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我國高端數(shù)控機(jī)床行業(yè)困境與解決思路


  來源: 清華大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)研究院 時間:2021-11-15 編輯:清風(fēng)
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1、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是新一代網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)與制造業(yè)深度融合的產(chǎn)物。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展的重要基礎(chǔ)設(shè)施,通過人、機(jī)、物的全面互聯(lián),全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價值鏈的全面鏈接,推動形成全新的工業(yè)生產(chǎn)制造和服務(wù)體系,成為工業(yè)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵依托、重要途徑、全新生態(tài)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是工業(yè)領(lǐng)域各類信息的核心載體,通過匯聚、處理、分析、共享和應(yīng)用各類數(shù)據(jù)資源,實(shí)現(xiàn)對工業(yè)領(lǐng)域各類資源的統(tǒng)籌管理和調(diào)配,發(fā)揮數(shù)據(jù)作為核心生產(chǎn)要素參與價值創(chuàng)造和分配的能力。


2、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)由網(wǎng)絡(luò)、平臺、安全三大體系構(gòu)成。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)匯聚、整合、分析和處理。其中網(wǎng)絡(luò)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通的基礎(chǔ),平臺是發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心,安全是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的保障,三大體系各自包含了與之相應(yīng)的架構(gòu)與技術(shù)構(gòu)成,融合發(fā)展構(gòu)建了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是推動中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和制造業(yè)升級轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵助推器。


中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模增加值從 2017 年的 2.35 萬億元增長至 2019 年的 3.41 萬億元,CAGR 達(dá)到 20.46%,整體產(chǎn)業(yè)邁向發(fā)展快車道,而這一切得益于中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)制定了完善且明確的頂層設(shè)計目標(biāo)。


△ 圖-2 2019年各省市工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)增速顯著高于GDP增速


(一)技術(shù)支持


工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺幫助企業(yè)整體優(yōu)化帶動企業(yè)轉(zhuǎn)型升級。大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)驅(qū)動的工業(yè)數(shù)據(jù)智能分析支撐工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值挖掘,打造工業(yè)數(shù)據(jù)分析與可視化平臺是眾多主體布局的關(guān)鍵切入點(diǎn),與行業(yè)場景和業(yè)務(wù)需求深度結(jié)合成為工業(yè)數(shù)據(jù)分析與可視化平臺未來發(fā)展必然趨勢。不同主體布局過程中,呈現(xiàn)出“兩大路徑四種方式”:


一是工業(yè)企業(yè)推動領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)知識的數(shù)字化、軟件化。一方面將原有數(shù)字模型與分析工具轉(zhuǎn)化為平臺服務(wù),霍尼韋爾 Sentience 平臺中集成工藝計算包以幫助用戶實(shí)現(xiàn)石化工藝優(yōu)化,東芝 Meister 分析平臺基于工程積累的專業(yè)知識來分析制造過程中各類事件之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián),中聯(lián)重科依托工程機(jī)械設(shè)備故障行為模式的經(jīng)驗(yàn)積累幫助客戶及時進(jìn)行故障預(yù)警并提出最優(yōu)維護(hù)計劃;另一方面在傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上引入先進(jìn)智能分析技術(shù),形成新的平臺分析服務(wù),羅克韋爾 Factory Talk Analytics 平臺可以利用自然語言和生產(chǎn)人員進(jìn)行互動,幫助后者發(fā)現(xiàn)并解決設(shè)備難題;日立 Lumada Analytics 平臺使用機(jī)器學(xué)習(xí)來發(fā)現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)中的故障模式,寄云 NeuSeer 平臺引入大數(shù)據(jù)分析工具對特種玻璃生產(chǎn)中的實(shí)時數(shù)據(jù)和翹曲問題檢測記錄進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,快速定位關(guān)鍵參數(shù)工作范圍。


二是 IT 企業(yè)在大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)上疊加工業(yè)知識。一方面,在實(shí)現(xiàn)方式上,IT 巨頭多立足自身基礎(chǔ)技術(shù)平臺提供通用化算法和工具,微軟 Azure 平臺提供從云端到邊緣的豐富 AI 工具組合,豐田物料搬運(yùn)歐洲公司則利用其 AI 服務(wù)實(shí)現(xiàn)流程自動優(yōu)化。另一方面,技術(shù)創(chuàng)新企業(yè)面向客戶需求提供一站式工業(yè) AI 解決方案。


業(yè)務(wù) PaaS 平臺將形成整體百花齊放、特定專業(yè)領(lǐng)域相對集聚的發(fā)展局面。作為支撐前端靈活構(gòu)建各類工業(yè)應(yīng)用和解決方案的后臺中樞,業(yè)務(wù) PaaS 平臺需要深厚的專業(yè)知識和領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)積累沉淀,不同領(lǐng)域龍頭企業(yè)依托傳統(tǒng)業(yè)務(wù)優(yōu)勢布局業(yè)務(wù) PaaS 平臺,加快積累深度融入領(lǐng)域知識的業(yè)務(wù)組件成為贏取市場競爭的核心。專業(yè)服務(wù)能力和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)積累共同支撐業(yè)務(wù) PaaS 平臺構(gòu)建。一是對設(shè)計、生產(chǎn)、管理、運(yùn)維等領(lǐng)域服務(wù)能力改造升級形成開放 PaaS 服務(wù)。如工業(yè)軟件廠商 PTC、達(dá)索、索為、用友等將設(shè)計仿真、運(yùn)營管理、采購銷售領(lǐng)域軟件轉(zhuǎn)化成平臺中獨(dú)立的服務(wù)模塊,快速滿足用戶個性化應(yīng)用軟件定制需求;GE、西門子、ABB、日立、三一、徐工、擎天科技等自動化、裝備和制造企業(yè)則憑借生產(chǎn)優(yōu)化、資產(chǎn)運(yùn)維、能耗優(yōu)化等方面的優(yōu)勢,在平臺里提供專業(yè)化的預(yù)置解決方案。二是將特定行業(yè)經(jīng)驗(yàn)知識以數(shù)字化模型或?qū)I(yè)化軟件工具形式積累沉淀到平臺中。如數(shù)控機(jī)床行業(yè)龍頭企業(yè)德瑪吉森將其長期積累的參數(shù)優(yōu)化、故障運(yùn)維、產(chǎn)線管理經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化成 ADAMOS 平臺中的開放式 API,賦能給其他裝備制造商和客戶。


圍繞產(chǎn)品全生命周期優(yōu)化,為加速產(chǎn)品的創(chuàng)新迭代、提升用戶體驗(yàn),本田公司利用 IBM 大數(shù)據(jù)分析技術(shù),使自身 100 人的工程師團(tuán)隊能夠以更高的效率分析上百萬份司機(jī)行為數(shù)據(jù),并結(jié)合產(chǎn)品材料、結(jié)構(gòu)設(shè)計等數(shù)據(jù),初步實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期優(yōu)化。再如海爾基于 COSMO Plat 平臺對用戶需求、反饋與制造能力數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與分析,某新產(chǎn)品上市周期由 6 個月降低至 45 天,一年時間內(nèi)產(chǎn)品實(shí)現(xiàn) 3 次迭代升級,價格提升 10% 以上。


(二)規(guī)避風(fēng)險降低成本


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