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新趋势:工业智能制造+大数据

2020-09-02 15:13:56 0

  在做工业智能时,我们主要关注两方面。一个是在产出不变的情况下降低成本的应用,比如自动化、信息化的升级;另一个是在成本不变的情况下提升价值及竞争力,比如智能产品。像现在大家生产的智能车加装很多传感器,要能对外传输数据,但是车不会因为这些而更值钱、更好卖,而是未来这些从车上采集到的数据和以及车上对外的数据接口能挣钱。就好比特斯拉,特斯拉是一个汽车制造企业,但大家都认为它是一个智能化的服务平台,所以他的PE值要远高于传统的汽车制造企业。

  目前很多企业也正往这个方向靠拢,大家知道的三一重工,本业是做大型工程机械的,现在它也想把挖掘机的数据都开放出来,这是它卖的一个服务的能力的基础支撑,同时他们想把这部分能力再卖给别的厂商,比如卖缝纫机的,卖机床的,这就是他们未来赚钱的战略。我知道三一也是腾讯云的客户,每年跟腾讯的订单量也很大,腾讯云给它提供了底层的云技术支持,支持他们的业务在在上面更安全可靠的运行,这就形成了一个几家共赢的局面,对于腾讯而言,三一这样体量的公司就是一个大型的技术服务公司。

  大数据系统软件国家工程实验室将工业产生转型升级的作用的路径,总结为加减乘除四个象限。所谓加和减就是智能制造。智能制造更关注于企业内部的事情,狭义的智能制造关注制造,即生产环节,广义的智能制造则包含企业的全寿生命周期,从研发设计到生产制造再到运维服务。智能制造不外乎在在现有流程上加了一些东西、减了一些东西,它基本可以被总结为八个字:提质、增效、降本、控险。

  制造业在大数据的影响之下,促进了智能制造的发展速度,传统制造业实现变革和升级的重点在于互联网与制造业的融合程度越来越深。大数据的通过实践证明,大数据对智能领域的应用发展给人们的生产生活都产生了重大影响。尤其是以数据挖掘、数据分析为核心的应用和服务,为社会经济的增长铺垫了坚实的数据基础。工业大数据主要是挖掘存在于众多工业大数据之中的数据信息价值,一般从数据的采集和整合,再到数据的处理、存储、之后再进行深度的挖掘分析,通过可视化的图表进行展示。

  新业态的建设是一个技术融合新商业模式的过程,技术进步引领产业链条变革。以前是设备厂商提供设备到产线中,在产线里组合起来形成产线,产线供给OEM企业(OriginalEquipmentManufacturer原始设备生产商),OEM生产完产品就卖给客户,围绕客户可能还有一些运营服务商。这是一个包裹式的业态,各环节之间也没有什么的合作与共赢,主要是因为信息不通畅,它们之前所提供的服务没有共同的平台。而有了产业互联网和工业互联网这些应用之后,以生产设备为核心,就可能有一些设备产线、OEM、用户、运营商之间的新的业务合作,比如现在有的机床厂商,还提供加工工业服务,备品备件供应以及设备租赁的服务等。在这一变革中,互联互通及实时的服务反馈是打破产业链条的包裹形式,产生新的生态和新的业务模式的核心力量。

  工业大数据在智能制造之中可以通过相关传感信息的回馈,对整个生产流程进行严格的监控。可以使企业在提升产品质量和生产效率的基础之上重新构建企业的业务流程,使得整个生产管理都可以实时、透明,进行有效的科学管控。工业大数据可以通过对用户在产品使用过程之中的习惯和偏好等相关数据分析,可以为企业改进产品功能、提升产品性能进行参考,从而使得用户可以参与到产品的设计和使用之中,让用的个性化需求得以满足。

  科技的不断发展与进步,工业大数据分析技术在各行业之中的应用也趋于成熟,企业通过相关数据制定合理的运营策略,从而为企业带来巨大的商业价值。工业大数据在智慧制造之中具有广阔的市场发展空间和前景,其应用价值依旧会随着技术的不断升级完善而被更加放大。





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