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工业大数据将是智能制造发展关键

      智能制造其实是一系列热点技术的总称,它是基于物联网、大数据、云计算等新一代信息技术,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。智能制造具有以智能工厂为载体、以关键制造环节智能化为核心、以端到端数据流为基础、以全面深度互联为支撑四大特征,其目标是缩短研发周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能耗。
   中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所工程师刘钊介绍说,我国制造业规模全球领先,有着世界最为门类齐全、独立完整的制造业体系,在多个工业领域具有产量优势。制造业增加值达22万亿美元,制造业产出占世界比重高达21%。按照国际标准工业分类,在22个大类中,我国在7个大类中名列第一;在世界500种主要工业品中,钢铁、水泥、汽车等220多种工业品产量居世界第一位;高铁、核电、航天等高端制造领域具有国际领先水平。同时,我国信息产业发展水平全球领先,中国信息产业用户数量世界第一,业务应用快速发展,技术研发和设备制造能力不断提升,部分骨干企业已初具国际影响力,形成了涵盖软硬件研发制造、网络设施建设运营、信息服务等主要领域的产业体系,已成为举世瞩目的互联网大国。
    尽管我国已经初步构建了完整的智能制造支撑产业,智能制造装备所需的关键零部件产业已成雏形,但市场份额依然有限。刘钊分析说,主要原因是我国智能制造在核心关键技术依然受制于人;我国智能制造系统集成企业实力与规模与国外龙头企业如西门子、GE等存在一定差距。
    结合本届通信展,刘钊认为,参展多家企业在工业网络化和工业大数据方面已经有了一定探索。网络化方面,国内企业面向工业互联网的装备网络化改造已经展开。传统生产装备的网络化改造大体有两类路径,一是基于新增传感与网络接口的叠加方案,二是基于对传统工控协议进行增强改造的优化方案。叠加方案适用于在不对已有机器设备进行大规模更新换代的基础上增加数据采集能力的场景,如中国电信为潍柴动力一号车间进行了网络改造,利用无源光网络(PON)、LTE等技术,实现了数百台机床设备的联网改造。优化方案适用于传统技术无法适应新需求的情况,如华为与川仪合作,对传统工业总线技术进行升级改造,将传输速率从传统的31kbps提高到200kbps,基本满足了现场数据传输的需要,但这种改造还需要后续标准化工作的支撑。
    在工业大数据方面,刘钊认为,工业大数据已经成为智能制造发展的重要核心之一,而新型工业数据平台将会成为构建智能应用生态的关键。随着跨界融合的不断深入,一系列新型工业数据平台开始涌现,横向整合了多个环节的数据,纵向打通了企业管理层与生产现场层的数据,为深层决策优化提供了基础。以GE为工业互联网专门打造的Predix平台为例,其核心能力在于对底层设备数据的感知采集、协议转换、网络传输与平台集聚,并通过开放API和共享软件开发工具,实现企业用户或第三方自主开发智能应用,进而形成丰富多样的智能制造应用生态体系。目前在国内,如中国电信、华为、和利时等企业都在围绕新型工业数据平台开展战略布局。(摘自:网络)

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