新基建风口下的工业互联网有哪些新变化Word下载.docx
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二是强调数据智能化闭环的核心驱动及其在生产管理优化与组织模式变革方面的变革作用。
基于体系架构1.0提出的三大智能化闭环,体系架构2.0将其归纳为共性的数据优化闭环,体现其在工业互联网系统中无处不在的特征。
这一数据优化闭环既可以作用于企业现有生产和管理,使之更加精准智能,也可以作用于资源配置优化与生产方式重构,引发商业模式创新。
三是以平台替代数据,重点体现1.0中数据的集成、管理与建模分析功能,形成网络、平台、安全三大体系,但功能内涵与1.0基本一致。
在意义上,主要有以下三点:
1、工业互联网是实体经济数字化转型的关键支撑工业互联网通过与工业、能源、交通、农业等实体经济各领域的融合,为实体经济提供了网络连接和计算处理平台等新型通用基础设施支撑;
促进了各类资源要素优化和产业链协同,帮助各实体行业创新研发模式、优化生产流程;
正推动传动工业制造体系和服务体系再造,带动共享经济、平台经济、大数据分析等以更快速度、在更大范围、更深层次拓展,加速实体经济数字化转型进程。
2、工业互联网是实现第四次工业革命的重要基石工业互联网为第四次工业革命提供了具体实现方式和推进抓手,通过人、机、物的全面互联,全要素、全产业链、全价值链的全面连接,对各类数据进行采集、传输、分析并形成智能反馈,正在推动形成全新的生产制造和服务体系,优化资源要素配置效率,充分发挥制造装备、工艺和材料的潜能,提高企业生产效率,创造差异化的产品并提供增值服务,加速推进第四次工业革命。
3、工业互联网对我国经济发展有着重要意义
一是化解综合成本上升、产业向外转移风险。
通过部署工业互联网,能够帮助企业减少用工量,促进制造资源配置和使用效率提升,降低企业生产运营成本,增强企业的竞争力。
二是推动产业高端化发展。
加快工业互联网应用推广,有助于推动工业生产制造服务体系的智能化升级、产业链延伸和价值链拓展,进而带动产业向高端迈进。
三是推进创新创业。
工业互联网的蓬勃发展,催生出网络化协同、规模化定制、服务化延伸等新模式新业态,推动先进制造业和现代服务业深度融合,促进一二三产业、大中小企业开放融通发展,在提升我国制造企业全球产业生态能力的同时,打造新的增长点。
二、工业互联网体系架构2.0架构
工业互联网体系架构2.0包括业务视图、功能架构、实施框架三大板块。
有以下三个特点:
一是构建了由业务需求到功能定义再到实施架构的层层深入的完整体系。
其核心是从工业互联网在促进产业发展中的作用与路径出发,指引企业明确自己的数字化转型商业目标与业务需求,进而确定其工业互联网的核心功能与实施框架;
二是突出数据智能优化闭环的核心驱动作用。
进一步明确了工业互联网在实现物理空间与数字空间虚实交互与分析优化中的核心作用,定义了其功能层级与关键要素,以此指导企业在设备、产线、企业、产业等不同层级、不同领域构建精准决策与智能优化能力,推动产业智能化发展;
三是指导行业应用实践与系统建设。
在充分考虑企业现有基础与转型需求基础上,结合国内外企业大量已开展实践的相关经验,提出网络、标识、平台和安全的实施部署方式,指导企业开展工业互联网关键系统建设和技术选型。
(一)业务视图
业务视图明确企业应用工业互联网实现数字化转型的目标、方向、业务场景及相应的数字化能力。
包括产业层、商业层、应用层、能力层四个层次,其中产业层主要定位于产业整体数字化转型的宏观视角,商业层、应用层和能力层则定位于企业数字化转型的微观视角。
四个层次自上而下来看,实质是产业数字化转型大趋势下,企业如何把握发展机遇,实现自身业务的数字化发展并构建起关键数字化能力;
自下而上来看,实际也反映了企业不断构建和强化的数字化能力将持续驱动其业务乃至整个企业的转型发展,并最终带来整个产业的数字化转型。
1)产业层:
“产业层”主要阐释了工业互联网在促进产业发展方面的主要目标、实现路径与支撑基础。
从发展目标看,工业互联网通过将自身的创新活力深刻融入各行业、各领域,最终将有力推进工业数字化转型与经济高质量发展。
为实现这一目标,构建全要素、全产业链、全价值链全面连接的新基础是关键,这也是工业数字化、网络化、智能化发展的核心。
基于这一新基础,一是一批以数据为核心,提供数据采集、网络传输、数据管理、建模分析、应用开发与安全保障等相关产品和解决方案的企业快速成长兴起,形成一个工业数字技术的“新产业”,并成为各行业数字化转型的关键支撑;
二是各行业纷纷探索运用工业互联网提升现有业务,形成智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等一系列数字化转型的“新模式”,这之中既有数据智能对现有业务的优化提升,也有基于网络化组织带来的模式创新与重构;
三是伴随产业数字化转型的深入,将在诸如网络众包众创、制造能力交易、产融结合等领域涌现一批服务企业,形成数字化创新的“新业态”。
新产业、新模式、新业态共同构成了产业高质量发展的新动能,同时也是工业互联网价值创造的关键路径。
2)商业层:
“商业层”主要明确了企业应用工业互联网构建数字化转型竞争力的愿景理念、战略方向和具体目标。
从目标愿景来看,在数字化发展趋势下,企业应加快依托工业互联网来构建数字化转型的竞争优势,形成以数据为核心驱动的新型生产运营方式、资源组织方式与商业模式,以支撑企业不断成长壮大。
为实现上述目标愿景,企业可通过工业互联网,从提升价值、创新模式和降低成本三大战略方向进行努力。
上述三大战略方向可进一步分解和细化为若干战术目标,如商业模式、市场需求、产品质量、生产效率、运营管理、资源调配和交付速度等,这是工业互联网赋能于企业的具体途径。
工业互联网实现企业各层级要素全面互联,对各类数据进行采集、传输、分析并形成智能反馈,助力企业生产效率、产品质量和运营管理提升,加快市场需求响应与交付速度,优化资源要素配置,强化商业模式创新,实现各类生产经营活动目标的提升优化。
3)应用层:
“应用层”主要明确了工业互联网赋能于企业业务转型的重点领域和具体场景。
产品链、价值链、资产链是工业企业最为关注的三个核心业务链条(包括这三者所交汇的生产环节),工业互联网赋能于三大链条的创新优化变革,推动企业业务层面数字化发展。
一是工业互联网通过对产品全生命周期的连接与贯通,强化产品设计、流程规划到生产工程的数据集成与智能分析,实现产品链的整体优化与深度协同。
二是工业互联网面向企业业务活动,一方面支撑计划、供应、生产、销售、服务等全流程全业务的互联互通,另一方面面向单环节重点场景开展深度数据分析优化,从而实现全价值链的效率提升与重点业务的价值挖掘。
三是工业互联网将孤立的设备资产单元转化为整合互联的资产体系,支撑系统设计、建造、投产、运维、退役到报废与回收等设备全生命周期多个环节数据集成串联,这为设备管理难度大的企业,尤其是为重资产企业,提供轻便化、灵活化、智能化的设备管理方式和产品后服务,实现资产链的全面运维保障与高质量服务。
4)能力层
“能力层”描述了企业通过工业互联网实现业务发展目标所需构建的核心数字化能力。
企业在数字化转型过程中需构建泛在感知、智能决策、敏捷响应、全局协同、动态优化五类工业互联网核心能力,以支撑企业在不同场景下的具体应用实践。
具体来说:
一是通过广泛部署感知终端与数据采集设施,实现全要素、全产业链、全价值链状态信息的全面深度实时监测,打造企业泛在感知能力;
二是基于泛在感知形成的海量工业数据,通过工业模型与数据科学的融合开展分析优化,并作用于设备、产线、企业等各领域,形成企业智能决策能力;
三是基于实现信息数据的充分与高效集成,打通企业内、企业间以及企业与客户,提升企业对市场变化和需求的响应速度和交付速度,形成企业敏捷响应的能力;
四是基于泛在感知、全面连接与深度集成,在企业内实现研发、生产、管理等不同业务的协同,探索企业运行效率最优,在企业外实现各类生产资源和社会资源的协同,探索产业配置效率最优,最终建立全局协同的能力;
五是通过对物理系统的精准描述与虚实联动,建立数字孪生,在监控物理系统同时,能够在线实时对物理系统的运行进行分析优化,使企业始终在最优状态运行,形成动态优化的能力。
(二)功能构架
工业互联网以数据为核心,数据功能体系主要包含感知控制、数字模型、决策优化三个基本层次,以及一个由自下而上的信息流和自上而下的决策流构成的工业数字化应用优化闭环。
在工业互联网的数据功能实现中,数字孪生已经成为关键支撑,通过资产的数据采集、集成、分析和优化来满足业务需求,形成物理世界资产对象与数字空间业务应用的虚实映射,最终支撑各类业务应用的开发与实现。
1)感知控制
感知控制层构建工业数字化应用的底层“输入-输出”接口,包含感知、识别和控制、执行四类功能。
感知是利用各类软硬件方法采集蕴含了资产属性、状态及行为等特征的数据,例如用温度传感器采集电机运行中的温度变化数据。
识别是在数据与资产之间建立对应关系,明确数据所代表的对象,例如需要明确定义哪一个传感器所采集的数据代表了特定电机的温度信息。
控制是将预期目标转化为具体控制信号和指令,例如将工业机器人末端运动转化各个关节处电机的转动角度指令信号。
执行则是按照控制信号和指令来改变物理世界中的资产状态,既包括工业设备机械、电气状态的改变,也包括人员、供应链等操作流程和组织形式的改变。
2)数字模型
数字模型层包含数据集成与管理、数据模型和工业模型构建、信息交互三类功能。
数据集成与管理将原来分散、杂乱的海量多源异构数据整合成统一、有序的新数据源,为后续分析优化提供高质量数据资源,涉及到数据库、数据湖、数据清洗、元数据等技术产品应用。
数据模型和工业模型构建是综合利用大数据、人工智能等数据方法和物理、化学、材料等各类工业经验知识,对资产行为特征和因果关系进行抽象化描述,形成各类模型库和算法库。
信息交互是通过不同资产之间数据的互联互通和模型的交互协同,构建出覆盖范围更广、智能化程度更高的“系统之系统”。
3)决策优化层
决策优化层主要包括分析、描述、诊断、预测、指导及应用开发。
分析功能借助各类模型和算法的支持将数据背后隐藏的规律显性化,为诊断、预测和优化功能的实现提供支撑,常用的数据分析方法包括统计数学、大数据、人工智能等。
描述功能通过数据分析和对比形成对当前现状、存在问题等状态的基本展示,例如在数据异常的情况下向现场工作人员传递信息,帮助工作人员迅速了解问题类型和内容。
诊断功能主要是基于数据的分析对资产当前状态进行评估,及时发现问题并提供解决建议,例如能够在数控机床发生故障的第一时间就进行报警,并提示运维人员进行维修。
预测功能是在数据分析的基础上预测资产未来的状态,在问题还未发生的时候就提前介入,例如预测风机核心零部件寿命,避免因为零部件老化导致的停机故障。
指导功能则是利用数据分析来发现并帮助改进资产运行中存在的不合理、低效率问题,例如分析高功耗设备运行数据,合理设置启停时间,降低能源消耗。
(三)实施框架
实施框架描述各项功能在企业落地实施的层级结构、软硬件
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