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趙剛:大數據驅動工業4.0之路

  【稿件說明】本文為“大數據100分”活動分享內容。大數據100分,是中關村大數據產業聯盟的特色活動。稿件內容由中關村大數據產業聯盟授權數據觀(www.www.huatairui.com)發布,未經允許請勿轉載。

  主講嘉賓:趙剛

  人:中關村大數據產業聯盟工業大數據專業委員會 副主任 趙積春

  整 理:李驕陽(微夢時代)

  嘉賓介紹:

  趙剛,博士,北京賽智時代信息技術咨詢有限公司(CIOManage )創始人,主要從事智慧產業和智慧應用咨詢。曾任賽迪顧問公司高級副總裁,分管信息化、互聯網與管理咨詢業務,曾任賽迪時代公司總裁,賽迪學者。長期致力于信息化與信息產業的研究和咨詢,服務的政府和企業客戶超過 100家。著有專著《大數據:技術和應用實踐指南》、《IT 管理體系——戰略、管理和服務》,參編《信息化基本知識》、《智慧城市:規劃、建設與測評》、《信息系統審計》等著作,近期主持完成銀行大數據應用、保險大數據應用、互聯網公司大數據應用、大數據營銷等研究報告多本。

  以下為分享實景全文:

  各位專家好。我是北航學CIMS的博士,畢業后一直從事企業信息化的工作,曾經為中國航天科工集團、中國電子、中國一拖集團、中國有色礦業集團、德州晶華集團等制造企業提供過信息化咨詢服務,近些年的研究重點是大數據,所以,今天結合我的所學,以咨詢師的角色,從理念和架構層面談談大數據與工業4.0,與各位專家進行交流。

  一、對工業4.0的理解

  1、關于工業4.0 的概念。

  工業4.0是工業現代化發展的新階段,是在互聯網、物聯網、大數據、云計算等新一代信息技術應用基礎上的工業革命的新階段,用總書記的話,也是一個新常態。不同國家有不同的概念,側重點各有不同,但我個人認為本質上是一樣的。美國人把它稱為工業互聯網,德國人把它稱為工業4.0,中國則可能稱為“互聯網工業”、智能制造,“ ”代表著一種融合,互聯網與工業的深度融合。

  為什么不同國家有不同的叫法,我認為,是從本國的優勢和基礎出發,試圖爭奪這一場革命的主導權、發言權和命名權。其實,這次革命是我們縮短落后的機會。美國是互聯網最發達的國家,一直主導著全球互聯網經濟的發展,美國GE等公司也試圖把控工業互聯網的發展方向,一直倡導“工業互聯網”,這個詞的重心落在了互聯網。德國是全世界制造業最為發達的國家之一,特別是裝備制造業,全球領先,西門子公司是德國工業自動化的典型代表,全球管理軟件的龍頭SAP公司也是德國企業,德國還有一個牛叉的弗勞恩霍夫協會。德國依托其先進的工業制造能力,也試圖主導這一場以互聯網和物聯網應用為特色的新工業革命,德國把它命名為第四次工業革命,即工業4.0,我認為重心仍在新工業。中國既不是互聯網最發達的國家,也不是制造業最發達的國家,但卻是全球最大的互聯網應用市場和最大的制造加工廠。作為全球第二大經濟體,中國努力搶抓住新一輪產業升級的機會,積極推進信息化與工業化深度融合,李克強總理提出“互聯網 ”行動計劃,一個“ ”仍是融合,也符合我們工業基礎和互聯網應用的現狀。盡管我們信息化平均水平不高,但不代表我們一些龍頭企業的水平不高。

  這是我個人認為工業4.0其提出的一個很大背景。我在后面介紹中的工業4.0不特指哪個國家,是個統稱。德國工業4.0我會專門標識。

  2、關于工業4.0 的基本特征。

  在德國實施“工業4.0”戰略的建議中,工業4.0是基于CPS的智能工廠和智能生產組成的,它們又是更大萬物互聯網網和服務互聯網的一部分。

  與更大的互聯網一樣,工業4.0它強調生產要素的互聯、集成、共享。互聯是集成的基礎,工業生產中各種設備通過傳感器等連接到互聯網中。集成,分三個層次,首先是企業內價值鏈各個環節的垂直集成,接著是企業價值網絡中上下游和相關方的橫向集成,最后是從客戶需求到產品服務的端對端的集成。

  關于德國工業4.0,大家介紹得很多,網上也有德國實施“工業4.0”戰略的建議(中文版)可以下載,就不展開介紹了。

  3、關于工業4.0 所帶來的工業變革和創新

  工業4.0是互聯網帶來的經濟社會結構變革引發的工業革命。通過互聯網、物聯網、云計算、大數據、機器人、3D打印、智能制造等技術帶來的低成本感知、高速移動連接、分布式計算和高級分析、先進加工制造、智能生產,新一代信息技術和全球工業系統正在深入融合,給全球工業帶來深刻的變革,創新企業的研發、生產、供應鏈運營、營銷和商業模式等。這些創新給不同行業的工業企業帶來了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。

  首先,是產品創新的革新。在工業4.0的產品創新中,是面向產品生命周期的產品創新,是以用戶為中心的產品創新,是用戶積極參與到創新過程的快速迭代式創新,是用戶和上下游合作伙伴共同參與的開放式、協同式的眾包、眾籌的創新。小米,樂視,都參與到了這場創新革命中,小米手機的開發就是一個典型例子,用戶討論產品的功能、外觀,產品測試版供用戶試用和點評,以此快遞迭代創新,最終完成產品的快速創新。小米站起來,Nokia卻倒下了。

  第二,是生產的革新。包括生產技術創新、模式和組織創新。在工業4.0的生產制造,是以互聯網、物聯網、機器人、大數據分析、3D打印等為特征的制造過程。制造的過程中,通過三維原型設計、制造仿真、3D打印的虛擬原型等,來分析和優化加工過程;通過以往產品使用數據的收集和分析,來發現缺陷,優化設計和制造工藝;通過數控機床的智能控制來實現精益的制造。例子很多,如,在GE公司,通過收集發動機運行狀況數據,來改進產品工藝和產品質量。在生產模式創新上,工業4.0智能工廠、智能生產、3D打印支撐產品的個性化定制,端到端集成,分布式生產等新興生產模式。在生產組織結構的創新,工業4.0將改變傳統大型制造的業態和組織模式,建立起智能工廠、產銷者、分布式3D打印車間等新業態。

  第三,是供應鏈的革新。在工業4.0的供應鏈管理,是以供應鏈聯盟、動態優化和大數據分析為特征的供應鏈管理。例如,京東商城,能保證貨物次日到達,這是依靠其智能化的供應鏈體系。通過供應鏈數據的預測分析,京東能夠預測各個配送店的貨物需求,提前備貨,保證客戶次日收到貨物。

  第四,是營銷的革新。在工業4.0的營銷,是以互聯網、移動、社交、大數據精準營銷、O2O營銷為主導的網絡營銷。營銷的主要過程在網上完成。小米公司是典型示例,產品的營銷就是通過口碑營銷在互聯網上進行傳播,在互聯網上開展活動,在互聯網上形成饑餓營銷,最終取代了傳統的分銷渠道,實現互聯網直銷。

  最終體現為商業模式創新。工業4.0時代,創新發生在每個環節,將帶來工業企業生產、經營、管理模式的變革,是直接改變工業企業的商業模式。今天,大部分工業企業是在銷售產品,明天,很多工業企業可能是在賣服務。例如,一汽集團,今天是在銷售汽車,隨著車聯網的發展,也許有一天,增值收入遠超過產品收入,我猜一汽可能要給大家送汽車,通過各類車聯網增值服務來彌補送汽車的成本。

  總之,工業4.0,就是互聯網工業時代,一個以互聯網思維和互聯網生產力來徹底推進工業革命的新時代!

  二、大數據是實現工業4.0的核心資源和動力源

  工業大數據是一個新的概念,從字面上理解,工業大數據是指在工業領域信息化和互聯網應用中所產生的大數據。隨著信息化與工業化的深度融合,隨著互聯網與工業的融合,新一代信息技術滲透到了工業企業產業鏈的各個環節,條形碼、二維碼、RFID、工業傳感器、工業自動控制系統、物聯網、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技術在工業企業中得到廣泛應用,尤其是互聯網、移動互聯網、物聯網、云計算、3D打印、機器人、智能制造等新一代信息技術在工業領域的應用,工業企業也進入了工業4.0的新的發展階段,工業企業所擁有的數據也日益豐富。

  德國工業4.0也指出,隨著信息物理系統(CPS)的推廣、智能裝備和終端的普及以及各種各樣傳感器的使用,將會帶來無所不在的感知和無所不在的連接,所有的生產裝備、感知設備、聯網終端,包括生產者本身都在源源不斷地產生數據,這些數據將會滲透到企業運營、價值鏈乃至產品的整個生命周期,是工業4.0的新資源、新燃料,數據是區別于傳統工業生產體系的本質特征,是工業4.0的核心。

  在“工業4.0”時代,制造企業的數據將會呈現爆炸式增長態勢。工業企業中生產線處于高速運轉,由工業設備所產生、采集和處理的數據量遠大于企業中計算機和人工產生的數據,從數據類型看也多是非結構化數據,生產線的高速運轉則對數據的實時性要求也更高。因此,工業大數據應用所面臨的問題和挑戰并不比互聯網行業的大數據應用少,某些情況下甚至更為復雜。

  工業大數據應用的兩個關鍵技術問題是數據建模和數據集成。

  1、數據建模的問題

  第一,產品數據建模是制造信息化的核心技術,也是工業大數據應用的核心。工業4.0實現了智能原料、智能部件、智能產品、智能設備、工人、智能生產線、智能工廠、客戶、智能供應鏈、物聯網、服務網之間的相互連接,必然產生出對這些實體的大數據進行建模的問題。首先要建設這些實體自身的數據模型,核心是產品模型,產品模型這是一個動態演變的全生命周期的模型,從需求一直到成品,再到轉化為對客戶的價值,包括產品需求、產品設計、產品工藝、產品加工、產品檢驗測試、產品維護等階段的模型數據。在4.0階段,產品數據模型有了新的創新,首先,外部計算機和設備將不再是記錄產品數據的主要手段,內嵌在產品中的傳感器將會獲取更多的、實時的產品數據(產品內存),使得產品管理能夠貫穿需求、設計、生產、銷售、售后到淘汰報廢的全部生命歷程。

  第二,產品與原料、部件、設備、工人、生產線、工廠、客戶、供應鏈之間相互關聯,建立起更為全面的工業企業數據模型,這種關聯比以往更為綜合、復雜,既有靜態結構關系關聯,也有動態行為關聯。

  第三,所有實體數據模型,在靜態模型的基礎上,還需要采集這些實體的動態行為模型,產品行為分析、客戶行為分析、設備行為分析、工廠行為分析等構成了工業大數據復雜的行為分析模型,使得工業大數據的洞察力更深刻也更復雜。在大數據營銷過程中,我們可能只需掌握客戶行為。但在生產制造中,我們需要知道產品、機器和工人的動態行為模型,在產品設計中,我們需要知道客戶的行為和意愿模型。

  所以,工業大數據應用建模遠比營銷大數據復雜。

  2、復雜工業環境下的數據集成

  在工業4.0的三種不同集成方式下,數據集成的模式也有不同的模型。工業4.0有三種境界的集成,也面臨三種境界的數據共享。

  一是企業內的垂直集成,要實現垂直的各個環節的產品數據交換與共享。從生產制造各個環節的數據的交換和共享,包括PLM所涉及的需求分析、產品設計、產品分析、產品工藝、產品加工制造、產品質量監測等各個環節的數據的共享,也包括MES所涉及的生產線、生產設備的數據的共享。在企業運營與管理數據的共享,包括ERP所涉及的組織結構、業務管理、生產設備、市場營銷、質量控制、生產、采購、庫存、電子商務、客戶服務等數據的整合與共享。

  二是橫向數據集成,各種上下游數據的交換與共享,包括客戶、供應商、合作伙伴等數據。一般是互聯網上XML文件傳輸。大數據技術的發展和應用,使得價值鏈上各環節數據和信息能夠被深入分析和挖掘,為制造企業提供看待價值網絡的全新視角。

  三是端到端的數據集成,生命周期的企業內外、制造、營銷、消費、經濟、產業、技術等大數據的交換與共享,真正的工業4.0的大數據集成與分析。

  三、工業大數據應用

  4.0下的案例很多,也體現為工業大數據應用,這是工業互聯網時代也是工業大數據時代。工業大數據的典型應用包括產品創新、產品故障診斷與預測、工業生產線物聯網分析、工業企業供應鏈優化和產品精準營銷等各個方面。

  一是德國實施“工業4.0”戰略的建議中的案例,大家可以看看。生產間歇的汽車車身裝配線來減少能源消耗。實際上生產排程的優化和調度,是西門子的案例。在生產間歇中隨時關閉那些不工作的部分以減少能源消耗,就成為一種必須具備的能力。工業4.0將更大程度地利用現有條件實現這一能力,以保證它能夠融入到生產設施從計劃到運行的整個過程。未來,機器人即便在很短的生產間歇也可以關閉,而在比較長的時間段,他們將保持一種被稱為“網絡喚醒模式”4的待命狀態。

  第二個典型應用是產品故障診斷與預測,這可以被用于產品售后服務與產品改進。無所不在的傳感器、互聯網技術的引入使得產品故障實時診斷變為現實,大數據應用、建模與仿真技術則使得預測動態性成為可能。

  在馬航MH370失聯客機搜尋過程中,波音公司獲取的發動機運轉數據對于確定飛機的失聯路徑起到了關鍵作用。我們就拿波音公司飛機系統作為案例,看看大數據應用在產品故障診斷中如何發揮作用。在波音的飛機上,發動機、燃油系統、液壓和電力系統等數以百計的變量組成了在航狀態,這些數據不到幾微秒就被測量和發送一次。以波音737為例,發動機在飛行中每30分鐘就能產生10TB數據。這些數據不僅僅是未來某個時間點能夠分析的工程遙測數據,而且還促進了實時自適應控制、燃油使用、零件故障預測和飛行員通報,能有效實現故障診斷和預測。

  三是產品創新的應用。客戶與工業企業之間的交互和交易行為將產生大量數據,挖掘和分析這些客戶動態數據,能夠幫助客戶參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中,為產品創新作出貢獻。福特公司是這方面的表率,他們將大數據技術應用到了福特福克斯電動車的產品創新和優化中,這款車成為了一款名副其實的“大數據電動車”。第一代福特福克斯電動車在駕駛和停車時產生大量數據。在行駛中,司機持續地更新車輛的加速度、剎車、電池充電和位置信息。這對于司機很有用,但數據也傳回福特工程師那里,以了解客戶的駕駛習慣,包括如何、何時以及何處充電。即使車輛處于靜止狀態,它也會持續將車輛胎壓和電池系統的數據傳送給最近的智能電話。這種以客戶為中心的大數據應用場景具有多方面的好處,因為大數據實現了寶貴的新型產品創新和協作方式。司機獲得有用的最新信息,而位于底特律的工程師匯總關于駕駛行為的信息,以了解客戶,制訂產品改進計劃,并實施新產品創新。而且,電力公司和其他第三方供應商也可以分析數百萬英里的駕駛數據,以決定在何處建立新的充電站,以及如何防止脆弱的電網超負荷運轉。

  第四個典型應用是工業物聯網生產線的大數據應用。現代化工業制造生產線安裝有數以千計的小型傳感器,來探測溫度、壓力、熱能、振動和噪聲。因為每隔幾秒就收集一次數據,利用這些數據可以實現很多形式的分析,包括設備診斷、用電量分析、能耗分析、質量事故分析(包括違反生產規定、零部件故障)等。如,在能耗分析方面,在設備生產過程中利用傳感器集中監控所有的生產流程,能夠發現能耗的異常或峰值情形,由此便可在生產過程中優化能源的消耗,對所有流程進行分析將會大大降低能耗。

  第五個典型應用是工業供應鏈的分析和優化。以海爾公司為例,海爾公司供應鏈體系很完善,它以市場鏈為紐帶,以訂單信息流為中心,帶動物流和資金流的運動,整合全球供應鏈資源和全球用戶資源。在海爾供應鏈的各個環節,客戶數據、企業內部數據、供應商數據被匯總到供應鏈體系中,通過供應鏈上的大數據采集和分析,海爾公司能夠持續進行供應鏈改進和優化,保證了海爾對客戶的敏捷響應。

  這只是拉開大數據驅動工業4.0的序幕,更精彩的還在后面。今天分享就到這里,謝謝各位。我的微信號是Knowbot,我也建了一個“產業互聯網交流群”,歡迎大家加入討論,謝謝!

  嘉賓互動:

  趙積春:

  感謝趙剛老師精彩的分享《大數據驅動工業4.0之路》,現在進入問答討論時間,請大家積極參與討論。

  劉愛軍:

  能再解釋一下端到端集成嗎?和橫向集成間的關系是什么?

  趙剛:

  @劉愛軍我理解,橫向集成是價值網絡上企業間集成。端對端是更加一體化無縫集成。

  Sunnyli

  海爾工業4.0是真有效果還是炒作呢

  趙積春:

  海爾工業4.0是真有效果,對嗎?

  趙剛:

  絕對有效。我雖然沒在海爾呆過,但參觀過多次。這是一家逐步大數據化、互聯網化的企業,尤其是全球供應鏈,營銷、服務網絡。張瑞敏也在推進海爾的組織變革。不變,海爾也會被小米、樂視怎樣的互聯網公司顛簸……

  胡權:

  @趙積春 @趙剛昨天跟海爾公司負責的副總裁交流了。不過海爾顯然不是工業4.0的模式,說是工業互聯網還差不多,或者是移動互聯網也行,它們提法是“互聯工廠”。

  趙積春:

  工業4.0時代的到來及發展后,小微企業還有生存的空間嗎?會不會只剩下幾個巨無霸的超級大公司壟斷的時代。

  趙剛:

  如果按照4.0發展趨勢,反而是小微企業分布式制造,顛覆巨無霸,中小微靠個性化定制,3D打印,接入平臺,更有生命力!大平臺萬眾創新,也是工業4.0的組織形式。

  趙積春:

  明白,大平臺 萬眾創新

  胡權:

  有可能,還需要探索,但個性化定制是結果,不是原因

  趙剛:

  @胡權·工業4.0研究院 3D打印,抹平了制造的門檻。

  胡權:

  還應該有經濟性問題,這對工業革命很重要

  Donny

  海爾的工業互聯網生產線智能化剛部署完,產品和服務智能化四年前從U-home開放開始布局,不晚。比國外家電行業快。日日順銷售和物流領先格力至少5年,產業互聯網更起的早,看執行力了。工業機器人的研發和工業互聯網的網絡標準可能會成為咱們中國發展的關鍵節點。

  趙剛:

  平臺是一方面,數據是一方面,生產線制造能力也是一方面。我們的生產線加工水平還有差距。都要加油趕,哪方面落后都不行。

  Donny

  是的。生產過程咱們幾乎沒有產生數據,提升不到c2f上去,生產線的開放不具備基礎。這一點,德國暫時領先美國。

  趙剛:

  工藝上的數據還是有的,只是利用得不好。

  Donny

  工藝數據有限而且這個環節與原料關聯不大,機器和工具智能化是基礎。mes是數據匯聚的池子,沒有軟件商為數據而生,法國的企業這方面進展較快。

  趙積春:

  時間差不多了,今晚上張總的正式講座分享先到此結束。感謝各位專家和群友的關注和支持!有感興趣和專家們可以私下繼續交流討論。再次感謝嘉賓"張總"和在線專家群友!

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