連續(xù)4年被寫入政府工作報告,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)該如何擲地有聲?

一般而言,制造企業(yè)設(shè)計的數(shù)據(jù)類型很多,包括產(chǎn)品數(shù)據(jù)、運營數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、供應(yīng)商數(shù)據(jù)和價值鏈數(shù)據(jù)等等,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)所要做的就是采集、傳輸、存儲數(shù)據(jù),緊密結(jié)合大數(shù)據(jù)分析與人工智能技術(shù),對數(shù)據(jù)進行建模、分析,進而作出最終決策。

連續(xù)4年,“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”都被寫入政府工作報告:

2018年,“發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺”首次寫入政府工作報告;

2019年,明確提出“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”;

2020年,提出發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),推進智能制造;

2021年,提出發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),搭建更多共性技術(shù)研發(fā)平臺,提升中小微企業(yè)創(chuàng)新能力和專業(yè)化水平。

可見,國內(nèi)的“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”建設(shè)的步伐正逐步加快,而業(yè)內(nèi)有關(guān)于“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”建設(shè)的討論也愈加熱烈。

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沒有工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),何談智能制造?

討論工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與智能制造關(guān)系之前,我們先來看看什么是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)?

依據(jù)“官方”解釋,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)是:

通過開放的、全球化的工業(yè)級網(wǎng)絡(luò)平臺,把設(shè)備、生產(chǎn)線、工廠、供應(yīng)商、產(chǎn)品和客戶緊密地連接和融合起來,高效共享工業(yè)經(jīng)濟中的各種要素資源,從而通過自動化、智能化的生產(chǎn)方式降低成本、增加效率,幫助制造業(yè)延長產(chǎn)業(yè)鏈,推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展。

簡單來講,在一家工廠中,工業(yè)機聯(lián)網(wǎng)承擔(dān)著連接平臺、分析平臺、決策平臺的作用。

具體運作過程中,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將有效連接機器、人、控制信息與信息系統(tǒng),基于對工業(yè)數(shù)據(jù)的全面深度感知、實時動態(tài)傳輸與高級建模分析,形成智能決策與控制,繼而驅(qū)動制造業(yè)的智能化發(fā)展。

可以說,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是實現(xiàn)智能制造目標的重要組成部分,是智能制造產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施。

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與此同時,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的搭建也迎來了一個最好的時候。人工智能與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的結(jié)合,可以對工業(yè)制造場景內(nèi)的每一個過程做到深度感知與預(yù)測,繼而對每個環(huán)節(jié)、甚至具體到某一臺機器進行即使調(diào)整與優(yōu)化,讓制造業(yè)的每個環(huán)節(jié)都實現(xiàn)“智能”。

另外,以AI芯片為代表的邊緣計算,以及以5G為代表的通信技術(shù)的出現(xiàn),也解決了過往數(shù)據(jù)傳輸?shù)难訒r,并實現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集分析與智能決策過程的安全、及時與高效。

搭建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺之前,先打破數(shù)據(jù)孤島

依據(jù)前面的內(nèi)容,我們也能夠得知,不管是連接,還是分析與決策,皆與數(shù)據(jù)相關(guān)。不夸張的說,數(shù)據(jù),就是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的“血液”。

一般而言,制造企業(yè)設(shè)計的數(shù)據(jù)類型很多,包括產(chǎn)品數(shù)據(jù)、運營數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、供應(yīng)商數(shù)據(jù)和價值鏈數(shù)據(jù)等等,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)所要做的就是采集、傳輸、存儲數(shù)據(jù),緊密結(jié)合大數(shù)據(jù)分析與人工智能技術(shù),對數(shù)據(jù)進行建模、分析,進而作出最終決策。

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但在當(dāng)下,“數(shù)據(jù)孤島”問題尚未完全解決。

“數(shù)據(jù)孤島”具體表現(xiàn)為兩類,一類是邏輯性的,指不同部門各自有各自的數(shù)據(jù)定義與標準,一類是物理性的,即各部門相互獨立存儲與維護數(shù)據(jù),彼此之間相互孤立。

如此一來,如何跨不同工業(yè)標準快速收集數(shù)據(jù),并支撐數(shù)據(jù)交互和大數(shù)據(jù)分析,成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)搭建的第一道門檻。

不過需要注意的是,雖然都說要推進數(shù)據(jù)化,但在許多企業(yè)這里,如何分類并整理數(shù)據(jù)、如何利用數(shù)據(jù),甚至如何基于自身特色通過數(shù)據(jù)切入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),對于他們都是相對模糊的,尤其是中小微企業(yè)。

最后

正如因紀錄片《美國工廠》而名聲大噪的福建企業(yè)家曹德旺所指出的問題,不能為了轉(zhuǎn)型而轉(zhuǎn)型,為了智能而智能。

在沒有摸清楚脈絡(luò)之前,企業(yè)不能想當(dāng)然的為了實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型而急功近利,避免過往“單純機器人換人”的智能制造“面子化”工程。

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