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我国工业互联网平台垂直行业应用走向纵深
  • 点击数:4876     发布时间:2019-06-27 11:36:00
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高端装备行业具有产品复杂、价值高、生命周期长以及生产与管理复杂等特点。当前平台应用以全链条打通的协同设计、基于模型开展深度数据分析的设备健康管理等创新应用为主,兼具数字化分析的工艺调优及软件上云叠加简单数据分析的供应链管理等传统应用。
关键词:

一、高端装备行业重点围绕产品全生命周期开展平台

高端装备行业具有产品复杂、价值高、生命周期长以及生产与管理复杂等特点。当前平台应用以全链条打通的协同设计、基于模型开展深度数据分析的设备健康管理等创新应用为主,兼具数字化分析的工艺调优及软件上云叠加简单数据分析的供应链管理等传统应用。主要表现在以下四个方面:

(一)在研发设计环节,重点关注复杂产品多专业协同设计与仿真验证。例如,为提升研发效率,波音基于达索 3DEXPERIENCE 平台实现了多专业协同设计,提升数字化协同能力,降低 40-60%成本。再如,中国航天科工集团第四研究院基于索为 SYSWARE 平台实现商用航天的固体火箭发动机总体论证,通过 13 个设计流程、30 个专业算法、7 个工具软件开展仿真,设计人员工作效率提升14 倍。

(二)在生产制造环节,重点关注关键生产工艺优化。例如,德马吉森精机基于 CELOS 系统将工件生产的整个工艺流程在计算机上进行 1:1 仿真,根据仿真验证结果优化加工工艺,从而确保加工计划完整正确,有效避免碰撞并最大限度缩短装卡时间。

(三)在经营管理环节,重点关注供应链深度协同与优化。例如,空客集团依托富士通 Colmina 平台整合众多上游供货厂商,通过平台的自动标识与数据分析服务,实现飞机制造零部件的高效管理与精准采购,减少供应链成本 20%。

(四)在设备运维环节,重点关注高价值设备的预测性维护。例如,泰隆减速机公司基于徐工信息汉云平台对机床联网采集数据,结合机床机理模型,通过大数据分析技术对机床进行实时监测与预测性维护,设备利用率提高了 7.65%,设备运维成本降低 20%。再如,中联重科通过中科云谷平台建立基于机理和机器学习的模型,对主油泵等核心关键部件进行健康评估与寿命预测,实现关键件的预测性维护,从而降低计划外停机概率和安全风险,提高设备可用性和经济效益。

二、流程行业以资产、生产、价值链的复杂与系统性优化为应用重点

此类流程行业具有原材料与产品价格波动频繁、资产价值高、排放耗能高、生产安全风险大等特点,由于其连续生产要求,行业普遍具有较高的自动化与信息化基础。现阶段平台应用多为全流程系统性优化的全价值链一体化、运用新技术的资产管理等创新型应用,部分为基于模型开展深度数据分析的生产管理优化、能耗及安全管理等传统应用。具体包括四个方面:

(一)是开展高价值设备的资产管理优化。例如,中化能源科技依托中化工业互联网平台,运用工业大数据及人工智能等技术,对泵机群、压缩机、蒸汽轮机等装备进行健康管理,实现了设备故障的诊断、预测性报警及分析,设备维护成本每年减少 15%。

(二)是生产环节通过对原料配比与控制参数的优化,提升生产效率。例如,中国石化依托平台对近 4600 个批次的石脑油原料进行分析建模,形成 13 个典型操作类型,组成了操作样本库。通过该方法计算优化工艺操作参数,使汽油收率提高 0.22%、辛烷值提高 0.9,实现生产工艺优化。再如,华能重庆珞璜电厂基于华能 AIdustry 工业互联网平台,构建 18 个设备的热力学模型,通过历史数据基于模型计算出平均工况下最优发电技术煤耗比平均发电煤耗降低了 2.2 克/千瓦时,可节省 7480 吨标煤,全年节约 598 万元左右。

(三)是提升能耗、排放与安全管理水平。例如,为降低成本,酒钢集团基于东方国信 Cloudiip 平台通过大数据分析计算出不同设备和系统的能源数据实现能耗管理,单座高炉每年降低成本2400 万元、单座高炉每年减少碳排放 20000 吨,冶炼效率提升10%。再如,为增强安全保障,河南能源化工集团基于寄云科技的安全生产管控平台,将设备数据和运营管理系统数据集成与分析,实现对下属多个化工园区及厂区的重点工艺和设备、环保设施、重大危险源等信息的安全监控及历史数据查询,提高安全管理水平。

(四)是基于平台的产业链、价值链一体化协同。例如,为加强产品竞争力,推动向“基地间生产合同分工制造”的转变,宝武集团基于宝信工业互联网平台将多属地云平台集成为一个整体的分布式平台系统,并叠加生产与经营管理数据的分析,促进多基地生产、销售等层面的协同与整合,实现整体产销能力的提升。

三、家电、汽车等行业侧重于规模化定制、质量管理与产品后服务应用

此类行业具有产品同质化严重、市场竞争激烈特点,在工业互联网平台的应用中,创新型应用重点关注全流程系统性优化的大规模定制、基于产品大数据分析挖掘的产品后服务等场景,传统应用升级以大数据分析优化的质量管理为代表。主要聚焦于以下三个方面:

(一)开展大规模定制通过产品差异化提升利润水。例如,康派斯房车基于海尔 COSMO 平台开展大规模定制,用户参与到定制需求提交、设计解决方案交互、众创设计、预约下单等产品全生命周期,综合采购成本下降 7.3%,生产周期从 35 天缩短到 20 天,产品溢价达 63%。

(二)拓展产品后服务市场,提升产品附加值。例如,北汽福田汽车通过车联网建立基于客户“车生活”的生态系统,开展车队管理、汽车金融服务、数据服务、车货匹配及影音娱乐等增值服务,提高市场竞争力和占有率。再如,一汽集团基于平台依托车联网开展车载娱乐、道路救援、智慧停车、车险服务等增值业务,现已有 200 万入网车辆得到服务。

(三)提升质量管理水平,降低不良品率。例如美的基于M.IoT平台通过对系统中品质数据进行大数据自学习优化,品质一次合格率从94.1%提升到96.3%。

四、制药、食品等行业的平台应用以产品溯源与经营管理优化为重点

此类行业具有产品安全要求高、市场销售压力大、资金周转与库存管理难度大等特点。平台应用以软件上云叠加数据分析的库存管理、销售与财务管理等应用为主,部分为产品溯源等特色创新型应用。当前主要聚焦在以下两方面:

(一)产品溯源,保证食品药品安全。例如茅台酒厂基于浪潮平台通过由浪潮质量链发码系统实时提供的酒瓶二维码,可追溯每瓶酒的生产、原料等数据,并且通过 APP 将扫描的销售时间、地点等信息更新到平台,以保证酒的品质。

(二)提升库存、销售与财务管理水平。例如,今麦郎基于金蝶财务管理平台规范业务流程,并制定各类销售政策,实现集团对子公司业务管控,业务流程匹配度由 40%提升到 95%,销售政策执行的有效性由 90%提升到 100%,财务结账速度由 10 天缩减为 5 天,库存呆滞发生的可能性由 100%降低到 5%,提升运营效率。

五、电子信息制造业重点关注质量管理与生产效率提升

该行业具有产品种类多、升级换代周期短、生产质量要求较高等特点。当前平台应用以软件上云叠加数据分析的库存管理等应用为主,同时开展了基于模型开展深度数据分析或运用新技术的质量管理等应用。当前聚焦以下两方面:

(一)基于平台的大数据分析能力,提升产品质量。例如富士康基于电子元器件表面贴装制造平台开展车间设备实时可视化、设计与制造协同、大数据智能决策,从而实现人均产出提升 20%,产品良率提升 30%。再如,华星光电依托 TCL 格创的 Getech 东智平台通过海量图像样本库和基础算法库,基于 AI 开展视觉检测和缺陷判定,目前的缺陷识别速度达到 50 毫秒,缺陷分类识别准确率为 90%,为华星光电每年增收约 1000 万元。为加强质量管理,华为打通供应商、研发、制造、市场返还等产业链全流程关键质量数据,构建全球测试大数据质量预警体系,实现供应商来料质量预警、制造过程质量预警及网上返还质量预警,驱动质量管控从事后拦截向事前预测、预防方向转变,批量问题起数降低 9%,开局坏件数改进 15%,早期返还率改进 24%。

(二)生产效率提升与库存优化,提升企业运营效率。例如顺络迅达电子公司基于航天云网 INDICS 平台通过大数据分析,实现产品从设计研发、采购、生产、质量、销售、物流等全业务流程的监控和运行调度,使其生产经营效率提高 30%,年度生产成本降低 200 万元。再如新华三基于紫光云引擎平台将印刷机、贴片机、AOI 等设备接入,采集设备运行数据和工艺数据,实现企业全过程数据融通,新华三生产库存周转率在过去三年提高 50%以上,运营效率得到提升。

来源:大海科技

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