在我们讨论这个话题之前,先让我先定义一下术语,因为有很多关于这个的争论。
智能制造:在工厂和整个价值链内实现业务、物理和数字流程的智能化、实时协调和优化。基于所有可用的信息,资源和流程将实现自动化、集成化、被监控和持续评估。(根据MESA International ,MES国际联合会定义)
IIoT:在工业(如组件、产品、产品运输和设备)中使用的物理对象(“物”)中嵌入电子、软件、传感器组成的网络,这个网络能够使物理对象通过互联网协议(IP)收集数据并与控制系统、业务流程和分析交换数据。(根据维基百科“IoT”修改)
现在回到我们的核心问题:两个战略是要共同推进还是分开推进呢?很明显,目前还没有定论。下面是这些观点的一些背景:
工业互联网协会(IIC)说:"通过自动化工业设备和系统之间的通信,IIoT提高了整个工厂的效率,使其更加智能化,"我同意。我相信,IIoT是智能制造的一项有利技术,它的进步将推动智能制造的发展。同样,随着智能制造超越概念,进入公司正在执行的项目,制造商和他们的解决方案提供者将改进支持这些项目的IIoT技术。这两个很可能会被共同推进。
另外:并不是每个人都同意。在最近的MESA调查中,超过三分之一的制造商报告说他们不相信智能制造包括IIoT(参见上图)。我明白这个观点,因为智能制造有很多途径。实际上,IIoT可以在一些可能定义智能制造的正常边界之外使用。
与智能制造相比,IIoT确实发展可能会更快,因为解决整个价值链上的项目是一个超出公司内部的挑战。像通用动力公司、通用磨坊和通用汽车这样的大公司可以展示他们的力量,并帮助推动特定行业的智能制造行动,但是IIoT项目可以取得很大的进展,并在公司的内部提供许多好处。如果消费者市场上的物联网计划提高了工厂内部的期望门槛,那么实现类似的互联互通、数据访问、控制和分析能力也会有压力。
此外,生产仍将涉及人员,以及未配备IIoT的设备和产品。对于一些智能制造方案,IIoT没有也不可能是商业案例,这些情景可能关注人员和价值链流程。
推动第四次工业革命的是什么?
有些人会认为智能制造或IIoT可能导致第四次工业革命。我也有一个观点:智能制造是这场革命的基础,而IIoT不是。即使IIoT的发展比智能制造快得多,我也不认为它足以让生产企业进入下一个生产力阶段。
那么IIoT缺少了什么来推动第四次工业革命呢?首先是企业环境。智能制造不仅整合了工厂或智能连接工厂,还包括智能连接的供应链和贯穿产品生命周期的数字线程。与其他工业革命一样,技术的转变--比如IIoT--必须与新的流程和人们工作的方式协同工作,以达到我们在第四次工业革命中所追求的生产力水平的提高。
IIoT是一项基础技术,但它只做它所做的事情--在"事物"之间创建通信,以便更容易地获取数据和分析。第四次工业革命需要许多其他技术和工艺。其中一些将针对一件设备或生产过程;其他人将在工厂、企业或价值网络上工作。
真正让商界人士兴奋的是,当新技术和新方法将它们整合在一起时,就会扰乱市场,并让公司提供新的服务和与新产品所能产生的数字数据绑定的新价值。例如,基于IoT的智能产品可以向工程师和生产者提供关于产品如何在该领域执行的反馈。基于这些数据,我们能提供什么样的新见解和服务?
这就是为什么我认为,要实现第四次工业革命需要更多的时间。它将把IoT和IIoT引入智能制造策略,以创建新的方法来协调和优化整个价值链中的流程,并向客户交付新的服务级别。
大数据如何帮助提高制造质量
我们都听说过无数关于大数据如何帮助公司增强营销效果和全面评估客户的案例。除了这些之外,还有许多行业也受到了大数据的影响,尤其是制造业。在近几十年中,制造业一直在收集汇聚大量信息。随着机器对机器和人对机器数据变得越来越普及,数据采集量正在持续大幅增长。物联网的出现让制造业成为了大数据解决方案的理想候选人。
制造数据的历史数据分析对于制造业来说并不是什么新鲜事物。在过去二十年中,制造商依靠企业资源规划(ERP)和产品生产周期管理(PLM)等软件提高生产效率,确保产品质量。由于许多数据的传输速度较慢无法被使用,以及数据被独立地存储在机构当中,用户无法访问到这些信息等原因,导致许多被采集和存储起来的数据无法发挥自己的价值。
对于许多机构来说,数据分析只是一种在问题发生之后解决问题的手段,而不是一种在问题发生前主动预防问题的前瞻性手段。
大数据解决方案是如何发挥作用的在使用了企业Hadoop解决方案后,制造商不仅能够管理来自传感器和自动化程序的海量数据,而且还能够更好的分析和分享这些数据。因此,问题能够被迅速解决,同时制造商们也可以获得宝贵的主动洞察力。
在服务管理领域,制造商能够安装和监视传感器,跟踪产品的使用方式,实现产品所需的服务需求的可视化。使用这些数据可以有效地影响到业务的其它领域。例如,根据客户对产品的使用方式向客户提供更具针对性的解决方案。
在运维方面,Hadoop还能够帮助优化售后维修服务流程。传感器负责收集关于设备运行状态的数据,允许制造商在需要时进行维护,尽早发现存在的问题。这样一来不仅降低了成本,还提升了服务质量。
行业案例以前,杜克能源公司为了监控生产工厂情况采取的办法是向每个工厂派遣监控专家,让他们通过便携式设备收集数据。在这种情况下,这些专家的时间有80%是耗费在了数据采集上,仅有20%的时间用在了数据分析上。
在部署了大数据解决方案后,杜克能源公司的专家能够远程监控来自所有设备的异常数据,并快速解决出现的问题。
结论大数据解决方案为制造商带来了巨大机遇。他们能够通过大数据解决方案降低成本,提高生产效率,并通过迅速地解决问题和根据用户实际使用方式改良产品,最终提升产品质量。随着物联网的持续发展,制造商们从这些数据中获得的好处也将持续增长。
以上是小编为大家分享的关于大数据如何帮助提高制造质量的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
中国物联网产业发展前景:物联网将继续保持高速增长
1、发展前景:市场规模不断扩大,产业物联网占比逐渐上升
物联网是中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向,蕴含着巨大的创新空间,在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域,创新活动日趋活跃,创新要素不断积聚。物联网在各行各业的应用不断深化,将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。中国以加快转变经济发展方式为主线,更加注重经济质量和人民生活水平的提高,采用包括物联网在内的新一代信息技术改造升级传统产业,提升传统产业的发展质量和效益,提高社会管理、公共服务和家居生活智能化水平。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。综合多方面的情况分析,前瞻认为未来6年中国物联网的发展将保持高速增长,到2027年市场规模超过7万亿元。
根据信通院于2020年12月发布的《2020中国物联网白皮书》,2019年中国物联网连接数中产业物联网和消费者市场各占一半,预计到2025年,物联网连接数的大部分增长来自于产业市场,产业物联网的连接数将占到总体的61%。由此来看,未来产业物联网的市场发展潜力大于消费物联网。
2、发展趋势:重点城市带动周边城市发展,分工协作格局将进一步显现
国内物联网产业已初步形成环渤海、长三角、珠三角,以及中西部地区等四大区域集聚发展的总体产业空间格局。其中,长三角地区产业规模位列四大区域的首位。未来中国物联网产业空间演变将呈现出三大趋势:
中国工业互联网产业发展前景及趋势预测
1、工业互联网发展趋势:步入快速发展阶段
工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物,
通过人、机、物的全面联网,促进制造资源泛在连接、d性供给与高效配置。工业互联网正在推动制造业创新模式、生产方式、组织形式和商业范式的深刻变革。在实体经济、数字经济、软件产业共同发展的新体系中,工业互联网成为我国制造业在中国制造2025目标下、工业40时代的新的发展思路。
工信部、财政部等部委最近密集出台了《工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年)》《工业互联网+安全生产”行动计划(2021-2023年)》《工业互联网专项工作组2020年工作计划)》等多项旨在推进工业互联网发展的产业支持政策。业内普遍认为,随着产业支持政策的不断落地,工业互联网应用将进一步普及,产业发展也将进入快速发展期。在政策引导和市场推动的情况下,工业互联网行业仍然是一片蓝海。
我国工业互联网布局不断完善,且我国工业互联网基础设施布局各方面成果初现,但仍有很大进步空间。
2、工业互联网前景预测:工业互联网将随着物联网技术的进步而快速发展
考虑到工业互联网的跨界性质,很多产业可能将会从中受益,尤其是中小软件企业、互联网企业包括大数据、云计算等企业、智能制造企业等。作为物联网中的重要组成部分,工业互联网发展将会随着物联网技术的进步而得到快速发展,芯片、传感器、通信模组网络等行业的技术进步将会带动工业企业的新一轮效率提升,帮助电力、航空、医疗、铁路、能源等行业提高生产率。前瞻根据近年来的相关政策以及年复合增速测算出2027年中国工业互联网核心产业经济规模将达到243万亿元左右,渗透产业经济规模将达539万亿元,合计为782万亿元。这将为智能机器人、新型工业软件等软硬件领域带来发展机遇。
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》、《中国工业互联网产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。
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