2019年,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)首次進(jìn)入政府工作報告,2019政府工作報告專門提及"打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺,拓展'智能+',為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級賦能"。
最近工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)非常熱,一是"智能+"對工業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要性,二是在科創(chuàng)板開市之后,與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的科創(chuàng)企業(yè)在不斷進(jìn)入科創(chuàng)板上市的行列中。此前對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)有大量討論,但還有很多困惑和發(fā)展不清晰之處。
兩大典型玩家
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)主要由網(wǎng)絡(luò)、平臺、安全三大部分組成,其中網(wǎng)絡(luò)是基礎(chǔ),特別是5G低時延網(wǎng)絡(luò)是保證工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ),而數(shù)據(jù)和平臺是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心,安全是保障。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)廠商非常多,從最基本的連接端到云服務(wù)端,從IaaS端到PaaS端再到工業(yè)數(shù)據(jù)分析展示和可視化平臺再到具體應(yīng)用場景,設(shè)計仿真、生產(chǎn)優(yōu)化、運(yùn)營管理、資產(chǎn)運(yùn)維、能耗管理、采購優(yōu)化等,都是在工業(yè)里利用物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)采集和大數(shù)據(jù)分析后才能創(chuàng)造出的應(yīng)用場景。
兩個比較典型的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)玩家:
第一個是提出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念的GE旗下Digital部門,提出"通過發(fā)掘數(shù)據(jù)的價值實(shí)現(xiàn)高效的產(chǎn)出"。
不幸的是GE已經(jīng)在2018年開始出售Predix,主要原因有幾個:
GE Digital受到燃機(jī)、油氣、電力等系列主營業(yè)務(wù)的市場疲軟影響;低估了工業(yè)企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程的難度;過于強(qiáng)調(diào)云平臺和IT能力,忽視了客戶對應(yīng)用的需求,盈利模式不清晰;進(jìn)行的并購和整合并沒有達(dá)到通過一個平臺統(tǒng)一不同的應(yīng)用軟件和交付能力的有效目的。GE Digital的規(guī)劃目標(biāo),是希望通過Predix平臺結(jié)合應(yīng)用Operation Performance Management(運(yùn)營績效管理)和Asset Performance Management(設(shè)備性能管理),通過設(shè)備的健康和可靠性管理、合規(guī)性管理、資產(chǎn)優(yōu)化、策略優(yōu)化,以達(dá)到運(yùn)營性能的管理,包括提升運(yùn)營效率、實(shí)現(xiàn)過程優(yōu)化等。
第二個玩家是Uptake,是公認(rèn)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的標(biāo)桿創(chuàng)業(yè)公司。
創(chuàng)立于2012年,Uptake做的很多事都在模仿GE Digital,包括招募了很多GE Digital的原班人馬。其主張也是通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析,實(shí)現(xiàn)高效的資產(chǎn)性能和運(yùn)營效率的提升,提供的方案也是平臺加應(yīng)用。
在平臺層,不僅提供相應(yīng)工業(yè)的基礎(chǔ)能力,也提供AI和機(jī)器學(xué)習(xí)引擎,把算法變成目錄和訂閱的方式以快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析,并在上面實(shí)現(xiàn)快速應(yīng)用編譯和部署,最后形成應(yīng)用和行業(yè)解決方案。應(yīng)用主要有兩類,一類是通過數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能的方式實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)性能的提升,另一個是通過提升資產(chǎn)性能提升運(yùn)營效率,都與GE非常像。
Uptake在2018年11月份收購了一家APT(Asset Performance Technology)公司,這家企業(yè)提供了800多種類型的設(shè)備、1000多萬種不同部件的失效模式。FMEA失效模式分析有什么用呢?可以非常清楚地定位出設(shè)備有多少種故障現(xiàn)象,每種故障現(xiàn)象應(yīng)該采取的應(yīng)對措施和尋找相應(yīng)根因形成維護(hù)策略。
還有Uptake另外一個應(yīng)用,通過AI實(shí)現(xiàn)銷售線索、服務(wù)需求、工作流效率的優(yōu)化,主要是針對設(shè)備制造商提供一整套業(yè)務(wù)流程優(yōu)化引擎、提高銷售業(yè)績和客戶滿意度。
比較典型的案例:第一個是為卡特彼勒開發(fā)一套設(shè)備聯(lián)網(wǎng)和分析系統(tǒng),采集設(shè)備的各類數(shù)據(jù)信息,聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控的同時分析預(yù)測設(shè)備可能會發(fā)生的故障,以提前應(yīng)對;美國一家Class1的火車公司,在美國有大約1.4萬個火車頭,Uptake幫助其通過人工智能預(yù)測性維護(hù),每年節(jié)省4700萬美元;AMEREN是美國一家發(fā)電廠,每年用了Uptake的人工智能應(yīng)用平臺幫公司節(jié)省990萬美元;PaloVerde是一家核電廠,每年Uptake幫其節(jié)省1000萬美元;Uptake還幫助某個重型機(jī)械經(jīng)銷商每年提高850萬美元的收入。
這幾個案例是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)里比較典型的應(yīng)用場景,圍繞大型設(shè)備的資產(chǎn)性能,利用數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)設(shè)備可靠性的提升,進(jìn)而提升整個過程的運(yùn)營效率,創(chuàng)造更多的價值和利潤。
四個核心技術(shù)
一,邊緣計算是有強(qiáng)剛需的工業(yè)應(yīng)用場景,通過邊緣端的實(shí)時數(shù)據(jù)采集、云端的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用開發(fā)以實(shí)現(xiàn)高效協(xié)同,是云端應(yīng)用對邊緣端實(shí)時數(shù)據(jù)采集的響應(yīng)和控制過程。
二,大數(shù)據(jù)平臺也非常關(guān)鍵,以前的工業(yè)數(shù)據(jù)都是小數(shù)據(jù),很多數(shù)據(jù)處理都在邊緣完成,并沒有匯總起來進(jìn)行相關(guān)性分析和統(tǒng)一趨勢分析,因此實(shí)現(xiàn)應(yīng)用和數(shù)據(jù)解耦的大數(shù)據(jù)平臺也很關(guān)鍵。
三,數(shù)字孿生,即通過數(shù)據(jù)化方式為工業(yè)設(shè)備定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),結(jié)合數(shù)據(jù)分析對設(shè)備的過去、當(dāng)前和未來進(jìn)行深入的洞悉,完成設(shè)備從物理向虛擬環(huán)境映射的最關(guān)鍵描述。
四,通過專家經(jīng)驗(yàn)+人工智能的方式,基于專家經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)的大數(shù)據(jù)樣本標(biāo)注,通過人工智能算法訓(xùn)練開發(fā)相應(yīng)的故障診斷和預(yù)測模型,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)判決。
三大應(yīng)用場景
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在高端制造里應(yīng)用場景很多,而當(dāng)前的高端制造普遍呈現(xiàn)資產(chǎn)密集、資產(chǎn)性能優(yōu)化空間大,數(shù)字化程度高但數(shù)據(jù)利用率低,經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動、缺少科學(xué)決策能力的局面。
通過結(jié)合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的賦能,即資產(chǎn)性能管理、運(yùn)營效率提升、能源管理優(yōu)化、安全生產(chǎn)環(huán)保、工業(yè)控制安全,可達(dá)到:
一,提高資產(chǎn)運(yùn)營的效率,降低非計劃停機(jī)帶來的風(fēng)險影響。
二,提高資產(chǎn)利用的效率,降低排放、降低能耗、提高安全生產(chǎn)、實(shí)現(xiàn)環(huán)保,構(gòu)建產(chǎn)業(yè)生態(tài)。
正是因?yàn)楦叨酥圃炱毡榈捏w量都比較大,所以哪怕提高1%,都能創(chuàng)造巨大的價值。
高端制造的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心不是數(shù)據(jù)采集,而是一層一層傳遞的數(shù)據(jù)的價值。
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺能夠起到加速整個價值傳遞過程的作用,一方面能夠匯聚來自不同設(shè)備和業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù),構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺,對數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范和治理,以及針對離散化、場景化的數(shù)據(jù)分析;另一方面,它也提供了大量的跨應(yīng)用系統(tǒng)的能力重用模塊,讓應(yīng)用的交付、數(shù)據(jù)的分析變得更便捷和更簡單。
相對于傳統(tǒng)的PLC、DCS、MES或ERP這些傳統(tǒng)的IT和OT系統(tǒng),工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用著眼點(diǎn)放在了新技術(shù)解決老問題上,它通過運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等先進(jìn)的IT技術(shù),去解決原先由于數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)處理能力、實(shí)時性等限制而不能得到很好解決的設(shè)備可靠性、工藝質(zhì)量以及企業(yè)經(jīng)營決策等方面問題,可以說是原有IT和OT系統(tǒng)的升級和重構(gòu)。
高端制造的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用非常離散化,應(yīng)用場景主要是三類,設(shè)備資產(chǎn)管理、運(yùn)營性能管理和生產(chǎn)經(jīng)營決策。
資產(chǎn)性能管理的目標(biāo)是提高資產(chǎn)(也就是設(shè)備)的可靠性,避免非計劃停機(jī);只有保證了設(shè)備的可靠性,才能保證運(yùn)營過程中的產(chǎn)能、質(zhì)量、成本的有效提升,才能優(yōu)化運(yùn)營指標(biāo);而只有保證了運(yùn)營效率的提升,才能實(shí)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營利潤的提升和經(jīng)營風(fēng)險的規(guī)避,所以這三層是通過數(shù)據(jù)的價值環(huán)環(huán)相扣的。
轉(zhuǎn)自:中國企業(yè)報
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