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黄培:【深度剖析】制造业数字化观察与推进策略

2024-05-17 22:53 来源: 作者/编辑: 浏览次数:7178 手机访问 使用手机“扫一扫”以下二维码,即可分享本文到“朋友圈”中。

研华物联网伙伴峰会中的大咖对谈、思想碰撞仍在继续。前几天,我们邀请了北京联讯动力咨询有限公司总经理林雪萍先生与我们分享工业数字化转型及企业创新之道,今天又请到e-works数字化企业网总编黄培先生,深度剖析制造业数字化转型观察与推进策略。

万物互联、数据实时在线、应用和数据爆炸式增长。以移动互联、大数据、云计算、人工智能、区块链等数字化技术为核心的数字化则对业务全面赋能。

数字化已成为企业提升竞争力的关键。

制造业数字化转型的6大模式、4大路径

突如其来的新冠疫情,可以说是制造企业数字化技术应用水平的试金石,促进企业加大数字化转型的投资力度。越来越多的制造企业对协同办公、视频会议、远程协作的项目管理、任务管理、工作流管理和bi、大数据分析等软件提出迫切需求。

我们归纳了6种制造业数字化转型的模式:

制造企业如何推进数字化转型,我们将其分为四部曲:

工业互联网解决方案的典型应用场景

工业互联网是实现智能制造的关键基础设施,针对工业互联网解决方案,大致有四个典型的应用场景:

01、管控工程机械、车辆、农用机械、隧道施工设备、矿井掘进设备、叉车、船舶、飞行器、轨道车辆等移动设备:设备定位、远程监控、故障预警、开机率大数据分析、设备履历管理、备品备件管理、服务生命周期管理、服务电商等。

02、管控无人值守的固定设备,例如油气钻采设备,风电、光伏等发电设备、电梯以及公共事业(水、电、气制造与传输等)的关键设备:远程监控、运行优化、故障预警、资产管理等。

03、在物流运输过程中,对物流车辆的位置、状态(例如危化品运输过程需要全程监控,冷链物流需要保持低温,以及驾驶员状态)进行监控,对运输路径进行优化等。

04、管控在制造企业车间中部署的关键生产设备、检测设备、物流设备、试验设备和动力设备等,对生产绩效、能耗、质量、设备、温湿度和物料配送等关键指标进行监控,从而实现透明工厂、互联工厂:工艺优化、节能降耗、提升产能、提高设备oee、刀具管理、防范安全事故、避免非计划性停机等。

数据采集是工业互联网应用的基础

我们将德国工业4.0有三个集成,一个是纵向的集成,一个是横向的供应链集成,再一个是产品全生命周期的端到端的集成,但是最重要的还是要打通车间的网络,根据统计,中国的离散制造业里,真正实现车间联网的不到10%。

数据采集是工业互联网应用的基础,一定要打通不同的工业自动化的协议,实现设备联网,支持企业把内部的数据真正采集出来,尤其是关键的设备状态,让它可视化、透明化,否则我们的工业互联网应用就是一个个空中楼阁。

构建工业互联网应用生态系统

独木难以成林,推进工业互联网的应用,需要一个很好的生态系统,包括底层的提供基础设施服务的厂商、提供边缘端数据采集服务的厂商、以及各种硬件设备和标准。

研华基于wise-paas工业物联网云平台,合作各行业的系统集成商,开发面向各个行业的工业物联网应用。

以上是网络信息转载,信息真实性自行斟酌。

 
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