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工業大數據價值化是智能化制造的根本問題

發布于 : 2016-11-15閱讀 : 2361

“在全球制造業戰略當中,德國工業4.0、中國制造2025和美國的工業互聯網這三個是最強的。美國代表了先進技術,德國代表了先進制造,中國制造的體量則是全球最大的。這三個戰略,對全球的影響最大。”同濟大學中德工程學院副院長、工業4.0-智能工廠實驗室主任陳明說道,“在我們的平臺上,原來只有前兩個,沒有工業互聯網。通過引入NI合作,把這個平臺也建立起來。所以現在這個實驗室體系變得非常完整,可以開展很多工作,發揮每個戰略各自的特點,最終為解決中國制造2025的問題而做出應用的貢獻。”近日,同濟大學-美國國家儀器(NI)工業互聯網聯合實驗中心在同濟大學嘉定校區正式揭牌。該實驗中心由同濟大學和NI共同打造,是國內首個具有工業4.0全要素的智能制造實驗室。

中國機械工業集團有限公司

什么是工業互聯網?

互聯網在消費領域創造了巨大的價值,從PC時代到移動互聯時代,由于互通互聯創造的價值不斷上升,互聯網應用成為資本寵兒,傳統制造業頗受冷落,美國制造業外流現象非常明顯,這引起了美國政府的警覺。美國總統奧巴馬在2013年明確表示,要“讓美國成為新增就業和制造業的磁場”,要確保下一場制造業革命發生在美國。美國工業界開始考慮如何把互聯網在消費領域的成功復制到工業領域。通用電氣董事長兼首席執行官杰夫·伊梅爾特(JeffImmelt)曾撰文指出,我們忽視了IT技術“在工業世界所能創造的巨大價值——僅僅生產力提升一項即可帶來8.6萬億美元,這個規模相當于未來互聯網消費市場的兩倍。很明顯,下一波創新浪潮的主要驅動力將不會來自點播服務或視頻流這樣的領域。”

他說:“現在,我們需要將同樣的精力和熱忱投入到工業領域,致力于解決醫療、基礎設施建設、電力和交通等方面的重大挑戰。”

因此工業互聯網聯盟(IndustrialInternetConsortium)應運而生,在這個2014年成立的行業組織中,如今200多個會員不僅有通用電氣、IBM、英特爾與NI等美國公司,還包括華為、海爾在內的中國公司與歐洲、日本的眾多知名公司,以及加州大學伯克利分校、麻省理工學院無線網絡中心等大學與科研機構。工業互聯網可以視為美國版本的工業4.0,但還是稍有區別,據工業互聯網主席周思哲(JoeSalvo)的說法,“工業4.0將傳統工廠改造為智能聯網工廠,是制造業的又一次革新。工業互聯網則不僅包含制造業,所有需要對數據與信息進行分析的基礎行業,例如家庭護理、交通運輸、電力能源以及水處理等行業,都是工業互聯網的應用場合”。

什么是預測性維護?

同濟大學與NI合作的工業互聯網實驗中心從預測性維護出發,逐步拓展到智能制造的各個環節,那么什么是預測性維護呢?

為了展示工業互聯網的真實應用場景,2016年2月工業互聯網聯盟公布了包括狀況監控及預測性維護測試平臺在內的9個測試平臺(如今已經擴展到16個),負責狀況監控及預測性維護測試平臺的成員是IBM與NI。

狀況監控(CM)是指通過安裝在設備上的傳感器來實時監控設備運行狀態,預測性維護(PM)則把收集到的運行數據進行分析,以期在早期就能發現設備性能下降或出故障的跡象,并給出可執行的處理措施建議,通知產線維護人員進行維護或排除故障,從而最大限度減少由于設備故障造成的停產損失,并降低設備維修成本。此外,對于設備的全程監控也有利于設備廠商改進設備。

在揭牌儀式上NI發布的InsightCMEnterprise軟件進階版,就是CM/PM測試平臺解決方案。該解決方案直面日趨復雜的設備監控問題,妥善解決了測試速度與測試數據量的矛盾,借助InsightCM,用戶可以深入掌握企業的資產設備狀況,以便進行機位的維護和操作。InsightCM與DIAdem、CompactRIO等NI工業物聯網技術平臺相結合,可開展分布式傳感器測量、智能終端處理、分析與開放式通訊、數據管理等相關領域的研究。

沒有分析處理的工業大數據一文不值

中國制造2025提出用十年時間,邁入制造強國行列。但從我國工業發展的現狀來看,實現中國制造2025的任務非常艱巨。中國制造的現狀是能耗高、附加值低、處于價值鏈的低端。產品制造過程總體上是設計等同“畫圖”、制造依賴“人手”,而依靠數字化、自動化尤其是技術創新等體現現代制造特征的要素明顯不足,與制造強國相比有很大的差距。

實現中國制造2025的目標,人才培養與觀念轉變是關鍵。正如同濟大學團委相關負責老師所言,中國制造2025的中流砥柱如今都在大學,但大學教育與產業脫節的現象由來已久,因此大學與產業緊密配合,讓大學生在校園階段就能夠接觸到行業最先進的技術與觀念就非常有必要。陳明院長也介紹,同濟大學工業4.0-智能工廠實驗室作為教育部制造與工業4.0的培訓試點,已經培訓了好幾批學員,不少行業協會也委托同濟進行相關培訓,大學作為人才培育基地不僅要做好基礎知識的培訓,還要永葆先進性,能夠讓學生接觸到行業最新的知識與觀念。

在觀念方面,不能把智能制造簡單地理解為信息化與自動化。“智能制造、互聯互通、物物相連,這是智能制造與傳統制造不同的地方,但自動化加信息化并不等于智能制造,”陳明說,“汽車生產線的自動化程度最高,信息化程度也最高,但現在汽車產線并不是智能化生產線。為什么?汽車產線是固定生產線,如果中間某個環節壞掉了,其他所有環節都要被迫停工,以后的自動化生產線一定是固定生產線嗎?采用動態的生產線,由頂層直接控制每一個環節,這樣的應用一定越來越多。很多企業都在講智能制造,但現在還沒有理解到這一點,等大家意識到這一點,才能夠理解互聯互通的意義。”

NI中國市場部經理湯敏也贊同這種觀點,“設備互聯互通產生的大數據如果得不到有效地分析處理,那么將一文不值。因此如何將工業大數據價值化,是智能化制造的根本問題。”



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