【深度】制造业智能变革之道

近几年，物联网技术已经应用于各行业的生产流程以及制造业的产业结构调整中，促进各个工业企业在节能减排、提高生产效率、生产效益提升等方面的改善。在应用上，通过对物联网采集的数据进行分析，可以帮助企业分析各类设备或产品的状态，实现对异常状态的预警或报警，从而实现预测性维护，避免非计划停机；还有助于帮助企业改进产品性能、帮助企业降低能耗、保障安全等。

比如在哈雷戴维森的新制造工厂中，每台机器都是互联设备，每个变量都在不断接受测量和分析。这样，在机器出现故障之前，设备就能提供相关性能数据，帮助企业实现预测性维护，从而最大限度地减少工作流中断的情况。同时，制造系统在某个组件出现问题时，会向车间经理发送警报。哈雷戴维森甚至还能测量建筑内的温度、湿度以及通风设备每分钟的转速，他们会持续分析所有这些数据，以发现有助于提高效率和产量的因素。

全球最大的空气压缩系统供应商之一凯撒空压机公司通过物联网的应用，实时监控客户压缩空气站中的各项参数，比如功耗、运营可用性与安全性以及压缩空气质量，并将它们与最小容许值和最大容许值进行比较。服务工程师无需拜访客户所在地，只需通过门户就能分析上述实时数据，并进一步有针对性的制定维护策略，从而确保压缩机持续高效运转，降低运营风险，确保了客户能够实现可靠、高效的运营。公司也实现了从生产型制造向服务型制造的转变。

此外，工业物联网还可应用于优化物流，通过对运输车辆的数据采集，可以掌握车辆运行的位置，以及运输货品的状态，实现制造商、第三方物流和货主的信息交互，实现运输资源的充分应用。还可以用于对污染物的监控、对无人值守的设备、对石油管道的远程监控和故障诊断等。在消费品行业，也有很多基于物联网的智能应用，例如智能家居。通过对各种设备的状态监控，还可以实现设备租赁和服务电商。

工业物联网应用可谓十分广泛，市场的快速发展也促使更多的厂商投入这一新兴市场的角逐，各种物联网平台陆续涌现，竞争异常激烈。因此企业在应用工业物联网之前，首先要有清晰的认知，对各类物联网平台的开放性、集成能力、数据分析、行业应用功能进行深入比较。

采集哪些有价值的数据，如何采集、传输、存储与分析？物联网应用的基础，源于各种智能终端、传感器和智能仪表，加上gps定位和网络传输的功能模块。低功耗的nb-iot技术，为物联网的普及应用带来了巨大价值。企业要实现工业互联网应用，需要明确究竟要采集哪些有价值的数据？采集频率有多高？如何部署传感器？是要传输所有状态数据，还是只传输超出阈值的数据？

中小企业和大型企业进行物联网应用的显著差异。中小型制造企业进行物联网应用，可以直接选择基于公有云的物联网平台，相对比较容易。对于大型制造企业，则需要更加慎重地制定工业物联网的应用策略，考虑是否需要自己开发及运营物联网平台。如果选择自主开发或自主运营，就需要考虑与电信运营商、云平台进行合作。

自主开发物联网应用还是利用物联网开发平台来开发物联网应用。企业可以选择物联网的云服务，用物联网开发平台来构建物联网应用，或者直接从底层开发物联网应用。相对而言，应用物联网开发平台来开发物联网应用，对于多数企业而言，是一个经济有效的方式。

物联网平台功能和部署方式的差异化与选型。从部署方式来看，有些物联网平台的交付方式是公有云服务，有些物联网平台可以在企业内部部署，或者通过私有云方式部署。这也是企业进行物联网平台选型必须考虑的问题。

近几年，制造企业内掀起了智能制造的热潮，数字化、网络化、智能化日益成为了未来制造业发展的主要方向。

制造业迈向智能制造，目前面临的关键挑战在于：制造与互联网技术如何解决企业iot互联、大数据实施处理与分析实时监控与自动化控制、智能决策执行、企业内外部系统互联互通、第三方互联网服务接入等问题，在这些问题下，云平台有了广泛的应用前景。工业云平台能够支撑大量的智能制造的关键技术，如物联网、大数据、移动应用、虚拟现实、数据分析……等等，从而实现互联网技术与先进制造技术的融合，形成支撑智能制造的全生命周期的工业软件，以平台支撑智能制造创新、支撑企业商业和协同创新。

在工业云平台的支撑下，企业可以实现个性化定制、网络化协同制造、服务型制造等创新模式。在智能研发领域，可以构建仿真云平台，支持高性能计算，实现计算资源的有效利用和可伸缩，还可以通过基于saas的三维零件库，提高产品研发效率；在智能营销方面，可以构建基于云的crm应用服务，对营销业务和营销人员进行有效管理，实现移动应用；在智能物流和供应链方面，可以构建运输云，实现制造企业、第三方物流和客户三方的信息共享，提高车辆往返的载货率，实现对冷链物流的全程监控，还可以构建供应链协同平台，使主机厂和供应商、经销商通过电子数据交换（edi）实现供应链协同；在智能服务方面，企业可以利用物联网云平台，通过对设备的准确定位来开展服务电商。

工业物联网是智能制造的基础。一方面，在智能工厂建设领域，通过物联网可以采集设备、生产、能耗、质量等方面的实时信息，实现对工厂的实时监控；另一方面，设备制造商可以通过物联网采集设备状态，对设备进行远程监控和故障诊断，避免设备非计划性停机，进而实现预测性维护，提供增值服务，并促进备品备件销售。工业物联网应用采集的海量数据的存储与分析，需要工业云平台的支撑，不论是通过机器学习还是认知计算，都需要工业云平台这个载体。

大数据作为新一代信息技术的代表，已开始在工业设计、研发、制造、销售、服务等环节取得应用，并成为推动互联网与工业融合创新的重要因素。面对大数据的浪潮，传统企业要主动把握大数据的发展方向，深入挖掘大数据的价值，分析需求偏好、改善生产工艺以及提升企业的内部管理水平等。

预测分析。当前，大数据最引人关注的一个方面是预测分析。企业可以利用数据中隐藏的模式、识别各种风险和机遇，比如交叉销售和升级销售的目标客户、客户流失倾向、经济预测、信用评级和人身保险一年多少钱承保等。例如，当需要开车时，上百万美国人选择aaa(美国汽车协会)的旅游救援、保险和紧急拖车服务。为了更好地理解客户需求，aaa总部组件了一个"活动中心"，应用 predictive analytics软件进行预测分析。

为企业决策部门和管理层提供依据。利用大数据工具对供应链进行分析以选择供应商、优化物流配送方案和进行价格谈判等;利用大数据分析工具可以对商品进行销售预测，分析顾客的购买偏好，确定商品的价格。中国商飞通过商务智能解决方案( bi)和业务经营管控平台( erp)的实施，成功构建了实时、透明、智能的业务经营管理平台，实现了质量全程可追溯以及实时运营;实现高效业务协同，增强了全供应链数据共享与智能分析，为管理决策提供强有力保障。

实现智能生产。大数据是制造业智能化的基础，其在制造业大规模定制中的应用包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等，核心是定制平台。定制数据达到一定的数量级，就可以实现大数据应用。通过对大数据的挖掘，实现流行预测、精准匹配、时尚管理、社交应用、营销推送等更多的应用。同时，大数据能够帮助制造业企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少生产资源投入的风险。成立于1988年的中信戴卡公司，是全球最大的铝车轮生产企业，在全球市场占有率将近25%。中信戴卡已经与sap合作多年，在双方的合作之下，一个高度智能化的生产制造供应网络正在显现，实现覆盖从智能营销、智能研发、智能制造、智能经营、智能决策到智能服务六大智造体系，真正实现全价值链的"智造"。

实现个性化定制。消费者与制造业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些消费者动态数据，能够帮助消费者参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。制造业企业对这些数据进行处理，进而传递给智能设备，进行数据挖掘，设备调整，原材料准备等步骤，才能生产出符合个性化需求的定制产品。在定制西服的传统概念中，定制与工业化经常是一对天然的反义词。红领西装与众多服装加工厂有着显著的不同，其通过大数据系统和相应的工艺改变，实现了对传统服装企业改造。能够根据顾客身体测量数据和相关细节，制定出符合每个顾客个性化需求版型。提高了生产效率和客户满意度。