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手把手教你做‘工业物联网’更有价值的‘蛋白’

EDN China 麦迪?? 2015年09月22日 ?? 收藏2
中、美、德大谈特谈的工业4.0与前几代工业革命相比区别究竟在哪?智能工厂怎样算智能?工业物联网的价值怎么体现?如何落地,才好为企业所用?

如果你对上述问题存在疑惑,下面的内容,或许真的可以帮到你。日前美国国家仪器(NI)携手美国辛辛那提大学(Univ.of Cincinnati) 李杰教授,召开驱动中国“智”造——走进工业物联网与大数据见面会,并在会上发布了李杰教授最新力作《工业大数据》。该书详细阐述李杰教授所提出的“6M+6C”体系(蛋黄+蛋白),从理论与实践两方面指引企业如何拥抱智能制造。而NI作为全球领先的图形化系统设计平台提供商,则通过软硬件平台与物联网系统的集成,为嵌入到工业物联网的智能控制与监测系统以及实时数据分析和预测性维护提供业内领先的解决方案。双方合作希望不仅是从理论的高度将概念抛出,更从实际出发,解决企业部署工业物联网所面临的困惑与挑战。

图1:中国、德国、美国工业4.0相关战略的比较
图1:中国、德国、美国工业4.0相关战略的比较

工业大数据不得不看的n个概念

李杰教授《工业大数据》核心概念精粹。

概念1:可见不可见(图2)。

李杰教授在新书中指出:前三次工业革命主要解决的都是可见的问题,如避免产品缺陷、避免加工失效、提升设备效率和可靠性、避免设备故障和安全问题等,这些问题在工业生产中由于是可见、可测量,往往比较容易加以避免和解决。

图2:中国工业4.0的竞争力转型,由可见的转向不可见的、由解决问题专为避免问题。
图2:中国工业4.0的竞争力转型,由可见的转向不可见的、由解决问题专为避免问题。

工业4.0关注的重点是那些不可见因素的避免和使其透明呈现。不可见的问题通常表现为设备的性能下降、健康衰退。零部件磨损、运行风险升高等,由于这些因素很难通过测量被定量化呈现,往往是工业生产中不可控的风险。大部分可见的问题都是这些不可见因素积累到一定程度造成的。实现这些不可控因素的可见可控会是关键。

概念2:6M+6C (煎蛋模型图3)

6M(图4)=Material(材料)+Machine(机器)+Methods(方法)+Measurement(测量)+Maintenance(维护)+Modeling(数据和知识建模)

李教授认为,传统制造的前三次工业革命主要在前5M领域做改善和竞争,而第六个M(Modeling)则在传统制造向智能化转型中起了至关重要的作用。这些构成了煎蛋模型中的蛋黄。“我们中国企业以前都只注重做蛋黄,而这次的转型确是要让大家更注重做蛋白,”李杰表示。

图3: 6M+6C煎蛋模型。
图3: 6M+6C煎蛋模型。

图4:制造的6个M系统。
图4:制造的6个M系统。

6C(图5)=Connection(连接)+Cloud(云)+Cyber(虚拟网络)+Content/Context(数据内容与来源背景)+Community(社群)+Customization(定制化)

6C(蛋白)是那些真正为客户创造价值的创新服务,产品制造有限,价值创造无限,价值创新的关键就是找到客户需求的“缺口”,而如何在工业4.0的环境下,通过做大蛋白是获得持续性盈利的关键。

图5:大数据的6个C系统
图5:大数据的6个C系统

概念3:CPS(网络实体系统)

CPS(Cyber-Physical System)(图6)从实体空间的对象、环境、活动中进行大数据采集、存储、建模、分析、挖掘、评估、预测、优化、协同,并与对象的设计、测试和运行性能表征相结合,产生与实体空间深度融合、实时交互、互相耦合、互相更新的网络空间,进而通过自感知、自记忆、自认知、自决策、自重构和智能支持促进工业资产的全面智能化。

CPS被李教授誉为挖掘工业大数据价值的核心技术。CPS能够实现对数据进行收集、汇总、解析、排序、分析、预测、决策、分发的整个处理流程。

图6:什么是虚拟网络与实体结合。
图6:什么是虚拟网络与实体结合。

概念4:可预测制造业

可预测制造业以对监控机器设备的数据采集为起点,通过采用合适的传感器撷取数据,利用诸如信号处理、特征提取、健康评估、性能预测和故障诊断等算法步骤,通过雷达图、故障图、风险分析、健康衰退曲线等形式赋予设备和系统“自我意识”。

这些自我意识通常具有,降低成本(如更及时的维护降低成本)、提升运营效率(在设备失效前干预)以及提高产品质量的能力,可预测性也是制造业智能化的核心体现(图7)。

图7:预测分析和自省式体统。
图7:预测分析和自省式体统。

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第2页: 手把手教你做价值蛋白


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