工业企业有一些核心的需求,诸如 安全 、环保、成本、产品、质量、效率、盈利能力等。对于大部分中小企业来讲,在专业人才等方面的短板使得其很难支持发展的需求。在这种情况下,将之前最佳的调控参数、遇到的问题及解决的方法、专家的经验和最佳实践、新技术及新能力的复制等等沉淀下来。在整个生产环节形成一个闭环,这是大多数中小企业的核心诉求,也就是埃睿迪倡导的:输入响应、优化调控。

“输入响应、优化调控”理念落地过程中,工业互联网实现的是跨空间的连接, 大数据 可以把历史的经验和数据进行沉淀。把企业空间和时间的数据从单点的优化,降本的标准化,应对生产线波动实现稳定性。同时通过互联网实现人及设备生产的协同。最终实现提前应对市场变化,提高灵活性,达到利润的大化和持续的盈利能力提升。

在整个工业互联网跨空间以及 大数据 跨时间价值实践的过程中,埃睿迪可以提供四个环节的能力。

首先是仿真模型以及仿真模型的应用。

第二是实现多个设备的连接,即组态。埃睿迪把之前在污水处理、垃圾焚烧、发电等环节的场景形成一个个组态,企业可以通过工业互联网平台,以拖拽的方式进行组态的组装,并将实体的生产线设备及数据与数字双胞胎的组态仿真进行连接。

第三个环节把数据和工业实体场景连接起来之后,通过机器算法、分析沙箱的技术,对整个模型进行优化和调控。

第四个环节是机理模型是在工业机理固定的情况下去做建模。但实际上很多场景并没有具体的机理模型。需要根据 大数据 ,或者通过AI进行相应的计算,找到最优的模式建立模型。

相关阅读:

全国政协委员王晶:聚合农业大数据 建设好数字乡村  

李再勇:加快大数据深度融合 促进经济高质量发展  

关注中国IDC圈官方微信:idc-quan 我们将定期推送IDC产业最新资讯

查看心情排行你看到此篇文章的感受是:


  • 支持

  • 高兴

  • 震惊

  • 愤怒

  • 无聊

  • 无奈

  • 谎言

  • 枪稿

  • 不解

  • 标题党
2023-08-24 09:38:00
大数据资讯 关注县域数据能力建设,抢占产数业务发展先机
2023年《数字中国建设整体布局规划》正式发布,数据能力已成为我国区域发展的底座和创新引擎。 <详情>
2023-08-02 08:48:00
大数据资讯 大洗牌!2023年拟新增双跨工业互联网平台23家
今年的双跨平台发生了翻天覆地的变化,工业互联网平台未来的格局将重新洗牌。 <详情>
2023-07-31 09:31:36
大数据资讯 工信部王鹏:工业互联网标识解析体系全面建成,累计注册量突破3300亿
随着信息技术的快速发展,工业互联网已经成为推动产业数字化转型和经济社会高质量发展的关键支撑。 <详情>
2023-07-03 10:01:10
大数据资讯 中国信通院刘柳:工业互联网标识构建数据枢纽,加速标识规模化发展
本期《业务青年讲》邀请到中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)工业互联网与物联网研究所“星火之光”青年专家刘柳,一起探讨我国工业互联网标识解析体系发展现状 <详情>
2023-06-20 09:58:01
大数据资讯 工信部:工业互联网产业规模已超1.2万亿元
新时代十年来,我国工业互联网从无到有,从小到大,逐步形成自己的认知体系、实践路径和实践成果,产业规模已经超过1.2万亿元。 <详情>