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2019-06-21

李穎:充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價值,推進工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展

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隨著第四次工業(yè)革命的探索逐漸走向深入,數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟時代新驅(qū)動要素的作用日益凸顯,與傳統(tǒng)要素相比,數(shù)據(jù)具有更強的可復制性、更易共享、且可無限增長和供給,使突破有限自然資源供給對經(jīng)濟增長制約成為可能,對培育經(jīng)濟發(fā)展新動能、開辟發(fā)展新道路具有重要意義。制造業(yè)是國民經(jīng)濟的主體和根基,工業(yè)數(shù)據(jù)的深度開發(fā)利用既是數(shù)字經(jīng)濟實質(zhì)發(fā)展的標志,也是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的難點和關鍵。隨著新一代信息技術的不斷擴散和深度應用,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺應運而生,工業(yè)產(chǎn)品和生產(chǎn)經(jīng)營活動全生命周期數(shù)據(jù)的采集、存儲、分析、共享、應用、服務增值等正呈現(xiàn)日新月異的勃勃生機,催生了一系列新產(chǎn)品、新模式、新業(yè)態(tài),推動制造業(yè)加速向數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化變革。

 

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺使數(shù)據(jù)價值充分釋放成為可能

在消費互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展過程中,一批企業(yè)通過對消費者行為數(shù)據(jù)的深度挖掘,已在商業(yè)變革中取得顯著成效,并催生出一批數(shù)據(jù)驅(qū)動的新商業(yè)模式。但在工業(yè)領域,由于數(shù)據(jù)采集更困難、數(shù)據(jù)種類更復雜、數(shù)據(jù)應用專業(yè)難度更大,對數(shù)據(jù)應用的開發(fā)利用顯得相對滯后。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的發(fā)展使得工業(yè)數(shù)據(jù)在采集、分析和應用方式上發(fā)生巨大轉(zhuǎn)變,為工業(yè)數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值開辟了廣闊空間。

 

一是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺帶來了數(shù)據(jù)采集方式的根本改變。傳統(tǒng)的工業(yè)數(shù)據(jù)采集主要通過人工錄入、調(diào)查問卷、電話隨訪等方式進行。這種采集方式得到的數(shù)據(jù)數(shù)量少、時效性差、精度低、成本高。隨著條形碼、二維碼、RFID、工業(yè)傳感器、工業(yè)自動控制系統(tǒng)、CAD/CAM/CAE/CAI、5G等技術在工業(yè)領域得到廣泛應用,工業(yè)數(shù)據(jù)的采集方式出現(xiàn)了本質(zhì)的改變,工業(yè)企業(yè)可獲得的數(shù)據(jù)來源更豐富、更全面、更及時,數(shù)據(jù)種類更多(不僅可獲得來自信息化系統(tǒng)的IT數(shù)據(jù),還能獲得來自設備、員工、生產(chǎn)環(huán)境的OT數(shù)據(jù)),為工業(yè)數(shù)據(jù)創(chuàng)新應用奠定了更具時效性、準確性、完整性的數(shù)據(jù)基礎。
 

二是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺加速了工業(yè)數(shù)據(jù)分析方式的創(chuàng)新突破。工業(yè)設備可不間斷產(chǎn)生數(shù)據(jù),并且可實現(xiàn)毫秒級頻率的數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)量龐大,且涉及的數(shù)據(jù)種類、數(shù)據(jù)格式以及數(shù)據(jù)結構多樣,專業(yè)關系復雜,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方式無法有效應對。此外,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析往往將數(shù)據(jù)存儲在邊緣側或獨立的系統(tǒng)中,使數(shù)據(jù)互聯(lián)、互通、互操作受阻,無法有效提取和協(xié)同應用所需的相關數(shù)據(jù),阻礙了數(shù)據(jù)的相關分析、系統(tǒng)利用和價值轉(zhuǎn)化。以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺為基礎,創(chuàng)新應用邊緣計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術可突破主觀認知局限和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的因果范式,從海量工業(yè)數(shù)據(jù)中識別數(shù)據(jù)間的相關性,深入挖掘數(shù)據(jù)潛在關聯(lián)價值,形成決策新范式和新洞察。

 

三是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺成為數(shù)據(jù)價值創(chuàng)造的最佳載體。傳統(tǒng)工業(yè)數(shù)據(jù)應用方式大多是基于企業(yè)部分歷史數(shù)據(jù)開展局部分析,將部分個體經(jīng)驗提煉成因果規(guī)則,并加以推廣應用。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的出現(xiàn)可實現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的在線、實時、動態(tài)、跨界分析應用,為工業(yè)企業(yè)的產(chǎn)品服務、生產(chǎn)經(jīng)營決策等方面提供更全面、更快速、更精確的大數(shù)據(jù)支持,將因果規(guī)則轉(zhuǎn)變?yōu)榛谙嚓P數(shù)據(jù)的個性化精準決策。在此基礎上,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺可支持企業(yè)加速打破傳統(tǒng)業(yè)務煙囪式的發(fā)展模式,大大提高了數(shù)據(jù)流動的自動化水平,實現(xiàn)跨越地域、跨越組織的設備、業(yè)務、市場數(shù)據(jù)的創(chuàng)新協(xié)同應用,構建開放生態(tài)體系和創(chuàng)新發(fā)展模式。

 

基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的數(shù)據(jù)創(chuàng)新應用取得明顯實效

得益于工業(yè)數(shù)據(jù)在采集、分析、應用方式的變革,數(shù)據(jù)驅(qū)動型創(chuàng)新應用對于推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺價值落地和快速發(fā)展成效顯現(xiàn)。根據(jù)數(shù)據(jù)流動范圍和復雜程度,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的創(chuàng)新應用已在設備、企業(yè)和供應鏈等不同層級上產(chǎn)生了明顯實效。

 

一是設備級數(shù)據(jù)應用,實現(xiàn)在線、實時設備管理。設備級數(shù)據(jù)應用是最基礎的數(shù)據(jù)應用,無論是工業(yè)企業(yè)對于來自聯(lián)網(wǎng)設備運行信息的高級分析,還是設備制造商對自身產(chǎn)品在全生命周期中的理解、管理、診斷和維護,都需要從原先單純依賴人工、經(jīng)驗轉(zhuǎn)變成基于數(shù)據(jù)所得出的更科學和更高效的決策。設備級數(shù)據(jù)應用通過實現(xiàn)工業(yè)設備的互聯(lián)互通,將設備的運行狀態(tài)轉(zhuǎn)化為數(shù)字,實現(xiàn)可視化,并基于采集來的數(shù)據(jù)對工業(yè)設備進行進一步的數(shù)據(jù)分析,如故障診斷通過設備運行中的相關信息來識別其技術狀態(tài)是否正常,確定故障的性質(zhì)與部位、尋找故障起因、預報故障趨勢,并提出相應對策;預測性維護是基于歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)對即將出現(xiàn)的問題進行預判,可有效縮短設備非計劃停機時間、保證生產(chǎn)計劃、降低運維成本;產(chǎn)品即服務是設備制造商從出售產(chǎn)品向提供服務(如遠程運維、預測性維護等)的商業(yè)模式轉(zhuǎn)變,可為客戶帶來創(chuàng)新價值、為制造商提供新的收入來源。

 

二是企業(yè)級數(shù)據(jù)應用,實現(xiàn)企業(yè)精益管理。企業(yè)級數(shù)據(jù)應用是指打通企業(yè)OT數(shù)據(jù)與IT數(shù)據(jù),基于數(shù)據(jù)分析為企業(yè)整體業(yè)務和運營優(yōu)化提供科學決策,實現(xiàn)企業(yè)精益管理。企業(yè)級數(shù)據(jù)應用種類較為豐富,包括質(zhì)量管理、能源管理、安全管理、生產(chǎn)過程管理等。全面質(zhì)量管理是企業(yè)級數(shù)據(jù)應用的典型例子。傳統(tǒng)的質(zhì)量管理方式主要在生產(chǎn)制造結束之后進行質(zhì)量檢測。這種單環(huán)節(jié)的檢測方式對人員經(jīng)驗的依賴性較高,容易造成漏檢、標準不一致等問題;這種檢測方式不能識別出不合格產(chǎn)品的原因和環(huán)節(jié),從而無法從根本上提升產(chǎn)品合格率。數(shù)據(jù)驅(qū)動型全面質(zhì)量管理應用可整合設備、員工、工藝、環(huán)境、質(zhì)檢等多方數(shù)據(jù),以點到面形成全面質(zhì)量管理解決方案。在制造環(huán)節(jié),針對設備(基于設備管理保證生產(chǎn)過程質(zhì)量一致性)、員工(基于機器視覺識別員工錯誤操作)、環(huán)境(實現(xiàn)環(huán)境智能監(jiān)控)、工藝(基于機器學習識別參數(shù)最優(yōu)解)方面,形成基于數(shù)據(jù)的單點質(zhì)量管理應用;在質(zhì)檢環(huán)節(jié)采用基于機器視覺的質(zhì)檢方法,可確保質(zhì)檢結果一致性和準確性比其他質(zhì)檢方法有顯著的提升,基于機器學習分析質(zhì)檢結果,利用缺陷智能追蹤,確定出現(xiàn)質(zhì)量問題的原因和環(huán)節(jié),并采取相應改善措施,形成質(zhì)量管理閉環(huán),實現(xiàn)全面質(zhì)量管理。

三是供應鏈級數(shù)據(jù)應用,實現(xiàn)供應鏈動態(tài)精準協(xié)同。供應鏈級數(shù)據(jù)應用是工業(yè)數(shù)據(jù)在企業(yè)間的延伸、交互,涉及企業(yè)、供應商、分銷商、客戶等多個參與方,包括計劃、采購、生產(chǎn)、物流等一系列環(huán)節(jié)。高級排程是供應鏈級數(shù)據(jù)應用的典型例子。企業(yè)根據(jù)需求預測形成生產(chǎn)計劃的同時,可將訂單計劃自動拆解成相應的采購計劃、物流計劃等,并與零部件供應商、物流服務商的系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)交互,根據(jù)實際情況預測可能出現(xiàn)的變化(如某特定產(chǎn)品供應商出現(xiàn)產(chǎn)能不足的情況、貨運公司無法正常運輸?shù)龋蜥槍Τ霈F(xiàn)的突發(fā)狀況(如緊急訂單、零部件丟失等)調(diào)整生產(chǎn)安排,實現(xiàn)供應鏈動態(tài)精準協(xié)同。


供應鏈級數(shù)據(jù)應用通過企業(yè)間的數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)交易,還可實現(xiàn)社會制造能力開放共享、供應鏈金融、UBI、融資租賃等產(chǎn)融創(chuàng)新模式,為我國經(jīng)濟發(fā)展提供新動能。

 
 
進一步加快數(shù)據(jù)驅(qū)動型創(chuàng)新應用落地推廣
 
進一步加快數(shù)據(jù)驅(qū)動型創(chuàng)新應用落地推廣,需要構建完善的工業(yè)數(shù)據(jù)治理體系,以數(shù)據(jù)價值為牽引不斷拓展數(shù)據(jù)應用規(guī)模、提升數(shù)據(jù)應用價值,最大化釋放數(shù)據(jù)效能。

 

一是完善數(shù)據(jù)治理體系,持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)開發(fā)利用環(huán)境。健全工業(yè)數(shù)據(jù)交易、共享制度。從法律層面對工業(yè)數(shù)據(jù)資源的產(chǎn)權屬性予以界定,完善數(shù)據(jù)價值評估,建立健全工業(yè)數(shù)據(jù)資源交易機制和定價機制,探索成立全國性工業(yè)數(shù)據(jù)交易中心;完善工業(yè)數(shù)據(jù)安全和隱私保護體系。推動完善工業(yè)數(shù)據(jù)安全等級保護制度,建立兼顧安全與發(fā)展的工業(yè)數(shù)據(jù)管理和保障體系,加強對商業(yè)秘密、敏感數(shù)據(jù)及隱私的保護。

 

二是加強應用價值挖掘,拓展數(shù)據(jù)開發(fā)利用規(guī)模。加強數(shù)據(jù)開發(fā)利用項目的價值落地。以數(shù)據(jù)應用價值為牽引,將大數(shù)據(jù)技術、機理模型和分析結果更為便捷、精準、低成本地運用到各業(yè)務場景,切實幫助企業(yè)實現(xiàn)降本提質(zhì)增效、決策優(yōu)化和業(yè)務延伸;擴大數(shù)據(jù)協(xié)作范圍,實現(xiàn)數(shù)據(jù)應用規(guī)模與效益倍增。通過打通產(chǎn)業(yè)鏈、價值鏈數(shù)據(jù),提升工業(yè)數(shù)據(jù)的跨行業(yè)適用性,實現(xiàn)數(shù)據(jù)一次采集、多方反復使用,實現(xiàn)規(guī)模和價值倍增,推動形成工業(yè)數(shù)據(jù)應用的新模式、新業(yè)態(tài)。

 

三是開展數(shù)據(jù)創(chuàng)新試點示范,加快數(shù)據(jù)開發(fā)利用模式迭代創(chuàng)新。打造一批典型數(shù)據(jù)應用案例,加強試點示范引路。鼓勵有基礎、有需求、有動力的企業(yè)深度開展數(shù)據(jù)開發(fā)利用,加強基于新一代信息技術的工業(yè)機理模型研發(fā),加快形成一批基于數(shù)字孿生、大數(shù)據(jù)分析、人工智能的數(shù)據(jù)驅(qū)動型典型案例和解決方案;培育數(shù)據(jù)創(chuàng)新生態(tài)體系,加快數(shù)據(jù)驅(qū)動型制造業(yè)發(fā)展模式的迭代創(chuàng)新。在數(shù)據(jù)范圍、應用規(guī)模、開發(fā)深度不斷拓展的基礎上,加強涵蓋數(shù)據(jù)技術、應用、產(chǎn)業(yè)、資本、人才等要素的數(shù)據(jù)創(chuàng)新生態(tài)體系建設,為探索形成和迭代創(chuàng)新數(shù)據(jù)驅(qū)動型制造業(yè)發(fā)展模式提供強大支持。

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