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浏览次数: 作者:威格士叶片泵 来源:派克柱塞泵 日期:2019-07-16
  

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  从早期的“鼠标加水泥”,再到当下的“互联网+”,工业领域从来未曾远离信息技术革命的每个阶段。尽管如此,工业领域对于信息浪潮下的数字化改造仍然焦虑不安。

  对此,中国工业大数据创新发展联盟专家委员会主任、工信部原副部长杨学山解释为“乱花渐入迷人眼”,是在面对“工业大数据”、“工业4.0”、“工业互联网”,以及“智能制造”、“网络制造”等众多新概念时的不知所措。

  “工业大数据的主体是工业,不是大数据。大数据要为工业服务”。站在一个更加宏观的视角,杨学山指出,技术发展到今天,先进的技术力量已经足以推动工业发展的转型。持续了300多年的工业革命即将变轨,向新轨道行进已是不可变的过程。

  此刻工业要做的不是破釜沉舟、惊险一跳,而是一定要“从昨天的基础上走向明天,这个道叉搬得越稳定越好”。

  A大数据的基因

  什么是工业大数据,维基百科给出的答案是,“庞大、结构复杂,难以通过现有IT技术与工具处理的数据集”。这种模糊的概念,也导致一百个人似乎有一百个答案。

  在曙光信息产业股份有限公司总裁历军看来,大数据可能就是一本企业陈年老账。历军分享了一个令他感受颇深的案例。

  一家美国高端摩托车制造商,因为其产品是奢侈品所以销售数量有限。不过,在分析了企业沉积的销售数据和几十年的客户信息之后,他们有了一个重要的发现,即“高档摩托车的客户,购买摩托车的冲动大概在24小时就结束了。”

  于是这家企业围绕着这个发现,对生产模式进行了一番改造。他们要在24小时之内使消费者把冲动变为购买现实,不再流失任何一个潜在的客户。

  企业首先是允许顾客在网上定制一个摩托车,用鼠标点击设定自己的喜好,包括颜色、发动机型号,等等。然后在完成付款6个小时之内,通过一个柔性化制造厂完成摩托车的生产,此后再经过12小时智能物流系统进行配送,最后会在24小时之内把这辆车送到用户的家门口,而且是全球范围。

  “这似乎就是未来在新的工业4.0下新的高端制造、先进制造”,历军说到。工业大数据的价值正在显现,也有越来越多的企业嗅到了其中的巨大商机。据了解,目前曙光正在研究向客户赠送EB级存储的可行性,但前提是可以使用上面的数据。

  作为国内为数不多拥有海量互联网数据的企业之一,百度也一直在尝试通过运用大数据的分析服务,与工业以及能源企业进行合作。

  百度研究院大数据实验室科学家沈志勇以风机举例说到,通常风机都是安装在较远的地方,如果风机坏了,维修人员要用一天时间赶过去。设备坏了再修,一些物理系数可能难以挽回,所以这些情况下故障预警是非常重要的。

  那么维修人员能不能预测故障的发生,提前一天就赶过去?沈志勇指出,实际上可以根据以前历史情况做出一个模型,以此判断风机发生故障的时间。如果这个故障在历史上发生次数越多,模型预测就会越准确。

  这只是大数据在工业领域运用的一种尝试,此外类似的设备异常检测的例子,也可以通过大数据的变化捕捉出来,并且在预警故障上表现得会更加容易和积极。他表示,如果运用得当,以后类似“今年年初上海外滩发生的踩踏事件”在技术上完全可以预警并且避免。

  B大数据的融合

  “工业大数据是工业革命发展以来,在历史长河中一直存在和发展的。”杨学山说,“只是说我们今天有互联网、传感器,使得它对整个行业、企业发展的影响增加了。”杨学山认为,把工业大数据作为能够使企业和行业脱胎换骨的神丹妙药是错误的,这如同画饼充饥,“我可以坦率地说,画一百个这样的饼,有一个饼能落下来就不错了”。

  在杨学山看来,不同的行业和领域,在整体技术成本进一步上升和社会各种原因的制约下,围绕着核心竞争力、前沿劳动生产力、质量、品牌等这样一些最关键问题,推动制造业一步步走向智能化的就是大数据。

  杨学山说:“如何把工业大数据变成企业的创新能力才是最主要的环节,也是今天所有企业对数据利用最困难的环节,但当你一旦把这个数据变成创新能力的时候,我相信无论是在工业大数据、工业4.0,还是在智能制造方面,企业都已经站上了一个很高的台阶”。

 

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