工业互联网生态驱动的创新服务

2018-07-09 18:07 mikj 次阅读 条评论

    因为需要解决工程机械租赁的痛点,工业互联网技术有了用武之地,数据的应用又赋予了行业新的定义,这是工程机械领域的工业互联网生态之一。在工业领域,一些高附加值的产业,如风电需要解决故障预测难题,基于预测性数据分析诊断成为应用场景。

    工业互联网平台,不仅连接了设备,还连接了工厂生产现场的机床、机器人、AGV小车等设备。能够精准统计设备的开工率、能耗、健康情况、机床加工精度,能够对设备进行诊断、统计和分析,为设备赋智。而在一般工业场景中,在涉及物流设施租赁、能源设施托管水、电、汽、热、冷的应用中,基于对日常运行和维护成本和效率考虑,工业互联网生态发展较为快速。作为工业企业的生产主体部分,应该是工业互联网发展的前沿和重心,其关键在于如何解决维修外包模式的难点和痛电,大致方向包括:

    一、通过数字运维APP辅助维修业务。数字运维面向用户需要提供运维业绩和状态管理,以确保过程和结果对于用户而言是可控的。对于维修业务主体,能有效提升运维效率和质量,提供运维绩效评估的依据。同时,数字运维应对故障进行详细的分析,以识别不同企业、不同行业的故障分布情况,以便维修外包项目组不断优化运维能力。

    二、通过工业互联网服务平台和供应链整合,持续优化供给效率与供给质量。基于数字运维APP量化工业服务和工业品需求,通过服务平台和线上线下供应链整合,重点解决工业服务和工业品需求匹配、供应链金融、工业保险以及基于可靠性MTBF和维修性MTTR的供应链优化。

    三、工业互联网数据分析应用。传统分析方法是基于人的知识和经验积累为重点,而在工业互联网服务平台的大协同条件下,通过在线分析一般针对于高附加值条件的设施和离线分析分析仪器,将有利于协同诊断分析专家知识协同,以提高预测性诊断的准确性,同时通过AR等远程协作系统,实现数据驱动条件下的分级诊维,是工业互联网的最大价值所在。

    就例如和实际情况一样,讲变电所的第一故障是老鼠咬线,那么分析和预防措施中,防止小动物是重点,而真正要靠设备采集数据发现问题,往往已经来不及了。我们从这些场景去分析,他们都是以模式创新作为前提,同时结合到实际痛点,针对性提出解决方案,而不是一开始就将设备上云和数据采集。


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