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國工智能:工業大數據賦能制造業轉型升級

2019-04-02 09:59 [兩化融合] 來源于:智城煙臺
導讀:近年來,各級政府部門頻頻推出一系列政策措施推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合,賦能制造業轉型升級。
        近年來,各級政府部門頻頻推出一系列政策措施推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合,賦能制造業轉型升級。今年3月,煙臺市2019年工業和信息化工作會議中指出,要實施智能提升主攻行動,重點提升工業設計水平、智能化制造水平、工業互聯網應用水平和軍民融合發展水平。在此背景下,越來越多的知名企業家、專家學者、高新技術研發人才紛紛聚焦智能制造課題,探討、實踐制造業轉型升級的各種路徑。今天,膠東在線記者走進煙臺國工智能,近距離探訪國工智能在推進“智能制造”中所取得的科技成果。
  生產設備(物)聯網,是實現智能制造的第一步
  隨著信息技術的日新月異,一切皆可數字化,從人、產品到設備,實現萬物相連。在現有基礎上,改造工廠舊設備,實現設備(物)聯網,打造數字化工廠,成為現階段傳統制造企業最易接受的途徑,也是實現智能制造最基礎最核心的部分。
  經過長期的工廠調研和實地考察,國工智能以大數據、物聯網和軟件做支撐,基于企業設備管理現狀,自主研發了符合制造企業個性化需求的設備管理系統。所有設備接入系統后,原先處于數據孤島的工廠設備得到統一管理和監控,其中包括設備運行狀態的實時監測、生產數據的實時監測與存儲,并可通過大數據分析,做出優化資源配置、調整生產計劃等決策,有效提升生產效率、改進產品質量、節約資源消耗。
  工業大數據,賦能制造業轉型升級
  工業大數據應用于制造業,可以帶來豐厚的回報。2019年3月,大數據、物聯網、云計算等先進信息技術,在山東道恩高分子材料車間已得到了初步應用。企業管理人員可對生產現場“隨時隨地”“身臨其境”般地進行遠程監控,整條生產線也如同有了“大腦”一般會思考,把熱塑性彈性體產品生產過程安排得精準迅速、有條不紊。
  國工智能總經理柳彥宏表示,2018年,道恩高分子運用國工智能MES生產管理系統,通過對人員、設備、工藝、訂單等信息的采集與整合,實現了設備聯動控制,提升了企業綜合效益。如設備出現故障,相關數據會及時通過設備接口發出信號,顯示哪里出現問題,與此同時,企業管理人員會立即做出應對決策。更為重要的是,隨著企業生產經營數據的不斷積累,大數據應用會凸顯更大的價值。一般來說,企業所有的設備、人員、物料等產生的海量數據,會源源不斷的匯集到“數據大腦”,經過處理分析后,可實現對整個生產過程的預判、預警。例如,它既可以預判某設備可能發生的故障,并提前做出決策,也能自主判斷設計的工藝指標是否合理、根據加工方法與合格率的關系作出調整建議等等。在這樣的智能化車間里,生產工藝的精度提升了,人為誤差減少了,生產效率大幅度提升。
智能制造效果圖
  國工智能不僅實現了對制造業企業生產過程進行評估和優化,并進一步擴展到整個產品生命周期的新型生產組織方式,實現生產過程信息的最大化集成??梢哉f,國工智能為企業搭建了一套由用戶(訂單)指揮、數據驅動、軟件運行的智能生態系統,這是智能制造企業和傳統制造工廠的最顯著的差別之一。
  在行業競爭日趨激烈的今天,智能制造不能止于現有科技成果的應用,具有行業引領實力的企業更應將技術研發與制造實現作為企業發展的重點,形成能支撐企業技術不斷改進的研發型智能制造體系,進而使制造業聚焦產品本質保持核心競爭力。國工智能打造出了融合云計算、物聯網、人工智能、大數據、研發與實驗室的新一代研發型MOM平臺,平臺的價值不單單是MES系統所帶來生產執行層面價值,更是通過生產過程所產生的工業大數據與研發實驗室數據產生關聯,加上人工智能分析研發、生產、質量數據的內在關系,從而實現研發水平的更新換代。
  強大的技術研發隊伍給了國工智能源源不斷的創新力。其核心團隊由清華大學博士引領,其本人曾參與國家973計劃。團隊成員交付過的智能制造項目,其中國家級項目占20%,500強企業項目占40%,其它集團型企業占40%。
  媒體觀察:“企業上云” 是推動制造業與互聯網深度融合的關鍵因素
  今年3月5日發布的《政府工作報告》中提出,要圍繞推動制造業高質量發展,強化工業基礎和技術創新能力,促進先進制造業和現代服務業融合發展,加快建設制造強國。今年煙臺市政府工作報告中指出,要著眼新一代信息技術產業發展趨勢,推動信息化與制造業深度融合,加快布局大數據、人工智能、虛擬現實等前沿產業。
  作為煙臺本土企業,國工智能在深耕智能制造中持續發力,積極整合山東大學、哈工大、浙江大學、煙臺大學等高??蒲辛α?,先后為山東道恩高分子、煙臺九目化學、中寵股份、新時代健康產業等本地企業完成了智能制造升級,得到了廣泛認可和好評。在此過程中,大家對工業大數據的價值也形成了基本共識:工業大數據背后蘊藏著巨額財富。
  那么,工業大數據背后的財富是否可以繼續深挖?在此,我們繞不開一個話題:企業上云。試想一下,如果行業間廣泛存在數據分散孤立、數據應用技術門檻高、缺乏龍頭企業引領、行業合作機制缺乏、法律法規不健全等因素,勢必會極大地制約工業大數據應用的深度和廣度。
  業內人士指出,云計算是工業大數據的基礎設施平臺,如果把云計算比喻成高速公路,大數據就是在高速公路上跑的汽車。企業智能制造的升級,離不開云計算的的支持。工業大數據在云計算的支持下得以廣泛應用,必將帶來工業企業的廣泛創新和變革的新時代。
  當然,智能制造是一個長期的過程,對于傳統制造企業而言,設備(物)聯網、引進智能制造信息管理系統,已經邁出了走向智能制造的堅實步伐。而對于如何實現物聯網、大數據、云計算、人工智能等技術的深度融合,如何推進制造業產業集群發展、鼓勵制造業兼并重組以及引導制造業與服務業的跨界融合,需要政府、科研機構、企業尤其像國工智能這樣的智能制造服務商等多方合作和實踐。

(編輯:admin)

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