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工业互 联网的现在与未来发展

发布时间:2017-07-12 点击数:768

要实施工业互联网,应该从哪里入手?如何拥 抱这个必然发生的未来?

我觉得 大家大可不必焦虑,在我看 来真正的工业互联网还没有真正开始,所有一 切都在从各个角度进行一些探索和准备,每一个 企业可以找到自身的切入点进行尝试。

在这个过程当中,有几个 关键方向倒是需要密切把握和关注的。

首先,我们需要问自己,工业互 联网和我们的现有产品之间是什么关系?如果工 业互联网要大行其道的话,每一个 产品必须和嵌入式的芯片整合在一起,产品的整体,乃至产 品的各个细分的模块,都应该可以被标识、被追踪、被管理,而且是 全生命周期的整体性管理。

在这个 基础上才能建立起完全新型的产品设计库和数据库,我们才 能进入工业互联网的全流程管理环节。

德国人 将智能工厂和智能生产作为他们未来工业智能化的关键所在。在智能 工厂里他们特别关注围绕产品的设计、生产的设计、工程的设计,以及最终产品的制造,这一过 程实际上是融合了产品智能化,设计虚 拟化和生产自动化的全过程。


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在我们 完成了第一步产品的智能化嵌入,以及身份识别之后,我们才 有可能进入真正的虚拟化设计环节。

所谓虚 拟化设计就是用尽量多的软件来完成原有的产品设计、样品制造、性能测试,乃至各种模拟和仿真。在这一方面传统的、仿真软 件可以发挥巨大的作用,他们只 要和我们新的工业互联网理念整合在一起就够了。

但是真 正意义上的产品数据管理(Product Data Management,PDM)和产品生命周期管理(Product Lifecycle Management,),需要企 业在管理上和设计流程上进行很大的改变,而这一 方面当今的很多中国企业其实并没有准备好。


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虚拟化 设计环节完成之后就可以进入自动化的制造环节,在这一 环节德国人给出了一个非常有意思的概念叫做“自己生产自己”。

其实当 所有的零部件被赋予标签,在设计 环节赋予了它准确的产品身份和出厂场景的设定之后,生产线 和被生产的产品之间的对话就是自然发生的事情了。

这时机器人的介入,包括生产机器人、运输机器人,还有智 能库存的管理就变得顺理成章。这种高 度自动化的生产将使生产效率和生产的柔性化得到极大的提高。

丰田公 司在汽车行业早已实现了生产的高度柔性化。今天以 德国和日本汽车业为代表的汽车行业,可以说 是智能生产领域的先驱,他们对 智能机器人和自动化设备的使用是非常领先的。更进一步,德国人 正在探索更新的智能化工厂。


西门子 在他们位于德国安贝格的西门子电子制造工厂(EWA),尝试使 用我们谈到的智能化生产的各种要素,来颠覆 式地重塑他们的生产工艺和流程。

因为生 产的高度智能化、自动化,还有产品的模块化、标准化以及标签化,可以使 得产品制造过程达到高度的柔性,其生产 流程可以伴随着不计其数的组合和错综复杂的供应链变化进行持续的优化,而效率 又可以获得很大提升。

这一家 工厂在生产面积没有变化的情况下,产能却 在采用新的智能化设备之后提升了8倍,产品质量更是比25年前提高了40余倍。EWA的产品 质量合格率高达99.9988%。

他们每年能生产出约1200万件西门子的产品,几乎平 均每秒就能生产出一件产品。当智能 工厂和智能生产进入这样高度的自动化和柔性化之后,所产生 的巨大信息和数据,反过来 又能够不断地作为优化制造和设计的基础数据源,这时大 数据分析自然就派上了用场。同时,累计的历史数据、维修数据、各种材料数据,又可以 构建出更大的虚拟的产品库。


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在这一方面,美国的GE公司在 航空发动机的生产和维修方面也在进行着积极的探索。

对航空 发动机的在线监控和故障诊断,是确保 每一台航空发动机这一飞机心脏安全运行的至为重要的技术

。但是如 果将发动机从生产到维修的所有数据全部整合在一起,进行一 种全生命周期的模拟的话,所带来 的数据分析质量和对故障的预测程度就远非在线实时监控所能比拟了,也就是 说我们可以用软件构建一个完全虚拟意义上的发动机模型,而这个 发动机是我们所拥有的实时监控数据和历史上的生产数据、维修数据、材料数 据乃至天气等数据的集合,这个虚 拟发动机集合了如此众多的数据信息,它对故 障的预测和预防性维护水平将是单纯的在线数据监测所无法比拟的,而这个 模型在大数据技术和高效的建模技术出现之前是不可想象的。

这一切 将为积累大量技术的生产型企业进行高质量的产品质量维护、故障监测、故障预维护,以及产 生新的服务项目奠定坚实的基础。同时,在系统层面上,可以对 原有系统的效率进行更大范围的优化。因为系 统的复杂度按照网络效应的计算,远远大于单台设备,或者若干机组的组合,对系统 的重新建模分析,找到系统优化点,这一工 作已非人力可以介入。

大规模 的建模和大数据分析必然会发挥更为关键的作用。这在计 算资源高度分布发达,芯片价格极其低廉,而且网络,尤其是 无线网络随处覆盖的今天和未来,将变得触手可及,且十分廉价。在今天,每一个 公司都可以展望工业互联网的未来,做出自 己工业互联网的未来设计。

这一路径正在被探索,但是还没有标准路径,然而我 们需要注意到的几个关键障碍,却是在 实现这个道路的过程中需要关注的。

首先,今天的 工业思维依旧是产品思维和硬件思维,而未来 的工业互联网首先应该是软件思维,其次是 网络和大数据思维。所谓软 件思维就是说未来产品,即便软 件不占到绝对统治的地位,至少和 硬件是同等重要。

而今天 的工业企业依旧把软件功能作为硬件功能的附加,这一现 象在几乎所有的大型工业企业身上都存在,这一传 统思维方式似乎很难改变。


那些能 够突破这种思维方式的公司将脱颖而出。苹果就 是用软件定义硬件,并且开 辟了新的产业未来的佼佼者。

各行各 业里的苹果在我看来都会逐渐脱颖而出,那些不 能够将软件置于未来产业重要地位的公司,将失去 工业互联网的未来。其次,产品的 架构设计将不再依循传统的硬件大规模设计的方式。

快速的迭代,类似于 软件开发的设计方式,可能会大行其道,这就需 要建立一种完全新型的系统化设计架构,而这一 架构在当下即使是很领先的美国和德国的大型制造型企业当中,也是缺乏的,这需要 每一个企业去做出勇敢的实践和探索。

最后,在标准方面,今天没有哪个企业,也没有 哪个国家对未来工业互联网提出完整意义上的标准。没有标准,每一个 企业就无法在数据通信层面上达成一致,在数据 安全方面也更没有一套保障的机制和体系。

德国人 在智能工厂方面正在建立自己产业同盟间的产业标准,美国人以AT&T、思科(Cisco)、通用电气(GE)、IBM和英特尔(Intel)为基础 成立的工业互联网联盟(Industrial Internet Consortium,IIC),也在制 定通信协议方面的标准。


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对标准 的参与和密切关注是每一个企业在设立自己的工业互联网路线图时必须关注的关键,关于工 业互联网的未来,其实也 和今天的互联网发展的未来一样,恰如硅 谷著名的科技预言家凯文凯利所说的那样,未来20年最重 要的发明今天还没有出现。我在这里想说的是,关于工业互联网,未来到底是如何,其实今天也不清楚。

但是本 书中所给出的各种探索和思考,希望能 够提供一些基本的框架和方向,让我们 在尝试的过程中逐渐完善,更重要 的是中国企业可以在这个过程中找出一条自己的道路,创造一 条产业转型升级的工业互联网的未来。

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