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  专家:推进工业互联网要跨越"缺数""孤岛"等几重障碍  
   
  发布时间: 19-03-13 09:17:18am     
         
 
 
  在2019年两会上,李克强总理作政府工作报告表示,要打造工业互联网平台,拓展“智能+”,为制造业转型升级赋能。而早在2017年12月,习近平总书记在中央政治局第二次集体学习时就强调,要深入实施工业互联网创新发展战略,系统推进工业互联网基础设施和数据资源管理体系建设,发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用,加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济。
 
  可以说,宏观上,大力发展工业互联网,把数据技术和工业转型升级结合,已经成为决策层的共识。微观上,大数据技术的应用已经开?#20960;?#20225;业带来实实在在的收益。工业互联网产业联盟2019年2月发布的《工业互联网平台白皮书》(下称“白皮书”)显示,工业研发设计、工艺优化、设备维护、质量控制、节能减排等方面的作用越来越凸显。
 
  根据白皮书,中国石化对4600个批次的石脑油原料进行?#27835;?#24314;模,优化工艺操作参数,使汽油收率提高0.22%,辛烷值提高0.90%。中化能源对泵机群、压缩机、蒸汽轮机等装备进行健康管理,实现了设备故障的诊断、预测性报警及?#27835;觶?#35774;备维护成本每年减少15%。航天电器建立多种因素与质量关键KPI的关联关系模型,对设备、工艺、检测等数据进行关因?#27835;觶?#19981;?#35745;?#29575;降低56%。山钢集团对跨工序能效数据进行动态寻优,年化能源?#24403;?000多万元,能耗成本降低11.4%。酒钢集团通过大数据?#27835;?#23454;现能耗的智能化管理,单座高炉每年降?#32479;?#26412;2400万元,减少碳排放20000吨,冶炼效率提升10%。
 
  随着这几年工业互联网的不断深入发展,大数据在工业领域的应用取得了?#19978;?#30340;巨大进?#20581;?#28982;而,我们也应?#27599;?#21040;,成功案例仍然只是星星之火。由点及面形成燎原之势,任重道远,还需要跨越“缺数”、“低质”、“浅层”、“孤岛”等障碍。
 
  一是“缺数”。理论上,工业领域的数据应该是?#27973;?#20016;富的。麦肯锡2009年的报告显示,美国的离散制造业是所?#34892;?#19994;中数据储量最大的。而我国情况如何呢?根据中国信息通信研究院和工业互联网产业联盟2018年底对国内74家工业企业的调研,我国工业企业的数据资?#21019;?#37327;普遍不大,66%的企业数据总量都在20TB以下,?#20849;?#21040;一个省级电信运营商日增数据量的十分之一。这背后的原因主要是我国工业互联网发展还处于起步阶段,企业数字化网络化程度普遍?#31995;停?#25968;据资源的积累?#34892;?#26102;日。而目前工业系统协议七国八制现象?#27973;?#31361;出,很多软件系统的接口不开放,也增加了数据采集的技术难?#21462;?/div>
 
  二是“低质”。警惕“垃圾进,垃圾出”!数据质量问题是长期困扰数据?#27835;?#24037;作的难题。工业领域对数据?#27835;?#30340;可靠性要求更高,因而对数据质量的要求也就更高。美国2016年《联邦大数据研发战略计划》还专门把确保数据质量、提升数据?#27835;?#21487;信性作为七大战略之一。?#26377;?#24687;化程度较高的金融、电信、互联网等行业的经验看,如果不开展专门的数据治理,就难以确保数据质量。调查表明,我国工业企业?#25381;?#19981;到1/3的企业开展了数据治理,51%的企业仍在使用文档或更原始的方式进行数据管理。在数据治理方面,大部分工业企业还需加快补课。
 
  三是“孤岛”。数据孤岛是几乎所有企业?#27982;?#20020;的困境。从单一企业内部来看,存在着不同时期由不同供应商建设的?#31361;?#31649;理、生产管理、销售采购、订单仓储、财务人力等众多IT系统,烟囱林立,而要深度推进智能制造,更要打通IT和OT,推进难度?#27973;?#22823;,而且越大的企业包袱越重。从全行业看,发展工业互联网,实现从单一企业内部的局部优化,跨越到整个产业链的全局优化,必然要实现产销与供应链上不同企业之间的数据流通,进一步面临着安全合规、商业模式和技术标准的更大挑战。调查显示,超过半数的企业表示需要使用外部数据或对外提供数据,仅有2.7%企业觉得不会涉及数据合作。德国工业4.0计划已经把数据流通作为重点议题,国内促进工业数据流通方面工作还需加快。
 
    四是“浅层”。大数据在工业领域的作用,纵向可?#28304;?#19977;个层次来看:最基础的,?#24378;?#20197;根据数据来描述工业产线、营销和企业经营活动的历史与现状;进一步的,可以基于数据预测设备、车间和整个企业的未来状况;最高层次,是根据数据?#27835;?#32467;果,绕过人工干预,自动的直接指导企业运作,形成智能化的数据闭环。横向则可以跨越设计、生产、销售、服务等全链条。但推进情况如何呢?最近,工业互联网联盟对国内外 366个工业互联网平台应用案例进行了?#27835;觶?0%的平台应用集中在产品或设备数据的检测、诊断与预测性?#27835;?#39046;域,而在涉及数据?#27573;?#26356;广、?#27835;?#22797;杂度更高的经营管理优化和资源匹配协同等场景中,多数平台现有数据?#27835;?#33021;力还无法满足应用要求,需要进一步推动数据?#27835;?#25216;术创新以及实现长期的工业知识积累。工业数据?#27835;?#30340;深?#28982;?#38656;加快爬坡升级。
 
  工业互联网的长期目标,是构建“数字双胞胎”,使得物理世界的万物得以在数字世界重现,通过数字世界里的计算、?#27835;觥?#39044;测、优化,来指导物理世界的最优化运行。这就要求在物理和数字这对双胞胎之间架设畅通的“大动脉”。数据就是这大动脉里流?#23454;难?#28082;。?#25381;?#24037;业数据越来越丰富、全面,质量越来越高,“数字双胞胎”才能长得像。在这基础上,对工业数据的?#27835;?#21033;用,还需要结合对物理机理模型的?#36171;?#29702;解,甚至老师傅几十年积累的经验,不?#31995;?#20195;、走向深入。做好了这些,数据对制造业转型的基础资源作用和创新引擎作用就能真正发挥出?#30784;?/div>
 
    
 
   
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