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    淺析:美國"工業互聯網"眼里的"智能制造"及啟示
    發布時間:2019年03月07日 09:37:29

    (網經社訊)“工業互聯網”的概念最早是由美國通用電氣公司(GE)于2012年提出的,隨后聯合另外四家IT巨頭組建了工業互聯網聯盟(IIC),將這一概念大力推廣開來。工業互聯網聯盟的愿景是使各個制造業廠商的設備之間實現數據共享。這就至少要涉及到互聯網協議、數據存儲等技術。而工業互聯網聯盟的成立目的在于通過制定通用的工業互聯網標準,利用互聯網激活傳統的生產制造過程,促進物理世界和信息世界的融合。

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    圖1 工業互聯網的四個要素

    實質上,美國GE公司倡導的工業互聯網是指利用“智能設備”采集“智能數據”,利用“智能系統”進行數據挖掘和可視化展現,形成“智能決策”,為生產管理提供實時判斷參考,反過來指導生產,優化制造工藝(圖1)。它的典型特征是:智能性,與數字化制造相比,智能制造具有預測、決策與自主調整優化能力。

    物聯網

    2013年美國就出現“萬億傳感器革命”概念,并提出了“萬億個傳感器覆蓋地球(Trillion Sensors Universe)”計劃,旨在推動社會基礎設施和公共服務中每年使用1萬億個傳感器(圖2)。1萬億,這個數字相當于目前全球傳感器市場需求的100倍。可以預見,不久的將來,,我們身邊將到處布滿傳感器——物聯網時代即將真正到來!

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    圖2 萬億傳感器的物聯網時代

    物聯網是將現實世界與信息技術緊密結合的系統。通過信息技術源源不斷地獲取從攝像頭等各種傳感器采集的現實世界的數據。物聯網將直接或間接的對機器人在現實世界的活動產生著影響。信息技術與現實世界的融合,除了“物聯網”之外,還有其他單詞的表述。例如,美國自然科學基金(NFS)早在2006年就召開了“CPS (cyber physical systems,信息物理系統)”工作組會議,探討CPS的可行性,并認為CPS是美國在未來世界保持競爭力的關鍵所在;IBM推出“Smart Planet(智慧地球)”愿景,介于傳感器推動信息技術與現實世界的融合;HP也推出了“CeNSE(the Central Nervous System for the Earth,地球中樞神經系統)”的同樣概念。 

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    圖3 工廠里的物聯網

    其實,制造業領域中,信息技術與物理世界的結合并非是最近才開始的。飛機與汽車之中實際上已經嵌入了復雜的信息技術,而一輛高端汽車之中有可能含有100多項信息技術工藝(圖3)。可以說,物聯網為智能設備奠定了基礎。 

    智能設備

    GE的工業互聯網帶來了“智能設備”的概念,其基本含義就是在現有的基礎上引入工業互聯網的機制,包括連接性,智能機器,傳感器,大數據和數據模型等。通過在各個層面采集數據、分析數據、形成智能決策,既要實現設備自身的可維護性,又要實現運營過程的優化。

    由智能設備和網絡收集的數據存儲之后,利用大數據分析工具進行數據分析和可視化。由此產生的“智能信息”可以由決策者必要時進行實時判斷處理,或者成為大范圍工業系統其工業資產優化戰略決策過程的一部分。例如GE在生產的風電發動機葉片,實現全部聯網,從而有望使產能提高50%(圖4)。

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    圖4 工廠里的物聯網

    智能設備還可以在機器、網絡、個人或企業之間實現共享,用以進一步促進智能協作,從而可以使眾多的相關企業參與到資產維護、管理和優化過程中,也可以確保在恰當的時候將那些本地和遠程擁有機器專業知識的人們整合起來。每個智能設備都會產生大量可以通過工業互聯網傳輸給遠程機器和用戶的數據。智能設備產生的數據,還包括那些能夠優化運行或維護機器、機組的外部數據。隨著時間的推移,這些數據,使機器能夠從它的歷史數據中得到啟示,并且通過控制系統更加智能的運轉。

    例如,管理人員可以了解某個特定的組件在某種條件下運行了多長時間。分析工具可以將這些數據與其他工廠類似組件的操作歷史數據進行對比,對于組件發生故障的可能性和時間提供科學的預測。從而,使得操作數據和預測分析可以結合起來,有效的避免運行中斷同時降低維護成本。

    智能數據

    智能數據的潛在價值巨大。隨著越來越多的機器和設備加入工業互聯網,可以實現跨越整個機組和網絡的機器儀表的協同效應。

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    圖5 智能數據的產生和使用

    智能數據有多種價值(圖5):

    優化網絡:在一個網絡系統內實現互聯的各種設備或機器,可以通過互聯網相互協作,提高網絡整體的運營效率。例如,在醫療領域,將到醫生和護士等醫療數據互聯,數據可以無縫地傳輸給醫療機構和病人,等待的時間將會更短,能夠更迅速地幫助病人使用正確的醫療設備,從而使得醫療設備利用率更高,醫療服務質量更好。智能數據的巨大價值也可體現于交通網絡中的路徑優化。許多車輛實現互聯之后,就會知道自己的位置和目的地,同時能夠了解到網絡系統內其他車輛的位置和目的地,允許優化路由來尋找到最有效的人工智能解決方案。

    優化運維:通過智能數據可以實現最優化、低成本,并有利于整個設備或機器的運行維護。例如,將機器、組件和各個環節聯網之后,將實現一個可監測的設備狀態,可以在正確的時間將最優數量的零部件交付到準確的位置,將減少零部件庫存需求和維護成本,提升設備或機器的穩定性。

    恢復系統:通過建立廣泛的大數據信息,幫助網絡系統在發生毀滅性打擊之后更加快速、有效的進行恢復。例如,當地震或其他自然災害發生時,可以用智能儀表、傳感器和其他智能設備和系統組成的網絡來進行快速檢測,隔離發生故障的設備或機器,不至于發生串聯而導致更大規模的故障發生。

    自主學習:每臺設備或機器的操作經驗可以聚合為一個大數據,使得整個設備或機器能夠自主學習。這種自主學習的方式是不可能在單個機器上來實現的。例如,從許多飛機上收集的數據加上位置和飛行的歷史數據,才可以提供有關各種環境下飛機性能的信息。當越來越多的機器連接在一個系統中,產生無數只能數據的結果將是網絡系統的不斷擴大并能自主學習,而且越來越智能化。

    智能決策

    一旦智能設備采集到大量的智能數據,就可以通過智能系統,挖掘出具備商業經營價值的智能決策。設備與數據相互結合,網絡協同且實時更新,將對諸多行業帶來較大裨益。

    據美國GE公司的預測,航班延誤每年給航空公司帶來的損失超過400億美元。其中10%的延誤是由于對飛機的維護欠缺所造成的。同時,全球航空業每年燃油費用高達1700億美元(營業收入約為5600億美元),而根據國際航空運輸協會(IATA)的調查,這些油耗中有18~22%屬于浪費。GE的工業互聯網通過對飛機航運輸局和零部件系統數據的監測與統計,分析維修保養上的問題,每年可減少1000次延誤情況。同時,選擇適當的時機,進行維修保養,也可以降低設備投資成本。通過航運數據,挖掘減少燃油能耗的實現路徑,從而對飛行調度的優化,可減少2%的能耗使用,每年節約2000萬美元成本,減少大量二氧化碳排放(圖6)。 

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    圖6 航空領域的智能決策

    醫療占全球GDP的10%,是一個相當大的行業。據美國GE公司的預測,醫療領域由于低效率,每年會造成7310億美元的浪費,尤其是臨床醫療占到59%,高達4290億美元的浪費。醫療從業人員與醫療器械之間的信息不對稱是主要原因。例如:護士換藥、磁共振成像情況、醫生診斷等過程都沒能實時共享。將醫療從業人員、醫療器械進行聯網,對診斷、手術、藥方等信息進行共享,開展網絡協同式的診療。GE的工業互聯網通過綜合管理每個病床,每個診斷的工作流、患者流,搬運和醫療器械,改進醫療從業人員、業務流程和器械通信情況,可減少15~30%的醫療器械成本,提升醫療從業人員的工作效率,節約的時間可多為15~20%的患者提供服務(圖7)。

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    圖7 醫療領域的智能決策

    啟示

    當前,全球信息技術革命正在引領新一輪產業變革,互聯網與制造業的融合已步入從局部擴散向全面滲透、從消費領域到生產領域、從生產變革到模式創新的新階段。作為新一代信息技術與工業系統全方位深度融合的產業和應用生態,工業互聯網已成為各主要工業強國實現智能制造、搶占國際制造業競爭制高點的共同選擇。

    我國工業正處于調整產業結構、轉型升級的關鍵時期,制造業的數字化、網絡化、智能化步伐不斷加快,與互聯網以及新一代信息技術的融合程度不斷加深。與此同時,一些互聯網企業也正在加快向工業設計、智能硬件、制造業服務等領域拓展。可以說,推進中國版的工業互聯網,是智能制造的一種體現,既是大勢所趨,也是發展所需。(來源:智造智庫 文/王喜文 編選:網經社-電子商務研究中心)

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