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兩會丨“新基建”首入政府工作報告,為產業發展注入數字動力
兩會丨“新基建”首入政府工作報告,為產業發展注入數字動力
2020-05-26
先進制造業·導讀“加強新型基礎設施建設,發展新一代信息網絡,拓展5G應用,建設充電樁,推廣新能源汽車,激發新消費需求、助力產業升級。”在今年的政府工作報告中,首次寫入了“新基建”這一概念。相比之前的傳統基建,“新基建”可以說是科技感滿滿。事實上,除了實物基建投資,它背后的數字化、智能化建設令人期待。在此次疫情防控中,人們就已經體驗到5G、AI等新型基礎設施建設在社會治理中的重要作用。多位代表委員在接受人民網記者采訪時認為,“新基建”不僅在經濟社會運行中發揮著重要的支撐作用,未來還將成為促進新一輪經濟增長的新動能。短期內,“新基建”有助于擴大需求、穩增長、穩就業;長期看,“新基建”將為產業發展注入數字動力,不斷釋放經濟增長潛力。新動能“新基建”支撐經濟高質量發展“新基建”不是新詞匯,早在2018年12月的中央經濟工作會議公報上,“新基建”首次出現在了官方文件上,而后,無論是中央的的頂層設計,還是地方的布局規劃,“新基建”都頻繁出現。對于加碼“新基建”帶來的積極作用,全國人大代表、中國信息通信研究院院長劉多向記者表示,新基建帶來的更多是平臺效應和對各個行業產業的賦能,要把握新一輪科技革命和產業變革的契機,充分發揮數字新技術、數字新基建、數據新要素以及數字經濟新形態的賦能作用,有力支撐經濟高質量發展和國家治理現代化。那么,新基建規模到底有多大?據海通證券預計,新基建2020年投資3萬億元,未來五年直接投資10萬億元、帶動投資17.1萬億元。以5G網絡建設為例,中國信息通信研究院近日指出,到2025年5G網絡投資累計將達1.2萬億元。更重要的是,5G網絡建設將有助于培育繁榮的互聯網經濟、人工智能、數字經濟等新技術產業,間接帶動數十萬億元的經濟總產出。全國人大代表、奧克斯集團董事長鄭堅江表示,傳統基建對我國的經濟增長和供給側結構改革起到的作用較為有限,而“新基建”則通過數字經濟和高端科技的快速發展為我國提供新一輪工業和科技革命的重要基礎,是我國經濟高質量發展的必要條件。他指出,在大數據、云計算、人工智能等技術創新的支撐下,“新基建”可以創造與滿足新需求,促進消費升級,促進新業態、新產業、新服務發展,實現結構轉型和產業升級,為我國的經濟增長提供創新和持久的動力,從而釋放經濟增長潛力,促進國民經濟持續健康發展。全國人大代表、浪潮集團董事長孫丕恕則向記者表達了進一步看法:“‘新基建’不僅能夠減緩疫情對經濟的負面沖擊,推動5G、人工智能、工業互聯網等新一代信息技術產業快速發展,促進傳統行業轉型升級,為實體經濟高質量發展提供科技新動能,還將為提升社會治理能力和公共服務水平打下堅實基礎。”新機遇“新基建”加快數字化轉型發展“新基建”的重要環節之一,是通過科技力量助推消費端各產業轉型升級,讓數字化更好的賦能居民生活。在全國人大代表、蘇寧集團董事長張近東代表看來,“新基建”是數字經濟的內核,將為數字經濟發展注入新動能。疫情之下,國民經濟的數字化轉型已成為大勢所趨,而新基建的到來更是加速了這一進程,同時也迫使企業開始轉型。“新基建同時考驗技術能力和產業積累,將支撐產業迭代和經濟高質量發展。”貝殼找房董事長左暉表示,以居住服務“新基建”為例,產業數字化、數字產業化,居住服務“新基建”將賦能更多新應用、激發更多新場景,促進產業轉型升級,推動居住服務走向品質化正循環,居住服務“新基建”要成為產業進化的“底座”,也要成為眾多中小企業發展的“助推器”。全國人大代表、聯泓新材料科技股份有限公司董事長鄭月明則表示,新基建為新材料這類流程制造業帶來了數字化轉型的機遇。工業互聯網、5G、無人機、機器人等新一代信息技術,和傳統生產制造進行融合,可實現人、裝置、產品、產業鏈和數據之間的“互聯互通”,可大幅提升安全生產、流程控制、工藝優化、需求預測、智能排產、設備維護、供應鏈管理等方面的效率。全國人大代表、聯想集團董事長兼CEO楊元慶認為,“新基建”有利于緩解疫情對中國經濟帶來的沖擊,穩定經濟增長,尤其從長期看,有利于為中國產業發展注入強大的“數字動力”,實現產業結構升級和增長方式的轉變,促進中國經濟高質量發展,增強中國經濟的國際競爭力。新方向“新基建”加速智能經濟到來城市是我國產業、技術、資本的首要聚集地,也是新基建的主要承載體。在新舊動能轉換、經濟增速趨緩、全球疫情加劇的背景下,新基建可為中國城市從信息化到智能化再到智慧化構筑一條高速之路。在全國政協委員、百度董事長李彥宏看來,新基建不僅能在中短期內創造大量投資機會、提升發展動能,而且能夠加速智能經濟的落地和智能社會的到來。“以交通領域為例,人工智能、5G等新技術正在成為拉動智能交通發展的新引擎。”他建議,國家應加強政策引導,鼓勵各地政府加大探索和投入,一方面加強探索城市智能交通運營商模式,鼓勵有條件的地區先行先試,另一方面則要加快交通路網車路協同智能化改造。兩會期間,楊元慶也提出了推動新基建和智慧經濟建設的建議。他認為,穩住經濟基本盤需要在供給側和需求側同時發力,其中在供給側,應大力發展以“新基建”為基礎的智慧經濟,穩定全球供應鏈產業鏈,以實現中國制造的“產業躍遷”;在需求側,應當繼續大力促進信息產品消費,拉動內需,以實現國內消費升級。在疫情防控過程中,無論是智慧醫療、智慧零售、智慧辦公還是智能制造,智能科技迸發出化危為機的驚人能量。“作為‘新基建’的重要一環,人工智能是新一輪產業變革的核心驅動力,將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量,并創造新的強大引擎,催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式,助力傳統行業轉型升級。不遠的將來,人工智能技術將滲透到國民經濟的方方面面。”來自人工智能產業一線的全國人大代表劉慶峰說出了自己對“新基建”的看法。他指出,如何更好地發揮人工智能在新基建中的重要作用,讓人工智能技術更好地同大數據和互聯網結合起來,進而不斷打磨產品,滿足社會剛需,將成為下一步產業發展的戰略方向。未來,隨著5G時代的到來,工業互聯網會更加普及,會創造更多的先進技術,融入到消費者的需求之中。有理由相信,隨著技術革命和產業變革,新基建的內涵和外延仍在不斷變化和豐富,其發展空間必將超乎想象。
工業互聯網發展需要解決的五個關鍵問題
工業互聯網發展需要解決的五個關鍵問題
2020-05-22
工業互聯網是智能工業發展的基礎設施,是工業向數字化、網絡化、智能化發展的核心支撐,是工業變革創新的重要載體。推進工業互聯網發展不是簡單的網絡和平臺建設,是個系統性推進工程,需要統籌部署,從根本上解決工業軟件、接口標準、工業網絡、數字安全和商業模式等系列問題,才能確保工業互聯網持續健康發展。來源:工信頭條  賽迪一工業互聯網發展需要解決五個關鍵問題一是解決工業機理模型數字化問題工業互聯網平臺是軟硬融合平臺,工業軟件在工業互聯網平臺數字化、網絡化和智能化控制以及商業模式創新中發揮著核心作用,工業產品的數字設計、驗證和測試,工業裝備的數字化控制,都離不開工業軟件支撐。工業軟件絕非一般的普通軟件,是工業機理模型數字化封裝和復用,需要對工業工藝、技術和機理等長期積累。目前,國際主流常用的各領域工業軟件有超過150余款,涵蓋研發設計、生產控制、測試驗證等環節,幾乎都是國外企業提供,且軟件封閉不開源不開放。我國工業各細分領域國產工業軟件全鏈條缺失,影響了國內企業工業互聯網集成工業軟件,已經成為了我國企業部署工業互聯網平臺最大障礙。二是解決數字工業設備集成互聯問完善接口標準是工業互聯網平臺發揮平臺系統集成、資源匯聚、信息共享等作用的關鍵。工業數字化設備網絡接入、工業軟件互聯互通等標準不統一,不同廠商提供工業數字化設備、工業軟件也就無法綜合集成和互聯互通,更無法建成一體化的工業互聯網平臺,互聯工廠和智能工廠也就無從談起。例如,目前市場上常用工業現場總線種類就超過20多種,由不同國際主要工業數字化設備廠商主導著,工業數字化設備五花八門,嚴重地影響了工業互聯網平臺對工業設備的綜合集成。三是解決數字工業設備高速互聯問題提供滿足工業應用場景需求的工業網絡接入服務,是工業互聯網平臺暢通內外信息流通渠道必要保障。固定光纖網絡無法解決工業設備移動化應用場景需求,傳統室內WiFi無法滿足海量設備接入、大場景移動漫游、多路數據高速率并發傳輸等需求,工業WiFi設備存在大場景部署無法彈性伸縮等問題。需要根據工業應用場景特殊需求,按照5G網絡服務能力,為工業應用場景量身定制能解決網絡接入痛點、技術切實可行、性價比高的5G專用網絡部署方案。四是解決工業網絡化服務商業價值問題商業模式創新是工業互聯網平臺發展的價值所在。企業數字化轉型絕對不是簡單的技術層面推動設備上云上平臺,是通過商業模式創新來重塑工業企業在數字化條件下的物資鏈、服務鏈、價值鏈。沒有商業模式重構的工業互聯網平臺建設,只能算是企業內部管理信息系統,難以從根本上推動企業數字化轉型和變革。目前,絕大部分工業企業在建設工業互聯網平臺過程中,都遭遇到了商業模式可行性問題。五是解決數字工業設備可管可控問工業互聯網平臺遭受病毒等網絡攻擊,產生的危害更為巨大。當前工業互聯網平臺安全風險來自多個不同層次,需要保障來自不同工業互聯網平臺服務廠商的硬軟件安全,確保不出現漏洞和后門;需要保障網絡接入安全,確保接入安全可信網絡;需要保障數據使用安全,嚴格按照工業數據分級分類要求管理和使用數據。目前面對工業設備全方位的安全保障體系由于技術、制度等原因尚未全面建立起來。二對策建議一是多措并舉推進工業軟件普及應用和跨越發展引導和支持工業軟件服務商服務化轉型,推進工業軟件網絡化和平臺化服務,提高模塊定制化成服務能力,滿足工業互聯網平臺綜合集成需要。創新工業軟件推進模式,鼓勵和支持各領域行業龍頭企業強強聯合,創新合作推進機制,成立工業軟件開發和運營公司,推動領域內工業軟件的攻關突破和商業化應用。構建“產學研用”協同推進機制,積極吸收高等院校和科研院所研究成果,豐富工業軟件機理模型,及時吸納應用端的反饋建議,加快工業軟件迭代升級,促進工業軟件從可用向好用不斷演進。二是加快建立涵蓋工業軟硬件的互聯互通標準體系加快建立工業網絡接入標準,組建工業網絡接入聯盟,以主流工業網絡協議為基礎,制定統一的工業網絡接入行業標準,適時上升為國家強制標準。建立數字工業設備接口標準,發展方便易用的工業設備連接器、轉接器、連接線等連接設備,促進工業設備集成互聯。建立工業軟件關鍵數據共享標準,方便數據導入導出、共享交換、迭代更新和挖掘分析。三是加快發展面向工業應用場景的網絡接入服務推進5G在工業應用場景的應用,根據工業應用場景特殊需求,選擇合適的網絡部署和組網模式,量身定做滿足接入需求、性價比高的專用網絡接入服務,提高大移動場景下網絡接入服務能力。持續優化工業WiFi,推進工業WiFi在工業應用場景的應用,提升移動部署和彈性伸縮服務能力,滿足中小工業企業應用場景接入需求。四是深化工業和互聯網融合創新加快推進企業上云步伐,按照先易后難、先外部后內部、促進業務創新等原則,做好企業上云規劃,謀劃好云端業務信息系統部署需求和部署方式,積極推進已建信息系統通過升級改造向云平臺遷移,鼓勵采購成熟的SAAS云業務系統服務和大型PAAS云平臺開展企業業務系統建設。構建企業大數據中心,統籌規劃企業數據資源,推進各類業務信息系統數據和系統分離,構建企業數據開發利用統一支撐平臺,以數據應用創新推動業務創新變革。適應社會運行模式的轉變,大力拓展網絡空間新服務,提供數字化、網絡化和智能化服務。五是構建面向數字工業應用場景的安全保障體系加快建立工業互聯網網絡接入、平臺運行、數據使用等安全保障措施,增強入侵檢測、電子認證、安全審計、角色管理等技術防護措施,加強產品安全測試和認證。完善技術、網絡、平臺、應用、人員等安全管理制度,建立工業互聯網平臺安全應急預案。
新基建成為數字經濟發展的戰略基石
新基建成為數字經濟發展的戰略基石
2020-05-16
來源:晶凱資本“新基建”為經濟發展提供新的驅動力“新基建”實際上是以數字基建為主的基礎設施建設。全國政協委員、國務院發展研究中心原副主任王一鳴表示,“新基建”相比老基建,有很多新的特征:一是“新基建”孕育了新的生產要素(即數據)。數據沒有新的基礎設施,很難成為生產要素加入經濟活動中。在新一輪科技革命的推動下,數據越來越成為核心的生產要素。二是“新基建”具有更大的乘數效應。傳統基建對經濟增長的拉動主要體現為投資。“新基建”除了投資拉動作用以外,通過數字化的網絡,把相關的產業通過數字的收集、傳輸、存儲、加工、應用連成一個網絡,極大地突破了產業間的時空約束,大大減少了中間環節,降低了交易成本,也提高了生產效率,同時創造了更多就業機會。三是“新基建”具有更強的正外部效應。“新基建”可以大大拓展網絡的用戶數量,使得集聚的數據資源呈迅猛式的海量增長,進而帶動經濟體系的數字化和智能化,引發生產力的革命性變化。四是“新基建”可以進一步拓展生產的可能性邊界。“新基建”帶來的產業革命性變化,能夠有效突破產業結構服務化造成的結構性減負,推動經濟的效率變革,形成新的動力、新的空間,為經濟發展提供新的驅動力。全國政協經濟委員會副主任、中國發展研究基金會副理事長劉世錦強調,所謂“新基建”和過去“鐵公基”老基建相比,在技術途徑、投資方式和運行機制上有一些重要的區別。首先,“新基建”絕大部分不是公共產品,而是企業經營的產品,并不是免費就能獲得,而老基建大部分屬于公共產品或者準公共產品。其次,數字技術是由企業投資而非政府投資建設,企業投資就會有預算,要回報。談到“新基建”未來的發展方向,劉世錦表示,“新基建”前程遠大,而以數字基建為主的“新基建”本質上屬于新技術推動的新產業,發展得快一點還是慢一點,要遵循市場規律和產業規律,不適合作為短期刺激政策的工具,要防止一哄而起的現象,最后留下一堆無效投資和爛尾工程。“新基建”是數字經濟發展的戰略基石“新基建”是數字經濟發展的戰略基石。數據是數字經濟發展的關鍵生產要素。“新基建”主要是解決實體的數據化以及數據的存儲、加工和運輸問題。“未來經濟發展的大趨勢是實體經濟要數字化。”劉世錦這樣認為。數字資產是數字經濟的基石,數據相當于工業經濟的石油,是非常重要的生產要素。“數據不流通就一文不值。”全國政協委員、中國聯通研究院院長張云勇說道。任何一家企業的數據,即便再大,在整個數據的汪洋里也是滄海一粟,不流通也沒有任何意義。但是當前在數據資源、數據要素流通方面,還存在著諸多瓶頸,數字商品化、資產化、市場化程度還不高,也制約了數據資源的充分運用,阻礙了數字生產力的發展。發展數字經濟必須實現資產數字化。所謂資產數字化,就是用數字的形式來展現資產的原生信息和全量信息,并且運用一套復雜的數字技術和加密方案,對數據的數量、數據的維度、數據的密度進行計算、存儲、分析和利用。資產數字化的優勢主要表現在三方面:實時高效、可信可靠和創新生態。肖鋼表示,要推進數字市場化,就必須建立數據要素市場體系,核心是要建立數據規則。“發展數字經濟,發展‘新基建’,發展工業互聯網,都必須大力培育和發展數據的商品化、市場化,來搶占戰略制高點。”肖鋼強調。“推動‘新基建’的發展,加快數據安全的相關規則制度建設,顯得尤為迫切。”王一鳴說道。張云勇則認為,面對數據安全問題,人人有責。大家對隱私要足夠重視,但也要適當開放包容。“新基建”與產業互聯網融合發展“新基建”作為經濟增長新的驅動力,與產業互聯網可以說是相輔相成。一方面,“新基建”可以推動產業互聯網向縱深發展,加快產業數字化進程,打造數字化企業,構建數字化產業鏈,塑造數字化生態,使得產業數字化水平大幅提升。另一方面,產業互聯網也能為“新基建”提供強大的市場需求。王一鳴認為,產業互聯網能為“新基建”的建設方向、發展方向、建設的重點領域進行引導,能夠最大限度地減少“新基建”投資的浪費,提高“新基建”投資的效率。對于“新基建”中重要成員5G產業的發展,張云勇建議,要進一步突破關鍵技術的短板,強化5G技術的攻關,堅持商用引導整機帶動的原則,彌補產業的短板,提高自主能力;深化垂直網絡的建設,深化垂直應用,搶抓產業發展先機,推動5G與實體經濟深度融合;加強前瞻布局,尤其是網絡安全,統籌推進5G網絡基礎設施保障問題。騰訊公司政務云副總裁王景田認為,“新基建”是一個朝陽產業、快速發展的產業,有可能使我國的經濟實現彎道超車、高質量發展。從社會治理的角度來看,互聯網公司基于“新基建”,可以服務數字政府建設,幫助政府利用數據提升決策能力,提高政府治理水平,提升社區服務水平,讓老百姓的獲得感、幸福感、安全感更高。
孫剛:工業互聯網平臺賦能工程機械行業數字化轉型之路
孫剛:工業互聯網平臺賦能工程機械行業數字化轉型之路
2020-05-15
文 | 賽迪智庫信軟所工業互聯網研究室 孫剛   來源:工業互聯網世界一、工程機械行業數字化轉型趨勢分析  (一)設備維護按需化基于工業互聯網平臺,在線采集設備性能、狀態參數等數據信息,經過一系列的統計算法和分析,可以及時發現設備運行過程中的健康狀態和存在的問題,按需求進行設備維護,節省人力物力,保障設備運行效率。(二)備件管理精益化傳統的倉儲模式能夠緩解一定的備件需求壓力,但是相應的產生了包括存儲空間、物流調配、流轉資金等高昂的倉儲成本,還需要進行備件管理,耗費人力物力。運用物聯網、云計算、大數據等新一代信息技術,加強供應鏈管理,能夠提高備件流通效率,快速響應生產和維修需求,即時調配、按需調配、智能調配,從而提高了生產和維修效率,節省現金流。(三)產融結合在線化由于工程機械設備單價高、行業金融體系不完善等原因,下游中小企業往往存在著資金短缺的問題,嚴重制約了行業生態的發展。依托工業互聯網平臺進行設備連接、數據采集、統計分析能力,可以實現制造設備運行過程透明化,有利于金融機構做出實時評估,控制金融風險,在線提供快速融資、貸款服務。(四)解決方案服務化我國工程機械行業的技術、產能、效率近幾年獲得了飛速的發展,為應對越發緊縮的市場環境,響應用戶端需求的升級變化,工程機械行業正呈現出制造業服務化趨勢,即以產品制造商向解決方案提供商轉變,從單純的生產加工向提供設備運營維護、支撐業務管理決策、滿足個性化定制需求等服務環節延伸,增加產品附加價值,塑造企業綜合優勢。二、工程機械行業工業互聯網平臺應用場景及實踐 (一)設備預測性維護 一是設備狀態監測。實時采集溫度、電壓、電流等數據,提高設備狀態洞察力,避免機械設備突發故障。二是設備建模仿真。構建設備數字孿生體,通過輸入參數、工況等數據,進行模擬仿真,優化維護方案。三是設備故障診斷。對設備工作日志、歷史故障、運行軌跡、實時位置等海量數據進行挖掘分析,判斷可能出現故障的時間和部位,安排維修計劃。例如,卡特彼勒基于Uptake開發的設備聯網和分析系統,采集設備的各類數據信息,聯網監控,分析預測設備可能發生的故障,實現了300多萬臺運轉設備的統一管控。日立基于lumada工業互聯網平臺推出consiteoil解決方案,通過傳感器將遠程的故障預警率提高到58%。徐工集團基于漢云工業互聯網平臺,為每一臺設備做數字畫像,將可能損壞的零部件進行提前更換,使設備故障率降低一半。(二)備品備件管理一是備品備件標識管理。以物聯網技術連接備品備件,運用標簽化管理、智能化檢索等手段實現備品備件的監督、跟蹤和協調。二是備品備件部門協同。基于工業互聯網平臺,打通各部門信息壁壘,推動跨部門協作,促進備品備件高效流通。三是備品備件供應鏈管理。建立零部件供應商對接交流平臺,在保障生產和維修需求的前提下,實時、定量采購,降低庫存量,節約現金流。例如,徐工集團基于漢云工業互聯網平臺,實現備品備件的計劃、采購、庫存、供銷、追溯功能一體化,通過大數據分析持續優化備品備件管理體系,打破生產商和分銷商信息孤島,提升分揀效率8%,提升倉庫利用率6%,降低備件庫存8%,提高庫存周轉率5%。(三)智慧施工一是現場施工數據采集。通過傳感器、無人機、三維掃描儀等方式對施工對象、施工場景、外在環境等因素進行高精度感知,掌握現場施工狀態。二是施工方案模擬仿真。建立虛實映射的數字孿生體,輸入設立不同的施工條件,進行工況模擬迭代,不斷優化施工方案。三是現場施工現場指揮調度。建立反饋響應系統,根據設備動態變化,實時修正、調整施工方案并指揮現場施工。例如,小松提出和實施smart construction即智能施工解決方案。通過無人機+邊緣盒子+小松云,聚焦高精度測量、設計圖和測量圖對比(Skycatch)、小松云模擬確定施工計劃、施工可視化等環節,實現了建筑工程狀態感知、實施分析、科學決策、精準執行的閉環,從而實現遠程操作服務。(四)互聯網金融一是在線貸款。銀行、金融機構通過線上平臺監測施工隊作業情況、承包商貸款情況和經營情況,針對性給與貸款、融資等服務。二是融資租賃。工程機械企業依托獨立運作、與銀行合作、與融資公司合作等方式,開始租賃業務。加快資金的流通,降低融資成本,緩解資金壓力,幫助中小企業迅速做大規模。三是精準投保。保險公司依托工業互聯網平臺對機械設備的監測、管理能力,綜合評估工程機械設備施工風險,從而實現針對性投保、按需投保、精準投保等保險服務。例如,中聯重科成立融資租賃公司,實現了設備的擴大銷售,獲得的營業額將占集團總收入的20%以上。三一集團基于樹根互聯根云工業互聯網平臺,通過融資租賃或者經營性租賃運營超過50%的設備,每年管理超300億的在外貨款;同時與久隆、三湘銀行展開合作,開發用于精準定價與風險選擇的數據產品,幫助久隆保險完成UBI保險產品及延保產品的定價。三、推進應用場景落地的著力點(一)關注數據采集,擴展信息獲取渠道一是加強施工現場數據采集,通過傳感器、無人機,攝像頭、三維掃描儀等感知設備,采集現場施工環境和施工對象信息。二是加強設備端數據采集,基于平臺采集和整合工程機械設備設計數據、運行數據、運維檔案和地理位置等數據,實現對機械設備的深刻洞察。三是加強客戶端數據采集,采集客戶需求、反饋等數據信息,形成對市場的理解和認識。(二)緊扣模型開發,提高模型供給能力一是面向業務運營管理,構建資源調度模型、安全管理模型、供應鏈管理模型等,實現管理優化。二是面向設備遠程運維,構建狀態監測模型、預測預警模型、健康評估模型、故障診斷模型等,實現機械設備智能化運維。三是面向生產制造,構建加工工藝模型、質量管控模型、組裝裝配模型等,提高生產質量和效率。(三)聚焦解決方案,開發推廣典型應用一是設備智能運維解決方案,基于平臺的數據沉淀和模型應用,開發部署運行監測與分析工業APP,提供智能運維解決方案。二是現場施工解決方案,實時監控現場施工設備運行狀態,基于工業互聯網平臺大數據分析能力,提供現場施工解決方案。三是供應鏈管理解決方案,依托工業互聯網平臺開發集中采購、供應商管理、柔性供應鏈、智能倉儲、智慧物流等云化應用服務。(四)深化服務能力,加強企業綜合實力一是進行反饋式設計,發揮機械設備在制造和使用過程中獲得的數據、經驗和智慧,返回到產品設計中,促進產品設計迭代式創新。二是進行柔性化生產改造,對產品按照其功能進行劃分而進行模塊化設計,內部實現零部件的標準化、通用化,采用多功能機械手,實現了多品種生產組裝的快速切換。三是開展精益化管理,有效整合備品備件、機械設備、生產線、供應鏈、客戶端信息,優化管理模式,提高產業鏈協同能力。(五)拓展商業模式,加快數字轉型步伐一是實施平臺化戰略,搭建工業互聯網平臺,匯聚產業鏈上下游優勢資源,對接優質客戶、供應商、經銷商開展商業合作。二是開展服務型制造,探索基于產品研發設計的增值服務、基于產品效能提升的增值服務、基于產品交易便捷化的增值服務、基于產品集成整合的增值服務以及從基于產品的服務到基于需求的服務。三是開展產業鏈金融創新,積極對接金融機構、保險公司、銀行等,共同開發金融產品,提高金融服務能力。
2020年5月上旬鋼鐵企業生產與庫存情況
2020年5月上旬鋼鐵企業生產與庫存情況
2020-05-13
2020年5月上旬,重點統計鋼鐵企業共生產粗鋼2051.69萬噸、生鐵1848.71萬噸、鋼材1913.14萬噸、焦炭321.52萬噸。本旬平均日產,粗鋼205.17萬噸,環比增長1.97%、同比增長0.28%;生鐵184.87萬噸,環比增長0.58%、同比增長1.34%;鋼材191.31萬噸,環比下降6.31%[1]、同比增長0.95%。2020年5月上旬重點統計鋼鐵企業產品產量情況(單位:噸)粗鋼生鐵鋼材焦炭本旬產量20,516,93718,487,07119,131,3733,215,242本旬平均日產2,051,6941,848,7071,913,137321,524比上一旬平均日產增減%1.970.58-6.31-1.15比去年同旬平均日產增減%0.281.340.95-5.38本月累計產量20,516,93718,487,07119,131,3733,215,242本月累計平均日產2,051,6941,848,7071,913,137321,524比上月平均日產增減%5.443.644.93-1.11比去年同月平均日產增減%0.281.340.95-5.3本月重點統計鋼鐵企業累計平均日產粗鋼205.17萬噸,環比增長5.44%、同比增長0.28%;生鐵184.87萬噸,環比增長3.64%、同比增長1.34%;鋼材191.31萬噸,環比增長4.93%、同比增長0.95%。根據重點統計鋼鐵企業產量估算,本旬全國共生產粗鋼2724.28萬噸,日產粗鋼272.43萬噸、環比增長1.67%、同比下降4.56%;生產生鐵2280.73萬噸,日產生鐵228.07萬噸、環比增長0.41%、同比下降3.61%;生產鋼材262.39萬噸,日產鋼材326.24萬噸、環比下降1.35%、同比下降1.55%。本月累計平均日產,全國粗鋼環比增長2.31%、同比下降4.56%,生鐵環比增長1.28%、同比下降3.61%,鋼材環比增長1.13%、同比下降1.55%。本旬,重點統計鋼鐵企業鋼材庫存量1466.18萬噸,比上一旬減少6.64萬噸,減幅0.45%;比年初增加512.94萬噸,增幅53.81%。[1] 受鞍鋼集團ERP取數原則和部分企業月底集中入庫等因素影響,本旬鋼材產量相比上一旬減少較多。剔除這些因素,本旬鋼材產量相比上一旬下降3.50%左右。
制造業企業如何從“數據共享”中獲得價值
制造業企業如何從“數據共享”中獲得價值
2020-05-11
來源:BCG波士頓咨詢數據是未來工廠的命脈。隨著制造商越來越多地采用高級分析法、人工智能和其他新數字技術來轉變生產和供應鏈,他們必須找到有效的方法來應用和管理數據。迄今為止,大多數制造商都專注于企業內部的數據。而通過企業間數據共享,制造商能夠釋放更多的價值并加速創新。波士頓咨詢公司(BCG)最近的一項全球調查顯示,全球近四分之三的制造業管理者正在考慮通過數據共享來改善運營。真正通曉數字化的企業不僅利用共享數據改進現有技術的應用,還利用共享數據開創了全新的應用。在工廠圍墻之外進行數據交換,獲得的回報是巨大的:僅在改善運營這一項,企業在五個關鍵領域通過數據共享所能創造的總價值預計超過1,000億美元(參閱下圖)。 BCG和世界經濟論壇(WEF)近期聯合發布了一份白皮書,研究能夠從企業間數據共享中受益或借此能夠實現的應用領域。報告分析了應用中一些常見模式(如協作模式)、數據共享面臨的障礙以及克服這些障礙的方法,還提出了一個框架,可用于幫助制造商選擇要實現的應用、確定合作伙伴,并與合作伙伴探討數據協作的構思與計劃。最后,報告概括了成功實現數據共享的關鍵因素。數據共享的應用   制造業中的數據共享在以下五個主要應用領域中創造價值。其中,數據共享的功能有所差異:在第一個領域中,數據共享增強了現有的高級分析法和人工智能解決方案。在其他領域中,數據共享使這些應用成為可能。01加強資產優化制造商可以收集同類型機器的多個用戶的數據來改進算法,實現預測性維護等不同應用。因此,共享數據可以通過延長機器正常運行時間和提升產品質量來優化生產資產的利用效率,從而為所有利益相關方創造一個共贏的局面。這對于缺乏足夠數據來支持可靠分析算法的制造商來說尤為重要。02沿價值鏈跟蹤產品通過實現端到端價值鏈的透明化,制造商可以對突發情況快速做出反應,減少庫存。盡管制造商已經可以在整個供應鏈中對產品進行跟蹤,但他們必須協作、共享數據并利用通用系統來建立真正的端到端透明。03沿價值鏈跟蹤流程進展情況如果制造商可以獲取價值鏈上連續且完整的數字記錄,就可以逐步增強價值鏈伙伴之間的信任,并更有效地遵守嚴格的監管要求。這使制造商能夠確保供應商遵循商定的生產流程,供應商也可以在質保爭議中把這些記錄作為證據。食品和制藥行業的企業已經在建立數據聯盟,以獲取這些益處。04交換數字產品的特征在產品形狀和組成方面共享數據可以使制造商保持同步,同時優化聯網的生產流程。例如,供應商和原始設備制造商之間共享的數字孿生產品有助于消除來料檢驗或形貌測量的流程,而這些流程是自動化加工零部件的必要環節。05驗證來源消費者越來越多地希望知道產品的最終來源和加工方式,而且他們希望能夠驗證產品的真偽。通過共享數據,價值鏈參與者可以一起建立產品溯源體系和可靠性追蹤體系,并幫助消費者識別造假行為。為了做到這一點,每種材料和商品都需要一個防篡改的唯一標識,該標識需貫穿整個生產生命周期。一些企業已經開始聯手,在區塊鏈解決方案上展開協作,從而實現這一目標。協作提升價值為了在數據共享上能夠成功協作,利益相關方需要很好地理解如何共同提升價值。制造商之間可以通過第三方的解決方案供應商展開協作,供應鏈中的直接供應商和制造商之間可以展開協作,制造商之間也可以通過機器供應商的介紹展開協作。考慮到競爭和合規性,處于同一價值鏈步驟中的企業之間很少直接協作。例如,兩家汽車整車廠可能不會直接共享彼此的產品和生產數據,如果他們希望協作,則可以通過第三方間接進行。數據共享的障礙主要來自信任層面和技術層面。從信任層面來講,企業可能會擔心無意中泄露有關業務的寶貴或敏感數據,在談判中喪失主動權或競爭優勢。企業可能還希望清楚地了解共享數據如何被使用和分析。技術層面的擔憂則包括數據泄露和丟失的風險,可訪問性和互操作性出現問題,同一解決方案的參與者之間數字化水平參差不齊,以及更換技術的成本(或擔心陷入某一種特定技術而無法自拔)。成功的數據共享合作通過制定明確的價值主張和理由、使用互惠協議,并采用安全技術和通用標準來解決上述問題。新手入門BCG提出的五步框架可以幫助制造商初步建立數據共享關系。該框架并不涵蓋構建復雜數據共享協作的所有方面。相反,它是深入討論數據共享應用和成功建立共享關系的起點。它為合作伙伴的協作細節奠定了基礎。該框架包括以下步驟:了解要通過數據共享解決的業務挑戰。開發應對業務挑戰的具體應用。根據對業務的影響力,確定應用的優先級。確定并評估每個應用的合作伙伴。為數據共享關系制定合適的計劃。在確定數據共享應用的優先級時,必須檢查價值主張和風險以及數據的可訪問性和質量。制造商需要通過評估來確定合適的合作伙伴,并了解所有利益相關方的組織和基礎設施準備情況。最后,各方需要討論協作的建立、共享機制、補償模式和技術架構等方面的要求。應用此框架之后,制造商仍然需要為數據共享做大量的籌備工作。選擇正確的技術和通用標準有助于克服數據共享的主要障礙,如操作互通性問題和風險。新技術和全行業標準化的推行和通用參考架構的采用值得期待,更應予以進一步鼓勵。每位制造商都有機會通過數據共享即刻釋放價值。為了實現這一目標,制造業的領導者必須建立清晰的愿景,制定正確的價值主張,并通過在生態系統中建立信任來選擇合適的合作伙伴。一旦具備了這些先決條件,制造商就可以專注于克服數據共享的其他障礙,比如安全性、隱私保護和互操作性。通過使用結構化方法,領導者可以識別相關的應用并建立成功的協作。盡管存在許多不確定性,但成功的秘訣顯而易見的:專家、行業參與者和政府必須圍繞數據共享加強協作,使更多制造商成為通曉數字化的高手。
2020智能制造九大新趨勢
2020智能制造九大新趨勢
2020-05-07
來源:先進制造業   2020-05-06隨著工業機器人產業和數控機床行業告別高增長階段,智能制造進入高速發展階段。盡管2020年受疫情影響產業增速有所回落,但在國家政策的支持下,智能制造領域的發展前景依然被業界看好,呈現九大新趨勢。01需求導向、痛點聚焦將指引工業人工智能從理想走入現實一方面,人工智能技術在制造業的應用重點在于工業智能產品或具體工業痛點的解決方案。另一方面,相較于“錦上添花”的工業智能產品,“雪中送炭”的技術更容易被制造業企業接受。比如,基于機器視覺的表面質量檢測技術幫助提升產品質量;或用基于知識圖譜的智能CAD來提高生產效率;又或者用基于人工智能的能源分配來降低生產成本。02工業大數據將成為智能制造和工業互聯網發展的核心在工業大數據發展過程中,安全性將成為企業智能化升級決策的重要依據。例如,工業核心數據、關鍵技術專利等數字化資產對企業的價值正在加速提升;降低數據安全隱患、提升系統安全和數據安全成為企業數字化改造升級中愈加重要的參考指標;增加廠區生產安全、過程安全迫在眉睫。03基于大數據的工業智能將帶來更多服務型應用場景如正在快速形成的基于工業數據的故障診斷及預測性維護就是典型的服務型應用場景。這種服務場景通過對生產線的監測和歷史數據進行處理并存儲后,進行基于人工智能的預測性分析,對企業給出維護建議并對生產進行實時預警。04設備狀態智能管理系統將成為遠程運維的新模式設備狀態智能管理系統將成為遠程運維的新模式,將形成以數據為核心,從智能采集、智能分析、智能診斷、智能排產、自動委托、推送方案、遠程支持到智能檢驗,再進入新一輪智能采集的閉環運行模式。05工業區塊鏈將服務于數據安全及分布式智能生產網絡一方面,工業區塊鏈技術可以為工廠提供不同安全等級的區塊鏈加密服務,對工廠間的重要數據進行無中介傳遞,保障各重要生產數據的加密安全;另一方面,隨著工業區塊鏈技術應用,將形成分布式智能生產網絡,以終端客戶需求為主導,促進工業的服務化轉型。通過集成化與智能化生產,提高企業效率。通過標準化與網絡化生產,降低企業生產成本。06協作機器人將成為工業機器人的主流發展方向2019年的上海工博會上,丹麥的UR公司、日本發那科、川崎、德國庫卡等國際領先機器人企業在現場首發最新協作機器人產品;國產企業如新松、埃夫特、節卡、珞石、邀博等也發布了自己的協作機器人。2019年,在世界機器人大會、上海工博會及世界智能制造大會上,協作機器人受到國內外廠商大力追捧,未來前景可期。07基于算法的工業智能平臺將成為應用場景的重要基石不同工業行業有各自獨特的行業門檻,每個工業場景在不同行業、不同企業中的需求差異較大。人工智能與制造業深度融合的路徑就是將信息技術與工業場景應用端結合。將核心工藝模型化、算法化、代碼化的工業智能算法平臺面向工業場景,可以為底層應用提供便捷的開發服務。08云邊協同將成為工業智能應用產品重要技術路線一方面,未來將豐富的云端業務能力延伸到邊緣節點,實現傳感器、設備、應用集成、圖像處理的協同;另一方面,行業將在云端與邊緣共同發力,云邊結合打造行業的工業大腦。算法升級將由云端完成。09工藝裝備的智能化將成為制造業轉型發展的突破口未來核心工藝裝備與人工智能融合,實現工藝裝備的智能化,將成為制造業轉型發展的突破口。
數據治理的關鍵要素和落地方法
數據治理的關鍵要素和落地方法
2020-05-06
來源:數邦客 2020-05-05據戴爾易安信最新調查顯示:全球大多數企業現已認識到數據的價值,受管理的平均數據量從2016年的1.45PB增加至2018年的9.70PB。全球范圍內,92%的受訪者都看到了數據的潛在價值,36%的受訪者當前正將數據轉化為經濟效益。隨著數據價值的日益突顯,越來越多的企業開始進行數字戰略轉型,有的通過數據平臺過渡到數據中臺,有的直接建設數據中臺。所謂“無規矩不成方圓”,因歷史原因企業在發展過程中已經形成了系統林立的情況,匯集到數據平臺的數據都各具特色,缺乏標準、規范、治理的數據已經失去了使用的價值。為了規范數據處理過程,凸顯數據業務價值,需對數據平臺的數據進行綜合管理,構建標準化、流程化、自動化、一體化的數據治理體系,確保數據架構規劃合理、數據加工條理清晰、數據處理可管控、數據知識可傳承。有效的數據治理可以確保企業數據全面一致可信,從而全面釋放數據資產的價值。數據治理之困只有確保數據的標準化、規范化、可信可用,才能進一步通過數據運營、數據應用幫助企業實現數據資產管理、發現內部數據問題、發掘數據價值,進而實現企業數據資產的盤活和有效利用。數據治理應該采用最簡單的手段管理最有價值的數據,但在實際情況中,我們遇到過在很多數據治理開展過程中,常見的“兩不三難”的情況:1)后向型治理,不一致:因歷史原因,很多企業采用“先建后治”的方式,通過手工填報、反向解析代碼、腳本等的方式進行元數據探查、血緣探查、數據質量管理,事后才能發現問題,容易造成管理的內容和生產內容的不一致。2)被動型治理,不高效:當發現質量問題時建設質量平臺、需要數據字典的時候建設元數據管理平臺,將原本完整的治理體系割裂為多個系統、多個平臺,造成系統集成難度高、治理效果差。3)誤區型治理,難聚焦:隨著中臺的建設腳本和任務越來越多,本來管理數據變為了管理程序;數據治理的本質是管理數據,走入誤區變成管理程序、腳本、任務,造成了管理失焦。4)項目型治理,難延續:數據治理的最終目標是提升數據價值,是一個持續漫長的運營過程,需要逐步完善、分步迭代,指望一步到位完成數據治理是不現實的,但在實際執行過程中往往以項目交付為目標,點到為止,導致治理不全面、無延續,效果也注定是差強人意。5)兼職型治理,難落地:由于每個行業、企業、單位的組織體系、數據應用、基礎架構不同,需要通過方法論找到適合企業的特有的數據治理思路,同時需要專人或專業團隊進行強有力的支撐,但實際執行過程中往往是企業安排員工進行兼職管理,導致職責不清晰,主動性不強,治理工作落地困難。數據治理之道在傳統數據平臺階段,數據治理的目標主要是做管控,為數據部門建立一個的治理工作環境,包括標準、質量等。而在數據中臺階段,用戶對數據的需求持續增長,用戶范圍從數據部門擴展到全企業,數據治理不能再只是面向數據部門了,需要成為面向全企業用戶的工作環境,需要以全企業用戶為中心,從給用戶提供服務的角度,管理好數據的同時為用戶提供自助獲得大數據的能力,幫助企業完成數字化轉型。通過分析數據治理實際開展過程中出現的一些問題,我們總結出了數據治理的幾個關鍵要素:1)數據治理需要體系建設:為發揮數據中臺價值需要滿足三個要素:合理的平臺架構、完善的治理服務、體系化的運營手段。根據企業的規模、所屬行業、數據量等情況選擇合適的平臺架構;治理服務需要貫穿數據全生命周期,保證數據在采集、加工、共享、存儲、應用整個過程中的完整性、準確性、一致性和實效性;運營手段則應當包括規范的優化、組織的優化、平臺的優化以及流程的優化等等方面。2)數據治理需要夯實基礎:數據治理需要循序漸進,但在數據中臺建設初期至少需要關注三個方面:數據規范、數據質量、數據安全。規范化的模型管理是保障數據可以被治理的前提條件,高質量的數據是數據可用的前提條件,數據的安全管控是數據可以共享交換的前提條件。3)數據治理需要IT賦能:數據治理不是一堆規范文檔的堆砌,而是需要將治理過程中所產生的的規范、流程、標準落地到IT平臺上,在數據生產過程中通過前向的方式進行數據治理,避免事后稽核帶來運維成本的增加。4)數據治理需要聚焦數據:數據治理的本質是管理數據,因此需要加強元數據管理,補齊數據的相關屬性和信息,比如:元數據、質量、安全、業務邏輯、血緣等;應通過元數據驅動的方式管理數據生產。5)數據治理需要建管一體化:數據中臺的數據模型血緣與任務調度的一致性是建管一體化的關鍵,有助于解決數據管理與數據生產口徑不一致的問題,避免出現兩張皮的低效管理模式。數據治理如何落地?數據治理在系統層面包括數據標準、元數據、數據質量、生命周期管理、數據安全、數據資產共六大核心模塊;在管理層面需要通過數據治理組織、數據治理流程進行支撐保障。數據治理是一項長期且復雜的體系化工程,它需要通過一系列流程規范、制度、IT能力以及持續運營等機制來保障治理工作的持續推進。數據治理的落地建議分為4個階段:1)建組織:需要打破企業內部壁壘,構建多部門共同參與的數據治理組織,提升數據治理重要性。成立數據治理專項團隊,包括數據治理委員會、數據治理團隊、各業務部門等層層遞進的組織架構。在績效、團隊、資源等方面支持數據治理的持續運營,達成企業數據中臺的數據戰略體系轉型。2)立規范:建立切實可行的標準化流程規范,并隨著數據中臺的不斷運營而持續完善,分步實施逐步迭代。規范包括發布數據治理管理規范、數據治理流程規范、建立數據治理標準化閉環流程、明確線上管理要求,并通過運營閉環化、流程線上化、服務集中化形成常態化機制推進數據治理工作。3)選平臺:搭建有效的IT平臺支撐數據治理的規范、流程、標準落地,同時確保前向的數據治理模式。數據治理本質是一項管理工作,只有生產過程可視化、生產過程可干預,才能保證數據治理的效果,因此平臺應確保數據治理和數據生產的一體化。平臺應具備多廠家協同開發能力、數據標準化管理能力、基于元模型驅動的元數據開發管理能力、元數據血緣管理能力、基于血緣驅動的任務調度管理能力、安全分層分級管理能力以及數據質量管理能力等等基礎能力才能更好的保障數據治理的落地。4)重運營:數據治理是一個持續并且長久的運營過程,規范、組織、平臺的以及流程需要不斷的進行迭代優化,數據質量、數據安全需要持續管控,通過業務的不斷滋養逐步完善數據中臺的數據治理能力。結束語數據治理是一項戰略性、長期性、艱巨性、系統性、持續進行的企業內部數據優化治理工作,因此,數據治理必然是一個漫長而持續的過程,沒有一針頂破天的訣竅,也沒有立竿見影的途徑,唯有企業持續不斷、持之以恒、不忘初心、不懈努力,才能達到預期目標。
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