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数据互联创造无限的可能性

文章出处:ROR体育点击注册网页版 人气:发表时间:2021-11-26 00:20
本文摘要:有人说道这是一个最差的时代,因为有很多数据,有人说道这是一个最坏的时代,因为我们有过于多的数据。如何让数据确实构建生产力价值,如何助力企业最大化竞争优势?

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有人说道这是一个最差的时代,因为有很多数据,有人说道这是一个最坏的时代,因为我们有过于多的数据。如何让数据确实构建生产力价值,如何助力企业最大化竞争优势?5月15日~16日,罗克韦尔自动化全球路演天津站活动在美丽的海河河畔举办,中国工程院院士李培根、微软公司中国仅有渠道事业部创意技术总经理崔宏禹、罗克韦尔自动化亚太区总裁苏泽灏、罗克韦尔自动化大中华区总裁石安在内的多位自动化领军人物、专家,及来自全国各地的1000多名业内人士联合交流探究如何通过数据和网络构建智能生产,深度解决问题行业关键表达意见,协助企业构建安全性、环保、节约能源、高效,并发布了全新的品牌允诺ExpandingHumanPossibility。

新的品牌宗旨是将人类智慧与机器智能联系一起,让世界更加智能、更加高效,连接起来更加紧密,扩展未来无限有可能。矿山数字化遭遇瓶颈问题论坛上有统计资料表明,矿山行业有85%的数字化项目都告终了。这是一个令人吃惊的数字。

与此同时,麦肯锡的一份数据报告表明,矿山行业只有将近1%的数据被用作指导决策,那么其余99%的数据都去哪里了?业内人士分析,一部分数据是没被收集,另一部分数据是没被很好地利用,比如没很好的数据关联算法承托,造成数据间不关联。即使所有的数据都能被收集,也不会面对过量数据,数据发生爆炸等问题。石安回应,在工业领域里大数据的概念很最重要,但确实发挥作用的是精准数据和有效地数据。

网络企业运营的关键主要有两点,一个是数据,另一个是网络。平稳的数据来源及其数据分析,有效地的标准平台,这是智能生产的根基。罗克韦尔自动化(中国)有限公司冶金行业经理张浩回应,钢铁行业提倡智能化,但国外企业基础自动化工作比国内企业做到得更加坚实,国外钢铁厂若干年前就早已已完成了一级自动化、二级自动化,再行做到智能化、工业互联网时就很更容易收集数据,但国内除了一部分先进设备的冶金企业不具备这个能力,很多企业还不存在基础自动化短板,收集不上来涉及信息。

一些国内企业在规划了很好的互联网平台、物联网平台之后,却找到数据采集不上来了。罗克韦尔自动化大中华区总裁石安不作主旨演说一部分业内人士回应,虽然有很多矿山看起来很自动化,但依然无法构建效率目标。这是因为虽然单体的系统或设备早已不具备了充足的自动化能力,但是设备与设备之间、系统与系统之间的数据没构建互联互通,构成创意孤岛。

另有业内人士回应这些问题主要展现出为以下几个方面:很多数据还逗留在纸张上,沦为深渊的数据资产;用于技术却并不考虑到其否能解决问题,在市场需求不明晰的情况下过度用于技术;很多数字化项目缺少可扩展性,无法在公司层面上展开拷贝;统合传统IT业务系统艰难,在业务系统、生产运营、操作者和监控、过程自动化掌控等环节,面临新的杨家系统的混合、多样的供应商、复杂性低、缺乏协同性等挑战,展现出为混杂的设备和数据,有所不同层级间独有的数据结构等问题。让网络矿山落地有实质罗克韦尔自动化(中国)有限公司矿业及水泥行业经理姜晓红讲解,网络矿山的拒斥来自网络企业在矿山的落地,是将传统意义上独立国家的信息技术(IT)和运营技术(OT)系统统合到一个统一的网络平台中,通过EtherNet/IP网络架构协助矿山企业收集分析数据,并将数据转化成为可指导的信息,从而构建企业之间无缝连接和信息分享,提升生产过程的安全性、可预测性及可持续性。

罗克韦尔自动化明确提出的网络企业,更为注目IT(信息技术)和OT(运用技术)的融合,其核心就是解决问题最后一公里的问题,更佳地落地,显然提高效率,构建看见的效益。她指出,大多矿山地处偏远地区,利用互联网及FactoryTalkInnovationSuite信息化软件可协助企业增加对人的倚赖。目前矿业厂一般来说采行常规检修,就是预防性检修。

以破碎机为事例,破碎机是矿山的核心关键设备之一,一旦破碎机在生产过程中发生意外停机,严重影响生产效率,但通过罗克韦尔自动化网络手段,动态收集数据,通过云技术和大数据分析平台,协助企业预判潜在的故障,提早预警故障再次发生的部位,在适合的时间备好适合的器件,展开预测性确保,可以提升设备效率,确保安全性生产。据理解,罗克韦尔自动化的预测性确保系统有数很多应用于案例,在澳大利亚设备状态监测系统已沦为矿山设备的标配,有效地协助企业预测故障。

运营确保不仅对矿山企业最重要,对冶金行业某种程度最重要。李培根指出,设备网络无法瓦解企业目标。酒钢以大数据和智能化服务于绿色发展理念,应用于炼铁大数据平台,减少炼铁出现异常工况及燃料消耗,减少二氧化碳废气,构建节能减排。

通过物联网终端大约200座高炉的数据,每座高炉分别加装800多个传感器和800多个热电偶,数据采集频率为每分钟一次,每座高炉产生的数据量大约为288万点/天、200Mb/天,行业大数据平台终端的数据量大约为5.76亿点/天、40G/天。通过收集数据、分析数据,构建高炉黑箱的可视化,通过机理研究、大数据与机器学习结合,创建知识库和推理小说机制,实行数字化、智能化、标准化炼铁。

炼铁厂通过应用于该系统平均值提升生产效率5%,减少吨铁成本15元,单座高炉每年创效2400万元。如果仅有行业推展该系统,每年必要经济效益平均70亿元。石安讲解,2018年,罗克韦尔自动化有限公司构建全球销售额67亿美元,利润率是行业平均水平的两倍。

其享有两个核心品牌,分别是AB和FactoryTalk。AB是硬件平台品牌,包括自动化掌控、智能电机掌控以及各种解决方案。FactoryTalk是还包括设计、工业继续执行软件套件、确保修理套件平台及InnovationSuite创意平台套件的整体升级后的软件系统。

罗克韦尔作为行业智能生产的领头羊,通过与PTC、微软公司的合作,在IoT领域搭乘竣工原始的基础框架,联合营造较好的生态圈。同时还与很多行业企业合作,以高科技持续深化解决问题行业核心问题,为客户获取优质的解决方案。

2019年2月19日,罗克韦尔自动化与全球领先的油气钻井铁矿和加工技术提供商斯伦贝谢公司达成协议合作协议,联合创立合资公司(Sensia),将沦为全球首家油气行业仅有集成自动化解决方案提供商,致力于智慧油田建设,涵括了从生产生产到后端服务的整体自动化流程,并将在旋即之后月投放运营。对于矿山企业所担忧的投入产出比,姜晓红直言矿山企业可以自己算数一笔账。以球磨机为事例,篦得过细耗电,篦得过细影响金属重复使用。

球磨机是多变量非线性系统,通过对球磨机建模,上专家系统,专家系统能有效地调节磨矿细度,构建节约能源跃进;浮选工艺的优化掌控直接影响到金属回收率,罗克韦尔自动化的Pavilion8优化控制系统,享有160项专利技术,具备世界领先水平,能减少氧化铝生产的30%波动,减少波动也就意味著增加能耗。此外,他们在水泥行业通过优化掌控回转窑,构建掌控游离氧化钙的百分比,保证水泥质量。罗克韦尔自动化有限公司还与美卓矿机等合作伙伴联合解决问题了破碎机的故障预测,防止了破碎机4个月的停机,按照每台破碎机每天500吨的矿石处置量计算,经济效益非常明显。在国内积极开展智能化矿山建设的多是国企、央企,同时他们也分担着低收入等社会责任,姜晓红指出,企业折损的目的是提质增效,应当增加井下作业的工人数量,尤其是危险性区域的作业人员,朝无人化自律作业方向发展,减少不懂大数据、信息化和智能化的人员,就像无人餐馆一样,虽然超强市里没服务人员了,但是后面的技术人员一定是要有的。

网络矿山未来商机与发展方向最近一家著名汽车公司CEO回应:在不远处的将来,汽车可能会沦为一个软件产品。这在一定程度上也说明了未来影响汽车核心竞争力的不是硬件,而是软件。

回应,李培根指出,今天数据对经济社会的影响远不如100多年前电的影响。软件定义世界,数据驱动未来。他分析,早期的自动化主要处置结构化、确定性的问题,技术更为成熟期,现在的自动化能处置非结构化、模式的问题,未来的自动化基于对整体系统的了解,构建对非结构化、非相同模式、不确定性问题的掌控。

现代生产牵涉到效率、质量、成本,还有绿色、服务等方方面面的问题,不存在大量的不确定性,意欲明晰了解乃至匹敌生产过程,非模式、不确定性问题是其中仅次于的后遗症,这牵涉到到很多影响因素,影响因素之间的关联性,及相互影响到何种程度。大数据、人工智能等技术为更进一步匹敌不确定性及非模式问题打开了另一扇大门。

李培根回应,智能生产的本质是利用先进设备技术(如数字化、网络化、大数据、人工智能等)了解和掌控生产系统中的不确定性和非相同模式的问题,以构建更高的目标,这对未来的发展十分最重要。日本早期的智能生产计划之所以没获得显著效益,难道与当时缺少解决问题不确定性问题的技术有关。石安则指出,现在很多年轻人不不愿转入生产生产等工业领域,制造业企业面对员工老龄化的压力更加大;IT-OT技术的融合不仅还包括从售前、过程及售后的整个原始的服务链,从技术的角度也包括了产品研发生产创意的阶段;现在有所不同数据点对点的成本大大降低,企业家可以更加较低的成本构建智能生产。在工业维持强大下行的势头下,很多设备用于时间早已多达20年,必须下一轮的替换。

这些都为智能生产带给了极大商机。姜晓红回应,一个矿山数字化项目有可能必须几百人参予,就像科研项目一样,开始投放大,但顺利后可读取100家工厂,从长远看,前景不可估量。

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所以,任何一家企业做到智慧矿山都是再行做到试点,通过试点作好标准,然后所有企业去做到对标。目前,国有大型企业都早已做到了较为多的智能化探寻,有的样板项目已初具效益,但同时也面对着诸多挑战,构建智能生产还必须非常宽的时间。


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