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建構智慧工廠實現精實生產-創新 建構制造業超能力

2018-12-10 09:05 性質:轉載 作者:DIGITIMES 來源:DIGITIMES
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共創賦能全球物聯網產業鏈系列報導隨著信息化水平不斷提升,不論是中國制造2025或工業4.0,以智慧制造為主的第四次工業革命,正掀起制造業變革浪潮。追逐浪潮若真有訣竅,答案或許仍是...

共創賦能全球物聯網產業鏈系列報導

隨著信息化水平不斷提升,不論是中國制造2025或工業4.0,以智慧制造為主的第四次工業革命,正掀起制造業變革浪潮。追逐浪潮若真有訣竅,答案或許仍是「數據」二字。

11月2日,研華科技于蘇州國際博覽中心舉辦首屆研華物聯網共創峰會,并在構建智慧工廠實現精實生產分論壇中,邀請了研華工業物聯網事業群資深產品經理陳益德、清華大學大數據系統軟件國家工程實驗室總工程師王晨、廣東盤古信息科技高級經理徐林凱、上海智引資訊科技總經理張艷等制造業領域專業人士共同探索智慧制造的成功祕訣。

圖說:研華工業物聯網事業群資深產品經理陳益德

研華陳益德:融合生產數據,打造智慧決策平臺

技術不斷被顛覆的時代,細微的變化,可能醞釀成巨變。環顧當下,隨著信息科技等新技術深入到各個領域,生產方式、產業格局等都在發生變遷。研華工業物聯網事業群資深產品經理陳益德以融合生產數據打造智慧決策平臺為題發表演講,他表示,找到有共同目標的伙伴,更容易成功。

他認為,實現工業4.0無法一蹴可幾,只能一步步打怪升級,關鍵在于如何讓機器之間自由對話,讓工業大數據不再沉睡。這需要4個步驟:第一步,實現單一設備的自動化,借此節省人力成本以及降低人為錯誤;第二步,通過聯網與數據獲取,實現設備之間的交流;第三步,將海量的工業大數據視覺化,通過戰情室實時監測核心數據動態,優化生產效率與流程;第四步,利用人工智能算法、運算能力以及大數據的積累、分析、預測,解決制造業難題。

同時,他認為,不少企業都在探索智慧制造的實現路徑,然而不是新的技術就是好,建議企業理性思考新技術是否對原本生產流程有影響。

回到不斷探索創新的研華自身,陳益德表示,在當今全球化浪潮中,研華推出來的不只是一碗空談夢想的石頭湯,而是建立一個合作生態圈。研華因而以共享經濟概念為基礎,將自身視為平臺,建構生態體系,把關鍵技術或解決方案置于平臺中分享予顧客,讓客戶能藉此發揮最大價值,降低客戶轉型智能化產業的障礙,并普及物聯網技術運用于各產業中。

圖說:清華大學大數據系統軟件國家工程實驗室總工程師王晨

王晨:從工業數據到工業互聯網

回顧全球制造業多年實踐的經驗,不難明白的是,軟件+機器人并不等于智慧制造。而當步入產業互聯網與智慧化時代,在王晨看來,智慧化是由數據所驅動,工業大數據技術將成為傳統制造業轉型的關鍵,而大數據分析應用,真正能夠直接解決企業問題。

數據的價值在于可以分析,王晨表示,針對工業里大數據運行不清楚、知識無法捕捉…等不確定性情況,雖然作業系統是確定的,但工業場景上人的操作方式、設備老化程度等都存在著不確定性。因此,需要嘗試通過利用工業大數據管理、建模,消除這種不確定性。

他進一步表示,從業務角度看,大數據支撐制造商業務變革的驅動力,概括起來就是加減乘除:加法是提質增效,也嘗試拓展更多業務;減法是降低成本、次品和消耗;乘法就是要做一個平臺把整合供應商數據,使得所有業務和上下游更有效協同;最后,除法就是聚焦專業化目標,使供應鏈各環節可以精確分工,實現輕資產運營。

建立大數據化平臺是為了從全域視角去回答如果發生,該怎么做?(what if)和為什么會發生?(why),而不再是以往憑借專家用經驗去猜、去嘗試。王晨指出,工業大數據只是一個工具,這個工具服務于最后的業務目標。

最后怎么實現呢?一定要在業務和數據的雙輪驅動下進行,業務層面需要找到企業核心需求、轉型目標,而數據層面則需要圍繞數據分析、管理以及數據的特點。業務要想清楚,數據要想清楚,如果有一件事情想不清楚,千萬不要干這個事。

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