当前位置: 首页 » 新闻头条 » 新闻头条 » 正文

工业互联网的生态创新与技术创新

放大字体  缩小字体 发布日期:2019-01-12  浏览次数:18
核心提示:工业互联网的目的是激起制造业消费力和竞争力,经过多维数据采集、剖析和应用,赋能工业制造业、工业效劳业和配备制造业全产业链
工业互联网的目的是激起制造业消费力和竞争力,经过多维数据采集、剖析和应用,赋能工业制造业、工业效劳业和配备制造业全产业链。协助工业制造企业完成价值增值,完成更高效、更经济和更绿色的制造才能构建。优化工业效劳供给链创新,完成高质、高效的工业效劳与配备制造供应侧构造性变革。

从设备管理说起

设备管理是工业制造企业根底管理活动,是对消费设备的物质运动和价值运动停止全过程(从规划、设计、选型、置办、装置、验收、运用、颐养、维修、改造、更新直至报废)的科学型管理。

设备管理是一项综合性工程,在制造业向数字化、智能化和自动化的价值转型过程中,扮演至关重要的作用,表现在其经济属性、管理属性和技术属性方面,这在工业互联网时期尤为重要。

经济属性:以消费效率、质量为关注重心,以提升设备可用度(提升MTBF均匀毛病距离时间,降低MTTR均匀毛病修复时间,可用度A=(MTBF+MTTR)/MTBF)、降低维修费用、降低备件库存为目的。换句话讲,设备管理的价值表现在最少的毛病、最快的毛病恢复确保消费系统的稳定性和牢靠性(开源),并以最低的维护本钱(节流)、最低的库存(俭省库存、进步制造业现金流),确保工业制造业的持续盈利才能构建;

管理属性:对企业内部而言,设备管理触及操作运用部门、维修正造部门、设备及其备件采购部门,决策部门构成。对工业效劳外部而言,触及设备制造厂商、设计机构、施工单位、设备及备件代理单位、维修单位等构成。这就给设备内部管理和外部资源谐和带来了很大的应战,全员和全生态系统的积极参与和配合,需求良好的管理机制和供给链协同机制完成。

技术属性:制造系统是由设备构成,而设备则是规划、设计和制造出来的,设备的功用性和适用性需求匹配加工原理和控制才能,在这些过程中,设备毛病也被同时制造出来。而正是如此,设备的固有可用度也在制造和装置后被肯定,毛病模型也同样被确认。这些毛病特征能够经过外在的表现映射出来,如振动、温度、压力以及控制逻辑报警等方式呈现出来,经过对这些特征的把握,我们能够更好的调整、优化和提早处置这些毛病,同时这些数据反应到设计与制造体系中,可做到设计优化和效劳创新中来。正是由于技术属性,驱动了以物联网为根底衔接的工业互联网平台应用的创新反动。

数字运维+工业互联网的生态创新

任何技术创新,应当首先构建于适宜的场景和成熟的市场条件,这是十分重要的根底。面向制造业的工业互联网创新,应构建在制造企业明白明晰设备管理价值,具备运维管理的根底才能,以及工业效劳和配备制造商有序的价值匹配根底条件之上。

这是许多工业互联网平台竭力逃避或者不明就里的范畴,以为触及到人、或者低价竞标等潜在规则的事,就选择了排挤和逃避。但实践上,假如不处理企业价值问题,不处理人的问题,不处理大多数的效劳商和制造商利益关切,工业互联网平台就走进了死胡同,要么市场天花板太低,要么难以为继,进退两难。

工业互联网的实质是需求处理和重建立备运用方(用户)、设备效劳方(工业维修、设备与工业品提供、设备管理与技术咨询、设备装置与非标制造商)和设备制造方(配备制造商、工业品制造商)之间的供需匹配关系与机制。

1)设备管理创新与需求侧优化  我国工业企业设备管理普遍以事后维修为主,相关于欧美消费维修制、日本TPM全面消费维护中强调主动性预测性和预防性维修管理,我国制造业工业运维才能普遍较弱。

实体经济在投资、劳动力、资源和环境等低本钱要从来驱动经济范围的形式开端呈现瓶颈,工业制造业向高效、绿色和节约的质量转型方向开展。工业制造业开展呈现非线性的特征,这表现为:

市场表现为多种类,短交期、低价钱竞争,对制造要素诉求表现为高效率,低本钱和低库存,对制造系统的牢靠性和稳定性请求骤然进步。

制造企业对管理才能、制造系统改善的诉求更为迫切,与管理根底和学问积聚较弱、高技艺人才短缺与员工流失率偏高,构成矛盾。

相关于欧美和日本等国度,几十年的管理根底与学问积聚,我国制造业必需打破原有的传统管理咨询办法和思绪。基于人工智能的数字运维,将有利于完成:

应用人工智能技术加速消费员工、维修人员学问交互和积聚,完成毛病异常的高效处置和维修经历的重用和企业学问积聚。

强化主动性维修,进步日常点检、专业点检、预防性维修的执行效率,进步异常和毛病判别的精确性。

数据驱动运维决策,完成质量和效率(OEE综合效率)的有效保证,以提升系统可用性,降低运维费用和备件库存为运维目的,智能剖析限制条件和要素,精准提升运维才能。

大幅降低设备管理信息化上线本钱,减少或根绝关于传统管理咨询的依赖性,完成数据节人和提效的双赢才能。

2)大数据引发工业效劳与配备制造业生态革新

运维管理的提升,带来的是对工业效劳和配备需求的量化,这将有利于改动B2B工业效劳生态。在数字运维提高应用根底上,基于大数据和云计算条件下的工业互联网效劳平台,将有利于:  工业APP培育方案,工业效劳需求精准匹配与制外型效劳。

数字运维带来制造业运维才能的提升,本质上是工业效劳、配备需求及工业品需求精准发掘,经过大数据剖析,完成范围化订单才能。基于数字运维导向的工互联网效劳平台:向供给链端衔接和培育工业APP,如工业品供给、维修共享、咨询效劳、学问社区、远程维护等;向下支持MRO效劳社区落地,展开融资租赁、运维托管、工业品集供,维修线下共享与运维外包等效劳。

2.利于效劳优化和产品晋级的配备效劳型制造。

当数字运维沉淀设备维修数据,关于数据的深度剖析,可辨认出不同厂家、不同产品类型,不同型号的售后质量表现、毛病实效剖析、维修响应等客观数据,这关于配备制造商优化产品设计、制定销售和效劳战略将起到本质的协助。

3.基于数据的供给链金融创新,改动B2B产业生态。

关于工业效劳商而言,买卖的限制难点在于销售回款,关于制造业用户而言,在于买卖后的质量保证。处理这一痛点的关键,是改动买卖收付款方式,强化风险保证才能。基于数字运维大数据剖析,借助供给链金融创新,买卖双方经过银行授信处理买卖收付款,并经过运维才能、托付才能和买卖诚信数据,开展相应的保险业务,将有利于降低买卖双方的工程风险。

这些改动,将有效处理B2B产业现状,减少买卖款拖欠、承兑支付所带来的弊端,促进制造业、工业效劳商和设备制造商注重诚信,强化供给链效率和质量。

基于工业物联网的技术应用创新

工业物联网是数字运维的技术补充,传统意义上以为,工业物联网能够跳开人的要素,借助设备物理参数反响出系统缺陷剖析应用,从而改动工业生态,促进制造业转型晋级。

但我们从现存案例中分析,可以识别出其中的一些关键因素,将有利于建立更完善的工业生态。
 
 
[ 新闻头条搜索 ]  [ 加入收藏 ]  [ 告诉好友 ]  [ 打印本文 ]  [ 违规举报 ]  [ 关闭窗口 ]

 

 
推荐图文
推荐新闻头条
点击排行