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唤醒沉睡的信息资源 工业数据价值"冰山"待挖掘

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唤醒沉睡的信息资源 工业数据价值"冰山"待挖掘

飞天战略营 2018-04-09 13:38:05 浏览1597 评论0

摘要: 随着算法能力提升,数据潜在价值得到重视,大数据和工厂结合成为实现智能制造的必经之路。

在“中国制造2025”发展浪潮中,云计算、物联网、大数据在工业领域中各显神通,制造业和互联网逐步向深度融合的方向发展,数字化技术将为化工企业智能化建设提供一系列行之有效的解决方案。这是1月20日于天津召开的首届科技化工产业峰会上,与会专家提出的观点。

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“过去,数据资产一直处于被忽视的状态,人们更加注重的是可视的物理资产。在这种状态下,制造业的系统和信息是相互独立的,缺少集成,数据缺少复用性和协同性,大量潜在的信息被浪费了。”沃利帕森中国区高级副总裁郝杰表示。

阿里云研究中心高级发展战略专家王岳认为,工厂在消耗资源生产产品的同时,也在不断产生新的数据。过去因为没有云计算、大数据、物联网,数据在设备中基本处于沉睡状态,没有被重新采用过。随着算法能力的提升,数据的潜在价值得到重视,大数据和工厂的结合成为实现智能制造的必经之路。

“当前我国正大力倡导智能制造和智能工厂建设,利用工业物联网技术提高企业的核心竞争力,运用先进理念和技术经营管理企业,实现可持续发展。而构建数字化工厂是我国流程行业实现智能化制造的重要基础。”艾默生行业解决方案资深顾问白秀琪表示。

北京今始科技有限公司副总裁张法吾表示,目前机器深度学习的算法系统已经比较完善,可以提取相对比较完整的数据特征,并且互联网的发展使数据采集的密度、维度越来越高,运算数据的能力有了很大提升。这些都为工业4.0的到来提供了技术支撑,促使我国制造业发展由硬件为主转向以软件为主,更加注重柔性制造,从零部件化转向封装化、模块化、系统化,从规模化转向定制化、个性化,从独立化转向网络化和数据化。

“未来的智能工厂应该叫做算法工厂,未来的工程师将会通过大数据、数据建模、机器学习重新定义智能制造的概念。”王岳说,“工业大脑的逆向破解能力,在无需大幅改动生产线的情况下,可以有效挖掘数据的潜在价值。随着数据量的增加,工业大脑的工作效率将会越来越高,可实现工业智能跨行业复制的新模式,通过微服务和模块化的方式普惠千万家制造企业。

白秀琪表示,传统思维仅依靠人来管理工厂的排产计划,一般是月度或者周度计划,而未来的工厂生产计划调度将会是按每天甚至是按小时来排产。所以要想提高企业的经营水平,就需要通过物联网技术来获取更多有价值的数据信息,通过管理和应用数据,做出最优决策,使生产运营平台(MES)和经营管理平台(ERP)的数据达到完全匹配。数据资源只有变成有用的信息,帮助企业做出智能化的决策,才能发挥出其真正的价值。

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