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1、工业互联网平台实现协同制造随着新一代信息技术与制造业的深度融合,许多国家、许多企业都意识到协同制造联网,是代表互联网+制造融合创新大方向的顶级生态系统;也就是说,无论是美国工业互联网仍是德国工业4.0,其最具代表性的跨国平台正在 展露,正在凝聚大量生产资源和大量工业大数据;美国:重在服务以及衍生新价值GE推出的 Predix 云平台是一个的工业操作系统,其中有许多模块可以由各个企业依据其行业背景,构建适用于自己的解决方案; Predix 主要是三层架构,是面对工业领域的第一个基于工业大数据的云平台,底部是供应基础设施服务的IaaS 层,中间是平台PaaS层,最上端软件及服务层SaaS;Pred
2、ix 利用这三层云运算架构,将各种工业设备或机器以及供应商等相互联结,供应资产性能治理(APM)和运营优化 服务,每天监控和分析来自数万亿设备资产上的千万个传感器所发回的5000 万条大数据,帮忙客户优化资源配置和业务流程,削减风险和实现100%无故障运行;随着越来越多的机器和设备加入工业互联网,可以实现跨过整个机组和网络的机器外表的协同效应,形成智能数 据,带来巨大的潜在价值;1 /8优化网络:在一个网络系统内实现互联的各种设备或机器,可以通过互联网相互协作,提高网络整体的运营效率;例如,在医疗领域,将医生和护士等医疗数据互联,数据可以无缝地传输给医疗机构和病人,等待的时间将会更短,能够更快
3、速地帮忙病人使用正确的医疗设备,从而使得医疗设备利用率更高,医疗服务质量更好;智能数据的巨大价值也可表达于交通网络中的路径优化;许多车辆实现互联之后,就会知道自己的位置和目的地,同时能够明白到网络系统内其他车辆的位置和目的地,答应优化路由来查找到最有效的人工智能解决方案;优化运维:通过智能数据可以实现最优化、低成本,并有利于整个设备或机器的运行爱护;例如,将机器、组件和各个环节联网之后,将实现一个可监测的设备状态,可以在正确的时间将最优数量的零部件交付到精确的位置,将削减零部件库存需求和爱护成本,提升设备或机器的稳固性;复原系统:通过建立广泛的大数据信息,帮忙网络系统在发生毁灭性打击之后更加快
4、速、有效的进行复原;例如, 当地震或其他自然灾难发生时,可以用智能外表、传感器和其他智能设备和系统组成的网络来进行快速检测,隔离发生故障的设备或机器,不至于发生串联而导致更大规模的故障发生;自主学习:每台设备或机器的操作体会可以聚合为一个2 /8大数据,使得整个设备或机器能够自主学习;这种自主学习的方式是不行能在单个机器上来实现的;例如,从许多飞机上收集的数据加上位置和飞行的历史数据,才可以供应有关各种环境下飞机性能的信息;当越来越多的机器连接在一个系统中,产生许多智能数据的结果将是网络系统的不断扩大并能自主学习,而且越来越智能化;一旦智能设备采集到大量的智能数据,就可以通过智能系统,挖掘出具
5、备商业经营价值的智能决策;设备与数据相互结合, 网络协同且 .时更新, 将对诸多行业带来较大裨益;据 GE公司的推测,航班延误每年给航空公司带来的损失超过 400 亿美元;其中10%的延误是由于对飞机的爱护欠 缺所造成的;同时,全球航空业每年燃油费用高达1700 亿美元(营业收入约为5600 亿美元),而依据国际航空运输协 会( IATA)的调查,这些油耗中有18%22%属于资源铺张; GE的工业互联网通过对飞机航运输局和零部件系统数据的监测与统计,分析修理保养上的问题,每年可削减1000 次延误情形;同时,选择适当的时机,进行修理保养,也可以 降低设备投资成本;通过航运数据,挖掘削减燃油能耗
6、的实 现路径,从而对飞行调度的优化,可削减2%的能耗使用,每年节约2000 万美元成本,削减大量二氧化碳排放;医疗占全球GDP的 10%,是一个相当大的行业;据GE公司的推测,医疗领域由于低效率,每年会造成7310 亿美3 /8元的铺张,特别是临床医疗占到59%,高达 4290 亿美元的铺张;医疗从业人员与医疗器械之间的信息不对称是主要缘由;例如:护士换药、磁共振成像情形、医生诊断等过程都没能实时共享;将医疗从业人员、医疗器械进行联网,对诊断、手术、药方等信息进行共享,开展网络协同式的诊疗;GE的工业互联网通过综合治理每个病床,每个诊断的工作流、患者流,搬运和医疗器械,改进医疗从业人员、业务流
7、程和器械通信情形,可削减15%30%的医疗器械成本,提 升医疗从业人员的工作效率,节约的时间可多为15% 20%的患者供应服务;GE将这个平台开放给全部工业合作伙伴,期望将来形成一个巨大的、完善的生态系统,由各个企业积极开发具有行业辐射成效的应用软件(APP),并在此平台上发布共享、相互借鉴、互惠互利;德国:既抓服务又抓生产作为德国工业4.0 的领军企业, 西门子 2021 年年底宣布将设立一个跨行业的软件平台Sinalytics,为数字化服务供应 技术基础; Sinalytics 与 Predix 极为类似;据资料显示,这一平台将整合远程爱护、数据分析及网络安全等一系列现有技术和新技术,仍能
8、够对机器感应器产生的大量数据进行整合和分析,并利用这些大数据为客户供应全新的服务;比如,可以通过这些大数据提升对燃气轮机、风力发电机、火车、4 /8医疗成像系统的监控;据说,已经约有30 万台设备已连接至 Sinalytics 平台;2 0 1 6 年 4 月,西门子对外正式推出“MindSphere 西门子工业云平台” ,当时西门子宣称该工业云平台将为工业企业供应“数字化服务譬如预防性爱护、能源数据治理以及工厂资源优化,特别是,机械设备制造商及工厂建造者可以通过该平台监测其设备机群,以便在全球范畴内有效提供服务,缩短设备停工时间,同时,MindSphere仍为西门子的工厂数字化服务供应包括数
9、控机床以及驱动链的预防性爱护服务”;据资料显示, MindSphere是一个数据联结平台,通过收集、整合和分析来自用户端、供应商、信息化系统和自动化系统的相关数据,汇总形成数据企业的唯独数据中心,由此创建完整的、简洁应用的产品性能大数据结果;同时,基于云运算的运算才能和数据处理才能,相关结果将能够即时反馈到企业的信息系统和自动化系统,从而提高企业对业务相关流程的响应实现智能制造;实现“互联网 +”协同制造2021 年 7 月,国务院发布的关于积极推动“互联网+” 行动的指导看法 中,“互联网 +”协同制造是重点行动之一, 旨在推动互联网与制造业融合,提升制造业数字化、 网络化、智能化水平,加强
10、产业链协作,进展基于互联网的协同制造5 /8新模式;在重点领域推动智能制造、大规模个性化定制、网络化协同制造和服务型制造,打造一批网络化协同制造公共服务平台,加快形成制造业网络化产业生态体系;实际上,早在2000 年,国际著名的询问机构ARC针对生产制造模式新的进展,详细地分析了自动化、制造业以及信息化技术进出现状,从科技进展趋势对生产制造可能产生影响的角度,作出过全面的调查争论,并提出了用工程、生产制造、供应链三个维度描述的数字工厂模型;其中,从生产流程治理、企业业务治理始终到争论开发产品生命周期的治理而形成的“协同制造模式”( Collaborative Manufacturing Mod
11、el,CMM );CMM 协同制造模式为制造行 业的变革提出了一个理论依据和行之有效的方法;它利用信息技术和网络技术,通过将研发流程,企业治理流程与生产 产业链流程有机地结合起来,形成一个协同制造流程,从而 使得制造治理、 产品设计、 产品服务生命周期和供应链治理、客户关系治理有机地融合在一个完整的企业与市场的闭环系统之中,使企业的价值链从单一的制造环节向上游设计与研发环节延长,企业的治理链也从上游向下游生产制造把握环节拓展,形成一个集成了工程、生产制造、供应链和企业治理的网络协同制造系统;当前,网络化的信息空间和现实化的物理空间可共同组成协同空间,信息空间对将来制造业的进展和竞争力将产生6
12、/8至关重要的影响,将来制造业将进入虚实交互的协同时代;将来的智能制造外形将是将制造商、零部件供应商、销售商乃至消费者搬到线上,构成生产资源、人力物力、研发创新的网络协同结构,主要目的是实现市场与研发的协同、研发与生产的协同、治理与通信的协同,从而形成一个完整的制造网络协联网( Internet of CollaborativeManufacturing ),由多 .制造企业或参与者组成,它们相互交换商品和信息,共同执行业务流程;企业、价值链和产品生命周期这三个维度贯穿于各个价值链中的制造参与者之间;“互联网 +”协同制造将成为将来智能制造的核心,协联网平台详细应中意三个“CM”要素;详细而言
13、,在前端,顾客对工厂(C2M)将供应自己的 标准化模块供消费者组合,或是吸引消费者参与到设计、生产的环节中来;在内部,通过并行制造(CM)提升生产组织 才能,以柔性化的智能制造去服务于海量消费者的个性化定制需求;在后端,通过云制造(CM)积极调整供应链,使之具备更强的资源整合才能,做到低成本、高效率和短工期;以往, 制造业企业确定要通过原料、设备、 生产、 运输、销售五大环节组织生产制造;而这五个环节是相对固定的,且不行或缺的;并行制造时代,这五个环节可以相对独立,变成五个可以动态配置的模块;每个模块都有自己相应的软件系统,自己的物联网感知系统,依据消费者需求,五个模7 /8块可以自行高效整合
14、,中意生产制造的工艺需求;除了大幅缩短工期之外,仍能大幅降低成本;传统观点认为,只有等到全部产品设计图纸全部完成以后才能进行工艺设计工作,全部工艺设计图完成后才能进行生产技术预备和选购,生产技术预备和选购完成后才能进行生产;而并行制造就将各有关流程细化后进行并行交叉,尽早开头各项工作;通过分散价值网络上的并行制造,产品设计与工艺过程 设计、生产技术预备、 选购、生产等种种活动并行交叉进行;充分利用信息化和自动化的手段,在产品开发、 生产、 销售、物流、服务的过程中,借助软件和网络的监测、沟通沟通,依据最新情形,灵敏、实时地调整生产工艺,而不再是完全遵照几个月或者几年前的方案;从而,有效实现灵敏性的大幅提升;将来,除了研发设计之外,制造业的各个工艺流程都将并行化、透亮化、扁平化,实现真正意义上的智能制造;并行化的智能制造过程将通过利用网络世界无限的数据和信 息资源,突破物理世界资源有限的约束;这样一来,可以一边设计研发、一边选购原材料零部件、一边组织生产制造、一边开展市场营销,从而降低了运营成本、提升了生产效率、缩短了产品生产周期,也削减了能源使用;8 /8