<object id="cmreb"></object>
<object id="cmreb"></object>
作者：南京優(yōu)倍自動(dòng)化 馬傳榮 張玲艷
開(kāi)篇前言：當前數字化經(jīng)濟正顯現出前所未有的活力。從數字化車(chē)間到智能工廠(chǎng)，從工信部標準到產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟白皮書(shū)，從產(chǎn)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，從大數據到云計算，從人工智能到5G等，全國企業(yè)的智能化應用、數字化轉型，從來(lái)沒(méi)有像今天這樣在中華大地上進(jìn)行著(zhù)廣泛、深入和持久的討論。數字化轉型已經(jīng)不再是選擇題，而是生存題。中國經(jīng)濟從高速增長(cháng)向高質(zhì)量增長(cháng)轉變的重要過(guò)程中，工廠(chǎng)不再是有沒(méi)有的問(wèn)題，而是其數字化做到什么程度的問(wèn)題。數字化孿生（有的稱(chēng)為映射）不僅承載了改造研發(fā)模式、生產(chǎn)方式，提高產(chǎn)品質(zhì)量、提升生產(chǎn)效率等重要功能，更成為推動(dòng)制造業(yè)轉型突圍的利器。
本文旨在將當前熱議的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)講透，拋磚引玉，歡迎各位領(lǐng)導、同行、讀者斧正。
主要內容：IT信息化5層架構的數據打通、智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備數據的聚合清洗和優(yōu)化、智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備數據上工業(yè)云、人工智能和云計算賦能數據產(chǎn)生價(jià)值、智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備融入工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。
一、工業(yè)化控制層概述
工業(yè)化控制層包括智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備、數據采集、設備維修、設備維護保養、預測性維護、機器人自動(dòng)巡檢點(diǎn)檢、遠程監測與控制等。
智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備：集先進(jìn)制造技術(shù)、信息技術(shù)和智能技術(shù)為一體，具有感知、分析、決策功能的監測、控制與驅動(dòng)設備及產(chǎn)品。
數據采集：指通過(guò)在線(xiàn)的傳感器或軟件技術(shù)對被測對象進(jìn)行自動(dòng)采集數字或模擬信號，并傳送到DCS、PLC、DNC、SCADA、儀表等系統進(jìn)行分析、處理。全部的數據采集系統包含了傳感器、信號調理、模\數轉換、通訊接口，以及信號處理設備、信號處理軟件等。
設備維修：指為保持、恢復以及提升設備技術(shù)狀態(tài)進(jìn)行的技術(shù)活動(dòng)。其中包括保持設備良好技術(shù)狀態(tài)的維護、設備劣化或發(fā)生故障后恢復其功能而進(jìn)行的修理，以及提升設備技術(shù)狀態(tài)進(jìn)行的計劃性或緊急性的技術(shù)活動(dòng)。
設備維護保養：是設備維修與保養的結合。為防止設備性能劣化或降低設備失效的概率，按事先規定的計劃或相應技術(shù)條件的規定進(jìn)行的技術(shù)管理措施。包括事后維護、預防維護、生產(chǎn)維護、預測維護等。
設備預測性維護：基于生產(chǎn)過(guò)程、設備運行數據及運行日志文件數據的分析，對設備狀態(tài)進(jìn)行有效性評估，并通過(guò)預測可能的失效模式，動(dòng)態(tài)、及時(shí)地發(fā)現設備潛在故障，并形成具有針對性的預警及維護方案。
機器人自動(dòng)巡檢點(diǎn)檢：制定對設備進(jìn)行定點(diǎn)、定位的周期性或臨時(shí)性的檢查方案，通過(guò)自行走機器人、無(wú)人機等方式，按照預設的路線(xiàn)，以傳感器、儀器儀表、視覺(jué)、紅外線(xiàn)等接觸式或非接觸式的檢測技術(shù)，對設備運行狀態(tài)及環(huán)境進(jìn)行數據、影像采集，并可做出預判。同時(shí)需采用無(wú)線(xiàn)傳輸技術(shù)，將以上信息及時(shí)傳送給管理中心。在特殊工況下比較適用，但是在正常的環(huán)境下可以用遠程監控來(lái)替代。
遠程監測與控制：通過(guò)有線(xiàn)或無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )的方式，通過(guò)計算機系統對遠程的設備進(jìn)行運行狀態(tài)的數據采集與視頻監控，并可通過(guò)網(wǎng)絡(luò )實(shí)現遠程對設備的啟停、運轉速度等運行狀態(tài)的控制。智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備在開(kāi)發(fā)階段就需在設備內部建立運行狀態(tài)的數據采集系統，并具有可連接到專(zhuān)網(wǎng)、寬帶、4G、5G等的通訊接口。
二、IT信息化5層架構的數據打通
1.概述
IT信息化5層架構如下圖所示：
第一層（設備基礎層）：包括工業(yè)生產(chǎn)各類(lèi)設備、傳感器、PLC控制、傳輸網(wǎng)絡(luò )以及物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)等，是工廠(chǎng)的最底層加工單元。主要完成數據的采集、轉換、收集、處理和計算，以及必要的控制。通過(guò)統一的接口（如OPCUA），按照傳輸協(xié)議（比如工業(yè)以太網(wǎng)傳輸協(xié)議）連接到工業(yè)監測、控制、執行系統中。
第二層（自動(dòng)化控制層）：設備監測控制系統，比如HMI、DNC、SCADA等。HMI稱(chēng)作人機接口（也叫人機界面），是系統和用戶(hù)之間進(jìn)行交互和信息交換的媒介，實(shí)現信息的內部形式與人類(lèi)可以接受的形式之間的轉換。SCADA是數據采集與監測控制系統，是以計算機為基礎的DCS與電力自動(dòng)化監控系統?？梢詫ΜF場(chǎng)的運行設備組網(wǎng)進(jìn)行監測和控制，以實(shí)現數據采集、設備控制、測量、參數調節以及各類(lèi)信號報警等功能。
第三層（生產(chǎn)執行層）：由MES、MOM等滿(mǎn)足不同工業(yè)需求的生產(chǎn)執行系統構成，負責拿到任務(wù)并進(jìn)行任務(wù)的分配與過(guò)程執行。在這個(gè)過(guò)程中，需要通過(guò)網(wǎng)絡(luò )和各類(lèi)接口，向控制層系統或基礎層設備請求所需要的各種參數、變量、狀態(tài)和數據，反向控制指令的原理一樣。其技術(shù)基礎是與現場(chǎng)設備進(jìn)行通訊，實(shí)現數據的自動(dòng)化采集甚至智能采集以及反向控制。
第四層（業(yè)務(wù)管理層）：包括PLM、ERP、SCM、CRM等上層系統。其中，PLM負責產(chǎn)品從研發(fā)到報廢的“全生命周期管理”，ERP負責企業(yè)內部資源的配置和協(xié)調，SCM負責企業(yè)資源和外部的對接，CRM負責促進(jìn)企業(yè)和消費者的溝通。
第五層（商業(yè)決策層）：經(jīng)過(guò)層層數據的采集、處理、存儲、分析、利用，最終能夠為商業(yè)決策層（BI商務(wù)智能）提供精益的數據基礎。商業(yè)決策層將企業(yè)中現有的數據進(jìn)行有效整合，快速準確地提出決策依據，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策。
通過(guò)以上IT信息化5層架構的打通，能夠打破數據孤島，使得智能產(chǎn)品從設計、制造、安裝、運維到服務(wù)的所有環(huán)節都被打通。PLM的設計數據直接進(jìn)入ERP系統，ERP系統立即調配工廠(chǎng)資源，如需外界供貨則由SCM系統自動(dòng)調配。而借助于CRM系統，整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程可以和客戶(hù)保持實(shí)時(shí)溝通。MES系統在其中起到了信息化和工業(yè)自動(dòng)化的橋梁作用。這一切的基礎是實(shí)現軟硬件的結合，用智能信息化系統結合智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備，最終實(shí)現整個(gè)制造工廠(chǎng)到服務(wù)現場(chǎng)的智能化。
2.數據采集
數據采集作為產(chǎn)品生產(chǎn)和服務(wù)運維過(guò)程中的信息收集手段，是連接底層工業(yè)控制系統與上層信息化系統的橋梁，為企業(yè)信息化提供有效的基礎數據，比如工藝參數、設備數據、質(zhì)量數據等。數據采集將管理同生產(chǎn)緊密結合，形成“信息源于生產(chǎn)，運維服務(wù)數據又最終指導、優(yōu)化生產(chǎn)”的有效閉環(huán)。
2.1 數據采集類(lèi)型
工業(yè)數據主要來(lái)源于機器設備數據、工業(yè)信息化數據和產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)數據。不僅要涵蓋基礎數據，還要逐步包括用戶(hù)行為數據、社交關(guān)系數據、用戶(hù)意見(jiàn)和反饋數據、設備和傳感器采集的周期性數據等各類(lèi)數據。目前主要包括以下幾種數據采集類(lèi)型：
（1）海量的Key-Value數據：在傳感器技術(shù)飛速發(fā)展的今天，光電、熱敏、氣敏、力敏、磁敏、聲敏、濕敏等不同類(lèi)別的工業(yè)傳感器在工業(yè)現場(chǎng)得到了大量應用，而且很多時(shí)候機器設備的數據大概要到毫秒的精度才能分析海量的工業(yè)數據。因此，這部分數據的特點(diǎn)是每條數據內容很少，但是頻率極高。
（2）文檔數據：包括工程圖紙、仿真數據、設計CAD圖紙等，還有大量的傳統工程文檔。
（3）信息化數據：是由工業(yè)信息系統產(chǎn)生的數據，一般是通過(guò)數據庫形式存儲的，這部分數據是最好采集的。
（4）接口數據：由已經(jīng)建成的工業(yè)自動(dòng)化或信息系統提供的接口類(lèi)型數據，包括txt格式、JSON格式、XML格式等。
（5）視頻數據：工業(yè)現場(chǎng)的視頻監控設備產(chǎn)生的大量視頻數據。
（6）圖像數據：工業(yè)現場(chǎng)各類(lèi)圖像設備拍攝的圖片，例如巡檢人員用手持設備拍攝的，或機器人自動(dòng)拍攝的設備、環(huán)境信息圖片等。
（7）音頻數據：語(yǔ)音及聲音信息。例如操作員的通話(huà)、設備運轉的音量等。
（8）其他數據：例如遙感遙測信息、三維信息等。
2.2 數據采集方法
（1）傳感器
傳感器是一種檢測裝置，能感受到被測量的信息，并將信息按一定規律轉換成電信號或其他所需形式的信息輸出，以滿(mǎn)足數據的傳輸、處理、存儲、顯示和控制等要求。生產(chǎn)車(chē)間中存在許多傳感節點(diǎn)，24小時(shí)監控著(zhù)整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程，當發(fā)現異常時(shí)，迅速反饋至上位機，是數據采集的感官接收系統，屬于數據采集的底層環(huán)節。
（2）RFID技術(shù)
RFID射頻識別技術(shù)是一種非接觸式的自動(dòng)識別技術(shù)，通過(guò)射頻信號自動(dòng)識別目標對象、獲取數據信息并交換數據。RFID技術(shù)可識別高速運動(dòng)物體并可同時(shí)識別多個(gè)標簽，操作快捷方便。
在工作時(shí)，RFID讀寫(xiě)器通過(guò)天線(xiàn)發(fā)送出一定頻率的脈沖信號，當RFID標簽進(jìn)入磁場(chǎng)時(shí)，憑借感應電流所獲得的能量發(fā)送出存儲在芯片中的產(chǎn)品信息，或者主動(dòng)發(fā)送某一頻率的信號。閱讀器對接收的信號進(jìn)行解碼，然后送到后臺主系統進(jìn)行相關(guān)處理。主系統根據邏輯運算判斷該卡的合法性，針對不同的設定做出相應的處理和控制，發(fā)出指令信號控制執行動(dòng)作。
2.3 數據采集難點(diǎn)
（1）數據量巨大
如果單純是將數據采集到，可能還比較好完成。但是，因為必須要考慮數據的規范與清洗，所以在存儲之前需要對海量的數據進(jìn)行處理，從技術(shù)上又提高了難度。
（2）工業(yè)數據的協(xié)議不標準
互聯(lián)網(wǎng)數據采集一般都是常見(jiàn)的HTTP等協(xié)議，但在工業(yè)領(lǐng)域，有ModBus、OPC、CAN、ControlNet、DeviceNet、Profibus、Zigbee等各類(lèi)型工業(yè)協(xié)議，而且各個(gè)自動(dòng)化設備生產(chǎn)及集成商還會(huì )自己開(kāi)發(fā)各種私有的工業(yè)協(xié)議，導致在工業(yè)協(xié)議的互聯(lián)互通上，出現了極大的難度。很多企業(yè)在工業(yè)現場(chǎng)實(shí)施綜合自動(dòng)化等項目時(shí)，遇到的最大問(wèn)題就是面對眾多的工業(yè)協(xié)議，無(wú)法及時(shí)有效的進(jìn)行解析和采集。
（3）視頻傳輸所需通訊帶寬巨大
隨著(zhù)云計算技術(shù)的普及、公有云的興起，大數據需要大量的計算資源和存儲資源，因此工業(yè)數據逐步遷移到公有云已經(jīng)是大勢所趨了?，F在一個(gè)工業(yè)企業(yè)可能會(huì )有幾十路視頻，成規模的企業(yè)會(huì )有上百路視頻，如此大量的視頻文件如何通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)順暢的傳輸到云端，也是需要面臨的巨大挑戰。
（4）對原有系統的采集難度大
在實(shí)施大數據項目時(shí)，數據采集往往不僅僅是針對傳感器或者PLC，而是采集已經(jīng)部署完成的自動(dòng)化系統的上位機數據。這些自動(dòng)化系統在部署時(shí)，廠(chǎng)商水平參差不齊，大部分系統是沒(méi)有數據接口的，文檔也大量缺失，大量的現場(chǎng)系統沒(méi)有點(diǎn)表等基礎設置數據，使得對這部分數據采集的難度極大。
（5）安全性考慮不足
原先的工業(yè)系統都是運行在局域網(wǎng)中，安全問(wèn)題不是突出考慮的重點(diǎn)。一旦需要通過(guò)云端調度工業(yè)之中最為核心的生產(chǎn)能力，又沒(méi)有對安全的充分考慮，造成的損失是難以彌補的。
3.數據展示
數據采集、處理之后，需要對采集數據進(jìn)行展示，例如智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備運行狀態(tài)報告，可以顯示出當前每臺設備的運行狀態(tài)，是否空閑、空閑時(shí)間多少、是否加工中、加工時(shí)間多少、狀態(tài)設置如何、正在運行中或是出了故障等。
數據展示需要對采集到的項目數據提供多種報表的展示，例如設備綜合利用率OEE報表，能夠準確清楚地分析出設備效率如何，在生產(chǎn)的哪個(gè)環(huán)節有多少損失，以及可以進(jìn)行哪些改善工作。設備實(shí)時(shí)狀態(tài)跟蹤、能耗看板，將生產(chǎn)現場(chǎng)的設備狀況第一時(shí)間傳達給相應的使用者。企業(yè)通過(guò)對工廠(chǎng)設備狀態(tài)的實(shí)時(shí)了解，可以實(shí)現即時(shí)、高效、準確的精細化設備管理。
三、智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備數據的聚合清洗和優(yōu)化
1.概述
要實(shí)現設備的智慧管理、智慧數據處理，第一步需要拿到智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備數據。除了智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備數據采集，還要對智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備數據進(jìn)行聚合、清洗和優(yōu)化等。
數據聚合：是數據處理的最后一步，通常指的是轉換數據，是每一個(gè)數組生成一個(gè)單一的數值，比如sum( )、mean( )和count( )等。首先確保采集數據結構的完整性，然后借助聚合功能，使用規范格式（比如XML）在任何格式之間按需轉換。
數據清洗：清洗、匹配數據并對所有異常進(jìn)行處理，以確保數據的規范化、高質(zhì)量。數據采集是一個(gè)大集合，難免會(huì )出現一些錯誤或有沖突的不想要的“臟數據”。需要按照一定的規則把“臟數據”“洗掉”，過(guò)濾掉那些不符合要求的、不完整的、錯誤的、重復的數據。
數據優(yōu)化：要獲得高信息含量的、有用的數據，除了要進(jìn)行數據聚合及清洗，還要對數據進(jìn)行優(yōu)化，根據數據分析優(yōu)化模型，對數據進(jìn)行分析重組。
2.數據分析
在設備自動(dòng)化過(guò)程中，產(chǎn)生了大量的數據，這些數據所蘊含的信息和價(jià)值并沒(méi)有被充分挖掘，數據分析的目的就是弄清楚智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備數據背后的含義。
從工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)角度來(lái)說(shuō)，數據分析可以從以下兩個(gè)方面來(lái)看：
（1）分析數據，形成分析結果，這是數據分析必須要做的一個(gè)基礎事情。
（2）合理應用分析結果。分析的目的是把分析的結果應用起來(lái)，實(shí)現安全生產(chǎn)+節能減排+提高效率。這件事情是一件實(shí)實(shí)在在的事情，如果只是吹捧概念，無(wú)法真正落地，是很難做到數據的完美應用的。
3. 邊緣計算
邊緣計算是一種分散式運算架構，將應用程序、數據資料與服務(wù)的運算，由網(wǎng)絡(luò )中心節點(diǎn)，移往網(wǎng)絡(luò )邏輯上的邊緣節點(diǎn)來(lái)處理。它是將原本完全由中心節點(diǎn)處理的大型服務(wù)加以分解，切割成更小更容易管理的部分，分散到邊緣節點(diǎn)去處理。如果把云端比作大腦，那么邊緣計算就是神經(jīng)末梢，對簡(jiǎn)單的刺激進(jìn)行自處理并將處理的特征信息反饋給云端大腦。
隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備所產(chǎn)生的數據將越來(lái)越多，這些大規模數據需要放到云端進(jìn)行處理。放到云端，就需要無(wú)窮無(wú)盡的傳輸帶寬和數據處理能力，“云”難免不堪重負，因此需要邊緣計算來(lái)分擔云計算的壓力。所以，在工業(yè)現場(chǎng)的邊緣側進(jìn)行數據采集、處理及傳輸的邊緣計算網(wǎng)關(guān)承擔著(zhù)不可小覷的重任。后期邊緣計算與云平臺再進(jìn)行融會(huì )貫通，實(shí)現“邊云一體化”，利用大數據分析賦能生產(chǎn)，能夠發(fā)揮工業(yè)數據的真正價(jià)值。
邊緣計算能夠提供隨處可得的不間斷的互聯(lián)網(wǎng)接入、全面的安全性和無(wú)線(xiàn)服務(wù)等，為真正意義上的智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備信息化、智能化提供數據的高速通道。其強勁的邊緣計算能力，在物聯(lián)網(wǎng)邊緣節點(diǎn)實(shí)現數據優(yōu)化、實(shí)時(shí)響應、敏捷連接、智能分析，顯著(zhù)減少現場(chǎng)與中心端的數據流量，并避免云端運算能力遇到瓶頸。能夠優(yōu)化網(wǎng)絡(luò )架構，更安全、更快響應，同時(shí)更智能化地實(shí)現現場(chǎng)業(yè)務(wù)。
另外，邊緣計算具有多種工業(yè)協(xié)議，比如Modbus TCP、Modbus RTU、OPC UA、PROFINET、PROFIBUS-DP、EtherCAT、EhterNET/IP、CC-LINK、PPI等，還具有完善的網(wǎng)絡(luò )功能，支持QoS功能、VLAN功能、虛擬IP映射功能、Sniffer功能等。
4.BI商業(yè)決策
4.1 BI概述
BI即商業(yè)智能，泛指用于業(yè)務(wù)分析的技術(shù)和工具，通過(guò)獲取、處理原始數據，將其轉化為有價(jià)值的信息來(lái)指導商業(yè)行動(dòng)。BI能夠為企業(yè)的商業(yè)運營(yíng)提供基于歷史、當下和未來(lái)的分析視角，涵蓋了從運營(yíng)到戰略的每個(gè)層面。
BI可以為企業(yè)提供外部、內部?jì)煞矫娴男畔⒎治?。外部信息包括競爭對手、供應商、原材料、需求等信息，內部信息包括產(chǎn)品和服務(wù)的成本、質(zhì)量等。BI能幫助企業(yè)了解最新趨勢、抓住新的市場(chǎng)機會(huì )、發(fā)現潛在的威脅，從而更好地優(yōu)化資源、改進(jìn)財務(wù)績(jì)效、引導產(chǎn)品潮流、提高服務(wù)水平，提升企業(yè)的競爭優(yōu)勢。
從行業(yè)發(fā)展來(lái)看，BI的發(fā)展是以較為完善的企業(yè)信息系統和穩定的業(yè)務(wù)系統為基礎的，其未來(lái)的應用是與企業(yè)信息化的基礎狀況密切相關(guān)的。商業(yè)智能等于商業(yè)加智能，需要積累大量的設備、生產(chǎn)、業(yè)務(wù)數據，借助于數據倉庫、數據建模、數據分析、數據挖掘等技術(shù)，結合商業(yè)知識建立分析模型，然后進(jìn)行統計分析、深層挖掘，以可視化交互的方式進(jìn)行展現。
4.2BI系統的組成
（1）業(yè)務(wù)系統
不同于業(yè)務(wù)管理類(lèi)的信息系統，BI系統對企業(yè)信息化本身提出了更高的要求。隨著(zhù)業(yè)務(wù)的推進(jìn)，企業(yè)信息系統會(huì )產(chǎn)生大量的數據，BI系統通過(guò)定時(shí)、實(shí)時(shí)的方式從各個(gè)業(yè)務(wù)系統中獲取最新的業(yè)務(wù)數據，然后進(jìn)行規范加工、計算匯總，最后展示給各級用戶(hù)。
（2）企業(yè)數據模型
BI系統中最有價(jià)值的部分是企業(yè)數據模型。數據模型是數據倉庫落地的業(yè)務(wù)基礎，數據倉庫中按業(yè)務(wù)主題存儲著(zhù)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)數據，是商業(yè)智能系統的核心組件。
（3）應用層
BI系統通過(guò)規范的數據管理，可以為用戶(hù)提供多渠道、多種形式的數據服務(wù)：
? 綜合報表：為企業(yè)各級人員提供傳統、復雜的統計報表，大大減少各級數據分析人員的日常制表工作。
? 管理駕駛艙：為公司高層管理人員提供全面的、可視化的關(guān)鍵績(jì)效指標分析工具，通過(guò)圖形化的經(jīng)營(yíng)戰略地圖、KPI儀表盤(pán)、各種經(jīng)營(yíng)指標的變化趨勢等，為不同的管理人員提供個(gè)性化的可視化展示。
? 監控和預警：實(shí)時(shí)監控企業(yè)各種關(guān)鍵績(jì)效指標，并基于管理規則和業(yè)務(wù)計劃，對超出正常范圍的指標和計劃延遲事項提供郵件、短信等多種提醒方式，保證關(guān)鍵問(wèn)題能夠及時(shí)獲得管理層及相關(guān)人員的關(guān)注和解決。
? 分析挖掘：屬于BI系統的高端應用。企業(yè)可以使用系統提供的數據分析工具和方法，對歷史經(jīng)營(yíng)數據進(jìn)行分析和挖掘，發(fā)現隱含的未知業(yè)務(wù)知識和規律，指導業(yè)務(wù)創(chuàng )新和輔助決策。
4.3 BI帶來(lái)的價(jià)值
（1）給決策層帶來(lái)的價(jià)值
BI能給高層管理者帶來(lái)的最直接效益就是信息獲取的效率獲得極大提升，過(guò)去數天或者數周才能獲得的數據報告，可以直接從管理駕駛艙中獲得。管理者可以及時(shí)掌握公司整體運營(yíng)狀況，對關(guān)鍵項目進(jìn)行全程的跟蹤監控，及時(shí)發(fā)現或預見(jiàn)潛在偏差，組織通知相關(guān)人員分析問(wèn)題的原因，采取相應措施進(jìn)行調整。
管理駕駛艙是企業(yè)圍繞著(zhù)長(cháng)期規劃與短期計劃、執行監控、問(wèn)題分析、調整等過(guò)程實(shí)現的商業(yè)智能應用。
（2）給管理層帶來(lái)的價(jià)值
BI幫助企業(yè)各級職能管理者面對行業(yè)環(huán)境的快速變化做出敏捷反應、科學(xué)決策，制定業(yè)務(wù)范圍的合理經(jīng)營(yíng)目標，洞察出日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)與計劃產(chǎn)生偏差時(shí)能夠及時(shí)采取的糾偏措施。在日常運營(yíng)管理決策時(shí)用數據說(shuō)話(huà)，無(wú)論好壞對錯，是非成敗，都要拿出數據，檢查工作，研究問(wèn)題，改進(jìn)工作。從收集和分析信息開(kāi)始，按規律辦事，從工作中找出規律性，而不是拍腦袋的決策。
（3）給執行層帶來(lái)的價(jià)值
BI能夠帶來(lái)的最直接的影響是效率的提升。通過(guò)BI系統，大部分報表變得隨手可得。
綜合以上，BI商業(yè)智能帶來(lái)的最積極的影響是企業(yè)整體效率的提升，可以保證企業(yè)各級業(yè)務(wù)有序、按計劃地執行，出現偏差后能夠及時(shí)獲得關(guān)注和處理，降低了企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險。
四、智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備數據上工業(yè)云
隨著(zhù)制造業(yè)的發(fā)展，智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備的性能越來(lái)越好，功能也越來(lái)越強大，結構越來(lái)越復雜，自動(dòng)化程度越來(lái)越高。同時(shí)，工廠(chǎng)對智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備的安全、穩定性要求也越來(lái)越迫切。無(wú)論是智能制造還是智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備，核心都是數據。過(guò)去，數據沉淀在設備里，無(wú)法提取出來(lái)，生產(chǎn)管理只能依賴(lài)經(jīng)驗，而不能依靠數據。而如今，可以通過(guò)設備聯(lián)網(wǎng)，采集生產(chǎn)、設備數據甚至環(huán)境數據，設備成了能聽(tīng)懂指令和會(huì )說(shuō)話(huà)的智能設備。
如今工業(yè)云環(huán)境已經(jīng)初具規模，如果能將智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備數據上云，對智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備開(kāi)展全面的狀態(tài)監測、故障診斷及健康管理，將大幅保障設備安全可靠地運轉。并且可以對智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備數據進(jìn)行分析，充分挖掘數據的價(jià)值，找到生產(chǎn)效率提升的關(guān)鍵因素。
智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備上云能夠幫助企業(yè)形成完善的設備運維生命周期閉環(huán)，有效提升設備運維管理效率，并在這個(gè)過(guò)程中沉淀企業(yè)數據知識資產(chǎn)，為后續生產(chǎn)運營(yíng)優(yōu)化提供依據，給企業(yè)帶來(lái)巨大的經(jīng)濟效益。通過(guò)智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備上云，將設備運行數據、狀態(tài)數據、診斷數據、自身生命周期數據等放在云端，建立云上設備與信息系統的安全穩定連接，全方位管理生產(chǎn)進(jìn)度、質(zhì)量、設備和人員等各環(huán)節。對接線(xiàn)上設備數據進(jìn)行實(shí)時(shí)監控，實(shí)現設備數據集成管理，解決設備監控、產(chǎn)品質(zhì)量追溯等問(wèn)題，通過(guò)信息化建設全方位的可追溯數據。
拿設備維修履歷數據舉例：維修履歷數據是工廠(chǎng)維修人員、設備廠(chǎng)家留下的痕跡數據，系供應鏈數據。通過(guò)上云可以將這些數據進(jìn)行痕跡管理和深度分析，應用于工廠(chǎng)端、服務(wù)端、供應鏈與設備端。這需要以維修模式創(chuàng )新作為基礎，比如維修合伙人制度，以及工業(yè)服務(wù)產(chǎn)業(yè)化作為支撐，方能實(shí)現數據變現。
五、人工智能和云計算賦能數據產(chǎn)生價(jià)值
數據的挑戰是所有新技術(shù)挑戰的主要表現形式。如何做好設備與設備之間的互聯(lián)，不同設備之間數據的交互，在生產(chǎn)過(guò)程中、安裝運維過(guò)程中的海量數據處理，已經(jīng)不單純是要解決數據聯(lián)通，而是需要全方位的技術(shù)思考。
1.人工智能賦能的數據產(chǎn)生價(jià)值
《人工智能標準化白皮書(shū)（2018版）》認為，人工智能是利用數字計算機或數字計算機控制的機器模擬、延伸和擴展人的智能，感知環(huán)境、獲取知識并使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術(shù)及應用系統。
1.1 人工智能的特征
（1）由人類(lèi)設計，為人類(lèi)服務(wù)，本質(zhì)為計算，基礎為數據。通過(guò)對數據的采集、加工、處理、分析和挖掘，形成有價(jià)值的信息流和知識模型。
（2）能感知環(huán)境，能產(chǎn)生反應，能與人交互，能與人互補。能夠幫助企業(yè)做人類(lèi)不擅長(cháng)、不喜歡但機器能夠完成的工作。
（3）有適應特性，有學(xué)習能力，有演化迭代，有連接擴展。人工智能系統具有一定的隨環(huán)境、數據或任務(wù)變化而自適應調節參數或更新優(yōu)化模型的能力，并且能夠在此基礎上通過(guò)與云、端、人、物等，進(jìn)行越來(lái)越廣泛的、深入的數字化連接擴展，使系統具有適應性、靈活性、擴展性，來(lái)應付不斷變化的現實(shí)環(huán)境。
1.2 智能制造對人工智能的需求
（1）智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備：包括智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備、自動(dòng)識別設備、人機交互系統、工業(yè)機器人以及數控機床等具體設備，涉及到跨媒體分析推理、自然語(yǔ)言處理、虛擬現實(shí)智能建模以及自主無(wú)人系統等關(guān)鍵技術(shù)。
（2）智能工廠(chǎng)：包括智能設計、智能生產(chǎn)、智能管理以及集成優(yōu)化等具體內容，涉及到跨媒體分析推理、大數據智能、機器學(xué)習等關(guān)鍵技術(shù)。
（3）智能服務(wù)：包括大規模個(gè)性化定制、遠程運維以及預測性維護等具體服務(wù)模式，涉及到跨媒體分析推理、自然語(yǔ)言處理、大數據智能、高級機器學(xué)習等關(guān)鍵技術(shù)。
1.3人工智能賦能價(jià)值
舉個(gè)例子：比如設備預測性維護的人工智能應用。傳統的設備維護方法是人工經(jīng)常性的巡視、定期預防性檢修，憑外觀(guān)現象、指示儀表等判斷可能出現的異常；定期對設備實(shí)行停止運行的例行檢查，做預防性絕緣試驗和機械動(dòng)作試驗等。一旦設備出現問(wèn)題，只能逐個(gè)排查，需要耗費大量的人力、物力。
通過(guò)人工智能技術(shù)的賦能，可以實(shí)現預測性維護。通過(guò)邊緣側的數據采集、處理，基于數據驅動(dòng)型的機器學(xué)習方法，充分發(fā)揮算法、模型的作用，借助于計算機的算力、學(xué)習力來(lái)尋找最優(yōu)的維護參數，并獲得更高的預測準確度。通過(guò)預測預控，變被動(dòng)為主動(dòng)，在機器發(fā)生故障之前自動(dòng)檢測到異常，并提醒用戶(hù)進(jìn)行有針對的維修維護。
再舉個(gè)例子：比如商業(yè)決策BI的人工智能應用。傳統的BI看板報警是基于事先設定好的規則，比如：閾值、警戒線(xiàn)等。一旦超出了設定的閾值或警戒線(xiàn)就自動(dòng)告警。
通過(guò)人工智能技術(shù)的賦能，可以實(shí)現模型控制，比如：機器學(xué)習、深度學(xué)習等。人工智能對比過(guò)去的數據，自動(dòng)選擇適合的算法、自動(dòng)判斷告警、觸發(fā)上述預測性維護指令等商業(yè)決策。
2.云計算賦能的數據產(chǎn)生價(jià)值
隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)大數據等信息網(wǎng)絡(luò )技術(shù)和制造技術(shù)的融合發(fā)展，作為基礎設施的云計算逐步向制造和服務(wù)領(lǐng)域滲透。解析服務(wù)、云數據、云存儲等產(chǎn)品和解決方案的出現，極大地方便了物聯(lián)網(wǎng)、大數據的工業(yè)部署，打通了工廠(chǎng)間的信息孤島，使制造企業(yè)能夠實(shí)現跨平臺的海量數據分析和管理，實(shí)現快速響應和柔性高效的生產(chǎn)制造。工業(yè)云平臺的推出為制造企業(yè)提供了協(xié)同設計、模擬仿真、物流追蹤、智能控制等云服務(wù)，生產(chǎn)管理智能化水平得到明顯提升。
無(wú)論工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數據驅動(dòng)、數字孿生這些概念說(shuō)的如何天花亂墜，在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，如果不能解決企業(yè)的核心問(wèn)題——提高利潤、降低成本，都難免是紙上談兵。雖然數據本身很重要，但能直接解決問(wèn)題的服務(wù)應用對企業(yè)才更有價(jià)值。當前，除了如何采集數據之外，絕大部分企業(yè)面對的關(guān)鍵問(wèn)題是如何運用數據產(chǎn)生價(jià)值！
通過(guò)云計算賦能，可以產(chǎn)生如下價(jià)值：
（1）通過(guò)云計算，能夠將原本隱性的問(wèn)題，通過(guò)對數據的挖掘變得顯性，進(jìn)而使以往不可見(jiàn)的風(fēng)險能夠被避免。
（2）將云計算與大數據、其他先進(jìn)的分析工具相結合，能夠實(shí)現產(chǎn)品的智能化升級，利用數據挖掘產(chǎn)生的信息為客戶(hù)提供全生命周期的增值服務(wù)。
（3）利用數據尋找用戶(hù)價(jià)值的缺口，開(kāi)拓新的商業(yè)模式。云計算平臺可以為客戶(hù)的產(chǎn)品需求和企業(yè)的制造資源搭建溝通橋梁，企業(yè)可以通過(guò)客戶(hù)端與云平臺的雙向溝通開(kāi)展面向客戶(hù)個(gè)性化需求的產(chǎn)品設計，并通過(guò)云平臺將產(chǎn)品的生產(chǎn)狀況和制造進(jìn)度及時(shí)反饋給客戶(hù)，實(shí)現產(chǎn)品全生命周期的用戶(hù)參與。以用戶(hù)需求為原點(diǎn)配置企業(yè)制造資源和能力，打造個(gè)性化產(chǎn)品，實(shí)現商業(yè)模式創(chuàng )新。
（4）云計算應用逐步普及，并不斷向細分領(lǐng)域滲透，加速企業(yè)由硬件制造商向“制造+服務(wù)”的提供商轉型。企業(yè)利用云計算結合大數據、物聯(lián)網(wǎng)、在線(xiàn)監測等技術(shù)能夠將產(chǎn)品的運作過(guò)程虛擬化傳輸到云資源池中進(jìn)行故障診斷、壽命預測，并為軟件問(wèn)題提供在線(xiàn)解決方案，產(chǎn)品附加值得到提升。制造企業(yè)通過(guò)構建云平臺，對外開(kāi)放自身數據、知識、專(zhuān)家和制造資源，能夠為第三方企業(yè)和用戶(hù)提供數據分析、融資租賃、供應鏈管理等產(chǎn)業(yè)鏈延伸服務(wù)。
六、智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備融入工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是將上述所有創(chuàng )新技術(shù)融合的最新業(yè)務(wù)場(chǎng)景。具有感知、監控能力的各類(lèi)采集、控制傳感器或控制器，以及移動(dòng)通信、智能分析等技術(shù)不斷融入到工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程各個(gè)環(huán)節，從而大幅度提高制造效率，改善產(chǎn)品質(zhì)量，降低產(chǎn)品成本和資源消耗，最終實(shí)現將傳統工業(yè)提升到智能化的新階段。從應用形式上看，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應用具有實(shí)時(shí)性、自動(dòng)化、嵌入式、安全性和信息互聯(lián)互通性等特點(diǎn)。
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是工業(yè)系統與互聯(lián)網(wǎng)，以及高級計算、分析、傳感技術(shù)的高度融合，也是工業(yè)生產(chǎn)加工過(guò)程與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高度融合。它將制造業(yè)生產(chǎn)、監控、企業(yè)管理、供應鏈以及客戶(hù)反饋等信息系統融為一體，通過(guò)數據中心對不同渠道的數據進(jìn)行智能處理，從而提高生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量和用戶(hù)滿(mǎn)意度。
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)具有全面感知、互聯(lián)傳輸、智能處理及自組織和自維護的特點(diǎn)。即利用RFID、傳感器、二維碼等技術(shù)即時(shí)獲取產(chǎn)品從生產(chǎn)、銷(xiāo)售、市場(chǎng)等各個(gè)階段的信息數據，通過(guò)專(zhuān)用網(wǎng)絡(luò )和互聯(lián)網(wǎng)相連的方式實(shí)現設備和網(wǎng)絡(luò )的數據交互，利用云計算、模糊識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等智能計算對數據進(jìn)行分析并處理。同時(shí)，一個(gè)功能完善的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統通過(guò)全方位互相連通，實(shí)現了自組織和自維護功能。
以前制造企業(yè)一直處于把數字世界和實(shí)體世界分離的局面，現在制造業(yè)廠(chǎng)商正逐步通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)將兩個(gè)世界進(jìn)行融合。從“管理、控制、智能”的角度來(lái)看，其實(shí)物聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)自動(dòng)化是一脈相承的，工業(yè)自動(dòng)化包含采集、傳輸、計算等環(huán)節，而物聯(lián)網(wǎng)是全面感知、可靠傳遞、智慧處理，兩者是相通的。
智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備如何與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)接軌？
（1）實(shí)現遠程控制
為用戶(hù)提供高效的服務(wù)。實(shí)現隨時(shí)隨地獲取設備位置、工況、報警、故障、服務(wù)等信息，即便遠在千里之外，設備出現了故障，各種故障信息數據也可及時(shí)傳輸至廠(chǎng)家系統控制室，再由專(zhuān)家將解決方案回傳，最終完成問(wèn)題的解決。實(shí)現設備操作的簡(jiǎn)單化、無(wú)人化、智能化，實(shí)現基于多設備類(lèi)型的協(xié)同精細化生產(chǎn)管理水平，提升設備的質(zhì)量和效率，并且節能降噪，保障效益的最大化。
（2）大數據的應用
智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備融入物聯(lián)網(wǎng)可以采集到龐大的數據量，這其實(shí)是一個(gè)金礦，如果利用得好，企業(yè)可以挖到非?？捎^(guān)的財富。比如能夠實(shí)現全國甚至全球各地庫存互聯(lián)互通，實(shí)現泛供應鏈數字化管理，實(shí)時(shí)提供設備和備件、配件、易損品、易耗品庫存和物流情況，向市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、售后服務(wù)、生產(chǎn)管理、電子商務(wù)等提供數字支持。并提供庫存在線(xiàn)查詢(xún)及周轉率和成本統計分析，提供物流端到端監控及安全管理和物流成本核算等。
（3）完善售后服務(wù)
傳統的后市場(chǎng)服務(wù)模式可以稱(chēng)為“被動(dòng)式”服務(wù)，客戶(hù)有需求，才會(huì )有專(zhuān)門(mén)的服務(wù)人員上門(mén)服務(wù)。隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，這樣的服務(wù)模式越來(lái)越不能滿(mǎn)足客戶(hù)的需求，服務(wù)的方式需要由被動(dòng)變?yōu)橹鲃?dòng)，即在客戶(hù)尚未意識到自己需要服務(wù)時(shí)，企業(yè)就已經(jīng)預知到客戶(hù)需要相應的服務(wù)從而主動(dòng)聯(lián)系或者提醒客戶(hù)，這樣的場(chǎng)景化服務(wù)模式無(wú)疑會(huì )極大地提高客戶(hù)的滿(mǎn)意度和服務(wù)質(zhì)量?？梢酝ㄟ^(guò)物聯(lián)網(wǎng)采集設備狀態(tài)，對設備進(jìn)行遠程監控和故障診斷，避免設備非計劃性停機，進(jìn)而實(shí)現預測性維護，提供增值服務(wù)，并促進(jìn)備品備件銷(xiāo)售。
（4）服務(wù)轉型
搭載物聯(lián)網(wǎng)的東風(fēng)，可以更大程度地實(shí)現智能產(chǎn)品/智能生產(chǎn)設備/智能測試設備的信息化和智能化，有助于完善信息化推進(jìn)機制，推動(dòng)信息技術(shù)深度應用，加快設備制造業(yè)向服務(wù)型制造的轉型。
綜上所述，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云平臺除了通過(guò)對現場(chǎng)海量的設備以及他們產(chǎn)生的數據進(jìn)行采集、進(jìn)而聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現整個(gè)架構的縱向信息化、數字化整合，還有橫向的業(yè)務(wù)、數據整合。方方面面的數據最終構成了萬(wàn)物互聯(lián)的智能工廠(chǎng)。
總 部：南京市江寧區天元中路126號新城發(fā)展中心1號樓6樓
郵 編：211112
總 機：+86（25）84459303 84459429 84459479
傳 真：+86（25）84519256
郵 箱：master@www.91lve.com
技術(shù)支持熱線(xiàn)：800-828-9961
優(yōu)倍智造園：南京江寧經(jīng)濟技術(shù)開(kāi)發(fā)區金鑫中路19號
微信公眾號
手機官網(wǎng)
<object id="cmreb"></object>
<object id="cmreb"></object>