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幾個(gè)在工業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)價(jià)值創(chuàng)造的案例

電子工程師 ? 來(lái)源:lq ? 2019-05-08 16:08 ? 次閱讀

工業(yè)大數(shù)據(jù)是互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)合的產(chǎn)物,是中國(guó)制造2025、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)4.0等國(guó)家戰(zhàn)略在企業(yè)的落腳點(diǎn)。

對(duì)于企業(yè)而言,了解工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背景,歸納工業(yè)企業(yè)大數(shù)據(jù)的分類和特點(diǎn),從數(shù)據(jù)流推動(dòng)工業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的視角看待、重造工業(yè)價(jià)值流程,將具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。文章最后,筆者分享幾個(gè)在工業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)價(jià)值創(chuàng)造的案例,希望起到拋磚引玉的作用。

01

工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背景

在工業(yè)生產(chǎn)中,無(wú)時(shí)不刻都在產(chǎn)生數(shù)據(jù)。生產(chǎn)機(jī)床的轉(zhuǎn)速、能耗,食品加工的溫濕度,火力發(fā)電機(jī)組的燃燒和燃煤消耗,汽車的裝備數(shù)據(jù),物流車隊(duì)的位置和速度等,都是在生產(chǎn)過(guò)程中的數(shù)據(jù)。

自從工業(yè)從社會(huì)生產(chǎn)中獨(dú)立成為一個(gè)門類以來(lái),工業(yè)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)采集、使用范圍就逐步加大。從泰勒拿著秒表計(jì)算工人的用鐵鍬送煤到鍋爐的時(shí)間開(kāi)始,是對(duì)制造管理數(shù)據(jù)的采集和使用;福特汽車的流水化生產(chǎn),是對(duì)汽車生產(chǎn)過(guò)程的工業(yè)數(shù)據(jù)的采集和工廠內(nèi)使用;豐田的精益生產(chǎn)模式,將數(shù)據(jù)的采集和使用擴(kuò)大到工廠和上下游供應(yīng)鏈;核電站發(fā)電過(guò)程中全程自動(dòng)化將生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)的自動(dòng)化水平提高到更高程度。

任何數(shù)據(jù)的采集和使用都是有成本的,工業(yè)數(shù)據(jù)也不例外。但隨著信息電子和數(shù)學(xué)技術(shù)的發(fā)展,傳感器物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展,一批智能化、高精度、長(zhǎng)續(xù)航、高性價(jià)比、微型傳感器面世,以物聯(lián)網(wǎng)為代表的新一代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在移動(dòng)數(shù)據(jù)通信的支持下,能做到任何時(shí)間、任何地點(diǎn)采集、傳送數(shù)據(jù)。以云計(jì)算為代表的新型數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)架構(gòu),大幅降低工業(yè)數(shù)據(jù)處理的技術(shù)門檻和成本支出。以工業(yè)領(lǐng)域的SCADA系統(tǒng)為例,傳統(tǒng)模式下每個(gè)電網(wǎng)、化工企業(yè)都需要建立一套SCADA系統(tǒng),成本在千萬(wàn)以上,如果采用云架構(gòu)模式,成本將可以降低7成以上。

社會(huì)需求變革是最大拉動(dòng)力。在商品過(guò)剩經(jīng)濟(jì)時(shí)代,以個(gè)性化為代表的消費(fèi)文化,使得工業(yè)企業(yè)的產(chǎn)出物,要最大限度匹配個(gè)性需求。從服裝定制,車輛選配,到T恤的印花和個(gè)性化教育。

要響應(yīng)個(gè)性化需求,有兩種方式,以服裝定制為例,就是靠老師傅用尺子量,眼見(jiàn)手摸,憑借經(jīng)驗(yàn),確定服裝的裁剪和版型,這種我們可以稱之為模擬方式,效率和質(zhì)量難以保證,耗時(shí)長(zhǎng),個(gè)性化定制的成本高;還有一種是數(shù)字方式,就是通過(guò)制訂一套數(shù)據(jù)采集手段,由前臺(tái)的客戶代表測(cè)量采集用戶身形數(shù)據(jù),然后將數(shù)據(jù)傳回總部,將結(jié)合生產(chǎn)原材料數(shù)據(jù),將需求分解為一項(xiàng)一項(xiàng)的生產(chǎn)工藝動(dòng)作,最后也生產(chǎn)出達(dá)到定制化要求服裝。

當(dāng)然了,工廠也會(huì)聘請(qǐng)資深的老師傅,他們的主要工作不是面對(duì)一個(gè)個(gè)客戶的定制化需求,而是去研究更好的生產(chǎn)工藝,對(duì)數(shù)據(jù)和工藝分解進(jìn)行把控。這種模式下,效率和質(zhì)量得到保證,效率隨著生產(chǎn)線的擴(kuò)容線性提升,有一批專家隊(duì)伍不斷研究提升工藝能力,定制化生產(chǎn)的成本將得以顯著攤薄。從發(fā)展趨勢(shì)看,后者這種數(shù)字模式的個(gè)性化生產(chǎn)將是未來(lái)選擇。

國(guó)策方針是重要影響力。完成了工業(yè)自動(dòng)化過(guò)程的德國(guó)工業(yè)界,在自動(dòng)化基礎(chǔ)上,以工業(yè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),引入云計(jì)算和人工智能技術(shù),提升工業(yè)的智能化水平,以滿足大批量個(gè)性化定制的社會(huì)生產(chǎn)需求;美國(guó)擁有強(qiáng)大的云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)及數(shù)據(jù)處理能力,基于此,提出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略,將單個(gè)設(shè)備、單條生產(chǎn)線、單個(gè)工廠的數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng),通過(guò)大數(shù)據(jù)處理后,在診斷、預(yù)測(cè)、后服務(wù)等方面挖掘工業(yè)服務(wù)的價(jià)值。

中國(guó)相對(duì)于德國(guó)、美國(guó)而言,在工業(yè)自動(dòng)化、在云計(jì)算等領(lǐng)域都處于發(fā)展期,因此提出中國(guó)制造2025計(jì)劃,通過(guò)工業(yè)化和信息化融合發(fā)展的方式,將工業(yè)化和信息化整體規(guī)劃,并制定一系列的重點(diǎn)工程和推進(jìn)計(jì)劃。

02

工業(yè)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分類

不管是工業(yè)自動(dòng)化、還是工業(yè)智能化(工業(yè)4.0)、或者是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念,他們的基礎(chǔ)是工業(yè)數(shù)據(jù)。

隨著行業(yè)發(fā)展,工業(yè)企業(yè)收集的數(shù)據(jù)維度不斷擴(kuò)大。主要體現(xiàn)在三個(gè)方面:

一是時(shí)間維度不斷延長(zhǎng)。經(jīng)過(guò)多年的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng),積累下來(lái)歷年的產(chǎn)品數(shù)據(jù)、工業(yè)數(shù)據(jù)、原材料數(shù)據(jù)和生產(chǎn)設(shè)備數(shù)據(jù);

二是數(shù)據(jù)范圍不斷擴(kuò)大。隨著企業(yè)信息化建設(shè)的過(guò)程,一方面積累了企業(yè)的財(cái)務(wù)、供應(yīng)商數(shù)據(jù),也通過(guò)CRM系統(tǒng)積累了客戶數(shù)據(jù),通過(guò)CAD等積累了研發(fā)過(guò)程數(shù)據(jù),通過(guò)攝像頭積累了生產(chǎn)安全數(shù)據(jù)等,另一方面越來(lái)越多的外部數(shù)據(jù)也被收集回來(lái),包括市場(chǎng)數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、企業(yè)輿情數(shù)據(jù)等;

三是數(shù)據(jù)粒度不斷細(xì)化。從一款產(chǎn)品到多款、多系列產(chǎn)品使得產(chǎn)品數(shù)據(jù)不斷細(xì)化,從單機(jī)機(jī)床到聯(lián)網(wǎng)機(jī)床,使得數(shù)據(jù)交互頻率大大增強(qiáng);加工精度從1mm提升到0.2mm,從5分鐘每次的統(tǒng)計(jì)到每5秒的全程監(jiān)測(cè),都使得采集到的數(shù)據(jù)精細(xì)度不斷提升。

以上三個(gè)維度最終導(dǎo)致企業(yè)所積累的數(shù)據(jù)量以加速度的方式在增加,構(gòu)成了工業(yè)大數(shù)據(jù)的集合。不管企業(yè)是否承認(rèn),這些數(shù)據(jù)都堆砌在工廠的各個(gè)角落,而且在不斷增加。

再?gòu)钠髽I(yè)經(jīng)營(yíng)的視角來(lái)看待這些工業(yè)數(shù)據(jù)??梢园凑諗?shù)據(jù)的用途分成三類:

第一類是經(jīng)營(yíng)性數(shù)據(jù),比如財(cái)務(wù)、資產(chǎn)、人事、供應(yīng)商基礎(chǔ)信息等數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)在企業(yè)信息化建設(shè)過(guò)程中陸陸續(xù)續(xù)積累起來(lái),表現(xiàn)了一個(gè)工業(yè)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)要素和成果。

第二類是生產(chǎn)性數(shù)據(jù),這部分是圍繞企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中積累的數(shù)據(jù),包括原材料、研發(fā)、生產(chǎn)工藝、半成品、成品、售后服務(wù)等。隨著數(shù)字機(jī)床、自動(dòng)化生產(chǎn)線、SCADA系統(tǒng)的建設(shè),這些數(shù)據(jù)也被企業(yè)大量記錄下來(lái)。這些數(shù)據(jù)是工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中價(jià)值增值的體現(xiàn),是決定企業(yè)差異性的核心所在。

第三類是環(huán)境類數(shù)據(jù),包括布置在機(jī)床的設(shè)備診斷系統(tǒng),庫(kù)房、車間的溫濕度數(shù)據(jù),以及能耗數(shù)據(jù),廢水廢氣的排放等數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)對(duì)工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中起到約束作用。

從目前的數(shù)據(jù)采用情況看,經(jīng)營(yíng)類數(shù)據(jù)利用率最高,生產(chǎn)性數(shù)據(jù)和環(huán)境類數(shù)據(jù)相比差距比較大。從未來(lái)數(shù)據(jù)量來(lái)說(shuō),生產(chǎn)線數(shù)據(jù)在工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)中的占比將越來(lái)越大,環(huán)境類數(shù)據(jù)也將越來(lái)越多樣化。

一般意義上,大數(shù)據(jù)有具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)種類多、商業(yè)價(jià)值高、處理速度高,在此基礎(chǔ)上,工業(yè)大數(shù)據(jù)還有兩大特點(diǎn)。

一是準(zhǔn)確率高,大數(shù)據(jù)一般的應(yīng)用場(chǎng)景是預(yù)測(cè),在一般性商業(yè)領(lǐng)域,如果預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到90%已經(jīng)是很高了,如果是99%就是卓越了。但在工業(yè)領(lǐng)域的很多應(yīng)用場(chǎng)景中,對(duì)準(zhǔn)確率的要求達(dá)到99.9%甚至更高,比如軌道交通自動(dòng)控制,再比如定制生產(chǎn),如果把甲乙客戶的訂單參數(shù)搞混了,就會(huì)造成經(jīng)濟(jì)損失。

二是實(shí)時(shí)性強(qiáng),工業(yè)大數(shù)據(jù)重要的應(yīng)用場(chǎng)景是實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、實(shí)時(shí)預(yù)警、實(shí)時(shí)控制。一旦數(shù)據(jù)的采集、傳輸和應(yīng)用等全處理流程耗時(shí)過(guò)長(zhǎng),就難以在生產(chǎn)過(guò)程中發(fā)揮價(jià)值。

03

工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例

企業(yè)所積累的數(shù)據(jù)量以越來(lái)越快的速度在增加,很多企業(yè)也就順勢(shì)將大數(shù)據(jù)技術(shù)引入企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中。大數(shù)據(jù)在工業(yè)企業(yè)的應(yīng)用主要體現(xiàn)在三方面:

一是基于數(shù)據(jù)的產(chǎn)品價(jià)值挖掘。通過(guò)對(duì)產(chǎn)品及相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行二次挖掘,創(chuàng)造新價(jià)值。

日本的科研人員日前設(shè)計(jì)出一種新型座椅,能夠通過(guò)分析相關(guān)數(shù)據(jù)識(shí)別主人,以此確保汽車的安全。這種座椅裝有360個(gè)不同類型的感應(yīng)器,可以收集并分析駕駛者的體重、壓力值,甚至坐到座椅上的方式等多種信息,并將它們與車載系統(tǒng)中內(nèi)置的車主信息進(jìn)行匹配,以此判斷駕駛者是否為車主,從而決定是否開(kāi)動(dòng)汽車。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示,這種車座的識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)98%。

三一公司的挖掘機(jī)指數(shù)也是如此。通過(guò)在線跟蹤銷售出去的挖掘機(jī)的開(kāi)工、負(fù)荷情況,就能了解全國(guó)各地基建情況,進(jìn)而對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)判斷、市場(chǎng)銷售布局、金融服務(wù)提供調(diào)整依據(jù)。

二是提升服務(wù)型生產(chǎn)。提升服務(wù)型生產(chǎn)就是增加服務(wù)在生產(chǎn)(產(chǎn)品)的價(jià)值比重。主要體現(xiàn)在兩個(gè)方向。一是前向延伸,就是在售前階段,通過(guò)用戶參與、個(gè)性化設(shè)計(jì)的方式,吸引、引導(dǎo)和鎖定用戶。比如紅領(lǐng)西服的服裝定制,通過(guò)精準(zhǔn)的量體裁衣,在其他成衣服裝規(guī)模關(guān)店的市場(chǎng)下,能保持每年150%的收入和利潤(rùn)增長(zhǎng),每件衣服的成本僅比成衣高10%。當(dāng)然了,小米手機(jī)也屬于這一類。二是后向延伸,通過(guò)銷售的產(chǎn)品建立客戶和廠家的互動(dòng),產(chǎn)生持續(xù)性價(jià)值。蘋果手機(jī)的硬件配置是標(biāo)準(zhǔn)的,但每個(gè)蘋果手機(jī)用戶安裝的軟件是個(gè)性化的,這里面最大的功勞是APPStore。蘋果通過(guò)銷售蘋果終端產(chǎn)品只是開(kāi)始,通過(guò)APPStore建立用戶和廠商的連接,滿足用戶個(gè)性化需求,提供差異性服務(wù),年創(chuàng)造收入在百億美金。

三是創(chuàng)新商業(yè)模式。商業(yè)模式創(chuàng)新主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面,一是基于工業(yè)大數(shù)據(jù),工業(yè)企業(yè)對(duì)外能提供什么樣的創(chuàng)新性商業(yè)服務(wù);二是在工業(yè)大數(shù)據(jù)背景下,能接受什么樣的新型的商業(yè)服務(wù)。最優(yōu)的情況是,通過(guò)提供創(chuàng)新性商業(yè)模式能獲得更多的客戶,發(fā)掘更多的藍(lán)海市場(chǎng),贏取更多的利潤(rùn);同時(shí)通過(guò)接受創(chuàng)新性的工業(yè)服務(wù),降低了生產(chǎn)成本、經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。

比如,GE不銷售發(fā)動(dòng)機(jī),而是將發(fā)動(dòng)機(jī)租賃給航空公司使用,按照運(yùn)行時(shí)間收取費(fèi)用,這樣GE通過(guò)引入大數(shù)據(jù)技術(shù)監(jiān)測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài),通過(guò)科學(xué)診斷和維護(hù)提升發(fā)動(dòng)機(jī)使用壽命,獲得的經(jīng)濟(jì)回報(bào)高于發(fā)動(dòng)機(jī)銷售。

在接受服務(wù)方面,目前國(guó)內(nèi)外有一批企業(yè)提供云服務(wù)架構(gòu)的工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)。包括海爾收購(gòu)GE的白電業(yè)務(wù)的一攬子合作中,就包括GE的Predix工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)向海爾開(kāi)放,接入海爾的工廠,提供工業(yè)大數(shù)據(jù)服務(wù)。九次方大數(shù)據(jù)也在聯(lián)合各省市建立云化的工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái),向當(dāng)?shù)氐墓I(yè)企業(yè)開(kāi)放大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)挖掘和應(yīng)用能力。

04

工業(yè)大數(shù)據(jù)實(shí)踐指導(dǎo)

工業(yè)大數(shù)據(jù)是企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的一次重大變革,對(duì)于工業(yè)化、信息化都還沒(méi)有完成的工業(yè)企業(yè)而言,數(shù)據(jù)化時(shí)代又到來(lái)了,挑戰(zhàn)很大。

工業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè),首先是一種思維變革,改變以前以要素競(jìng)爭(zhēng)為主的工業(yè)生產(chǎn)模式,進(jìn)入到數(shù)據(jù)和創(chuàng)新競(jìng)爭(zhēng)為主的新生產(chǎn)時(shí)代。其次,正如清華大學(xué)王建民教授所言“工業(yè)大數(shù)據(jù)不存在交鑰匙工程”,因此,需要企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人、管理層、員工和相關(guān)人都投身其中,各司其職,才有所成。

最后,工業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè)抓住兩個(gè)板子作為突破點(diǎn)。一個(gè)是最長(zhǎng)的板,也就是梳理產(chǎn)品(工業(yè))競(jìng)爭(zhēng)力最強(qiáng)的在哪里,繼續(xù)深挖下面的數(shù)據(jù)價(jià)值,圍繞這一塊的工業(yè)數(shù)據(jù)構(gòu)建產(chǎn)品和服務(wù)能力;另一個(gè)是最短的板,就是影響工業(yè)企業(yè)發(fā)展的痛點(diǎn)在哪里,成本、市場(chǎng)、還是供應(yīng)鏈,還是能耗?在數(shù)據(jù)化時(shí)代下,尋找機(jī)遇大數(shù)據(jù)的解決方案。

藍(lán)海長(zhǎng)青科技發(fā)展

以恒逸石化為例,如何實(shí)現(xiàn)“數(shù)采- 建模 -應(yīng)用 - 反饋 - 服務(wù)”閉環(huán)?

導(dǎo)讀:關(guān)于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的價(jià)值理念,卻很少在實(shí)踐中完整閉環(huán)應(yīng)用,這造成了盡管是很好的理念和思想,但要想在企業(yè)和場(chǎng)景中應(yīng)用,確實(shí)是一件不太容易的事情。

本文內(nèi)容節(jié)選于畢馬威和阿里研究院聯(lián)合發(fā)布的《從工具革命到?jīng)Q策革命——通向智能制造的轉(zhuǎn)型之路》(版權(quán)歸發(fā)布者所有),選擇了《恒逸石化– 用工業(yè)大腦實(shí)現(xiàn)能耗優(yōu)化》的案例,重點(diǎn)闡釋“數(shù)據(jù)采集 - 模型搭建 -模型應(yīng)用 - 反饋控制 - 服務(wù)提升”,實(shí)現(xiàn)鍋爐燃燒能耗優(yōu)化的全過(guò)程。

過(guò)去十多年來(lái)物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、數(shù)字孿生等科技的爆發(fā)性發(fā)展帶來(lái)了算力和算法的巨大進(jìn)步,傳統(tǒng)制造業(yè)的數(shù)字化發(fā)展又帶來(lái)了海量的數(shù)據(jù)。三者的日益融合逐漸形成了以“數(shù)據(jù) + 算力 + 算法”為核心的智能制造技術(shù)體系。

數(shù)據(jù)是基礎(chǔ),也是智能經(jīng)濟(jì)的核心生產(chǎn)資料,在產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)是驅(qū)動(dòng)智能制造提高精準(zhǔn)度的核心;

數(shù)據(jù)(Big Data):工業(yè)數(shù)據(jù)的收集和分析早在傳統(tǒng)工業(yè)信息化時(shí)期就一直在進(jìn)行,有大量的數(shù)據(jù)來(lái)自于研發(fā)端、生產(chǎn)制造過(guò)程、服務(wù)環(huán)節(jié)。而工業(yè)從數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù),最大的區(qū)別是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的兩化融合,將工業(yè)化數(shù)據(jù)與自動(dòng)化域數(shù)據(jù)的疊加。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,還需要納入更多來(lái)自產(chǎn)業(yè)鏈上下游以及跨界的數(shù)據(jù)。實(shí)現(xiàn)工業(yè)大數(shù)據(jù)的主要核心技術(shù)包括物聯(lián)網(wǎng) (IoT)、MEMS 傳感器和大數(shù)據(jù)技術(shù)等,其中尤以物聯(lián)網(wǎng)和 MEMS 傳感器為代表:

物聯(lián)網(wǎng)(IoT):物聯(lián)網(wǎng)是指通過(guò)嵌入電子傳感器,執(zhí)行器或其他數(shù)字設(shè)備的方式將所有物品通過(guò)網(wǎng)絡(luò)鏈接起來(lái),通過(guò)萬(wàn)物互聯(lián)來(lái)收集和交換數(shù)據(jù),從而實(shí)現(xiàn)智能化識(shí)別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理。物聯(lián)網(wǎng)的幾大關(guān)鍵技術(shù)包括傳感器技術(shù)、RFID 標(biāo)簽嵌入式系統(tǒng)技術(shù)。這些技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)透明化生產(chǎn)、數(shù)字化車間、智能化工廠,減少人工干預(yù),提高工廠設(shè)施整體協(xié)作效率、提高產(chǎn)品質(zhì)量一致性。

傳感器MEMS全稱為 Micro Electro Mechanical System,即微機(jī)電系統(tǒng),是集微傳感器、微執(zhí)行器、微機(jī)械結(jié)構(gòu)、微電源微能源、信號(hào)處理和控制電路、高性能電子集成器件、接口、通信等于一體的微型器件或系統(tǒng),是一個(gè)獨(dú)立的智能系統(tǒng),可大批量生產(chǎn),其系統(tǒng)尺寸在幾毫米乃至更小,其內(nèi)部結(jié)構(gòu)一般在微米甚至納米量級(jí)。

有了海量數(shù)據(jù),就需要強(qiáng)有力的算力進(jìn)行處理,而以云計(jì)算、邊緣計(jì)算為代表的計(jì)算技術(shù),為高效、準(zhǔn)確地分析大量數(shù)據(jù)提供了有力支撐;

但是,僅有了數(shù)據(jù)和算力依然不夠,沒(méi)有先進(jìn)的算法也很難發(fā)揮出數(shù)據(jù)真正的價(jià)值。以人工智能、機(jī)理模型等為代表的算法技術(shù)幫助智能制造發(fā)現(xiàn)規(guī)律并提供智能決策支持;

與此同時(shí),以 5G、TSN 為代表的現(xiàn)代通訊網(wǎng)絡(luò)憑借其高速度、廣覆蓋、低時(shí)延等特點(diǎn)起到了關(guān)鍵的連接作用。它將三大要素緊密地連接起來(lái),讓它們協(xié)同作業(yè),發(fā)揮出巨大的價(jià)值。

由核心技術(shù)集群使能的“數(shù)據(jù) + 算法 + 算力”模式使得制造領(lǐng)域中的數(shù)字世界、物理世界以及人三者間產(chǎn)生了融合,其中數(shù)字世界是指工業(yè)軟件和管理軟件、工業(yè)設(shè)計(jì)、互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等;物理世界是指能源、工作環(huán)境、工廠以及機(jī)器設(shè)備、原料與產(chǎn)品等。

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和算法模型推動(dòng)形成的應(yīng)用服務(wù),構(gòu)成了智能化的邏輯閉環(huán)。只有在形成有效閉環(huán),才可釋放數(shù)據(jù)的價(jià)值,才能創(chuàng)造直接或間接的經(jīng)濟(jì)效益,制造企業(yè)客戶才會(huì)買單。

【案例】恒逸石化– 用工業(yè)大腦實(shí)現(xiàn)能耗優(yōu)化

【背景介紹】:恒逸石化是中國(guó)的一家大型化纖生產(chǎn)企業(yè)。化纖屬于高耗能行業(yè),公司每年煤炭消耗高達(dá)幾億元人民幣。為了實(shí)現(xiàn)“十三五”計(jì)劃所明確的以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng),綠色低碳發(fā)展的行業(yè)發(fā)展目標(biāo),企業(yè)引入工業(yè)大腦的決策流程,通過(guò)數(shù)據(jù)采集 - 模型搭建 -模型應(yīng)用 - 反饋控制 - 服務(wù)提升,實(shí)現(xiàn)鍋爐燃燒能耗優(yōu)化。

其本質(zhì)是通過(guò)“數(shù)據(jù) + 模型”,構(gòu)建新型服務(wù)體系。

1.數(shù)據(jù)采集。恒逸石化對(duì)燃燒過(guò)程中涉及到的數(shù)百個(gè)變量參數(shù)進(jìn)行深度挖掘,識(shí)別出對(duì)鍋爐燃燒能耗影響最大的十幾個(gè)關(guān)鍵參數(shù),如進(jìn)風(fēng)量、燃料量、蒸汽壓力、爐膛負(fù)壓、煙氣濃度、氧氣量、煙氣量、蒸汽體積等,并重點(diǎn)采集十幾個(gè)關(guān)鍵參數(shù)與燃燒能耗一段時(shí)間內(nèi)的歷史數(shù)據(jù),形成離線學(xué)習(xí)樣本集。

2.模型搭建?;诖_定的十幾個(gè)關(guān)鍵參數(shù),一方面,通過(guò)數(shù)理分析、機(jī)理推導(dǎo),得出關(guān)鍵參數(shù)與燃燒能耗之間的機(jī)理模型,并基于機(jī)理模型定性分析出關(guān)鍵參數(shù)(控制量)與燃燒能耗(被控量)之間的變量關(guān)系(增減、比例、指數(shù))、模型結(jié)構(gòu)(一次、二次、高次),以及部分關(guān)鍵參數(shù)在一定物理?xiàng)l件下的合理變化范圍,初步確定模型部分結(jié)構(gòu)信息。

另一方面,基于大量的離線學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù),通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘(回歸、聚類、分類、關(guān)聯(lián)等)方法對(duì)已確定的機(jī)理模型進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練優(yōu)化,得到離線數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)下精確的模型。

3.模型應(yīng)用。訓(xùn)練后的模型可以部署在本地也可部署在云端,一旦模型部署應(yīng)用,新的在線數(shù)據(jù)將源源不斷輸入到離線訓(xùn)練的模型中,一方面,基于在線優(yōu)化算法可以動(dòng)態(tài)優(yōu)化,進(jìn)一步完善模型參數(shù)。

另一方面,模型輸出結(jié)果可以形成四類模型,用來(lái)解釋工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)四個(gè)基本問(wèn)題:一是解釋發(fā)生了什么,即監(jiān)測(cè)模型,如故障報(bào)警,超界響鈴等;二是解釋為什么會(huì)發(fā)生,即診斷模型,如故障診斷模型、故障定位模型;三是解釋接下來(lái)會(huì)怎樣,即預(yù)測(cè)模型,如剩余壽命預(yù)測(cè)模型,功率預(yù)測(cè)模型;四是解釋該怎么辦,即決策模型,如維護(hù)策略模型,控制策略模型。

4.反饋控制。所有的模型最終都需要將輸出的結(jié)果反饋給實(shí)際對(duì)象形成閉環(huán),反饋控制存在兩種方式:一種是模型輸出輔助決策方案,如是否需要延長(zhǎng)設(shè)備運(yùn)行時(shí)間、提前啟動(dòng)應(yīng)急系統(tǒng),調(diào)整生產(chǎn)訂單計(jì)劃等,并由人參與到反饋閉環(huán)。

另一種是模型直接輸出優(yōu)化后的一組控制參數(shù),直接作用到控制系統(tǒng)中,調(diào)整生產(chǎn)過(guò)程中風(fēng)閥電機(jī)、進(jìn)料量等參數(shù),實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)控制優(yōu)化。當(dāng)前,企業(yè)中廣泛采用的是基于模型的輔助決策,并由人參與到反饋閉環(huán)過(guò)程。在環(huán)境擾動(dòng)較小、系統(tǒng)模型相對(duì)簡(jiǎn)單生產(chǎn)過(guò)程中可采用直接作用到控制回路的方式。

5.服務(wù)提升。無(wú)論是優(yōu)化后的決策方案還是優(yōu)化后的控制參數(shù)一旦作用到實(shí)際物理對(duì)象中,都能夠?qū)υO(shè)備運(yùn)行的各項(xiàng)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整,進(jìn)而改變系統(tǒng)整體能耗、停機(jī)維修成本等,產(chǎn)生實(shí)際的經(jīng)濟(jì)效益。恒逸石化基于“數(shù)據(jù) + 模型”構(gòu)建新型服務(wù)體系,實(shí)現(xiàn)燃煤消耗降低 4%左右,蒸汽量提升約 3%,每年節(jié)省 1000 多萬(wàn)元燃煤成本。

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原文標(biāo)題:一文讀懂工業(yè)大數(shù)據(jù)

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