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工业大数据应依据现状来“提质增效”和“转型升级“

发布时间:2017-02-06 00:00 作者:中国化工论坛 阅读量:319

“魔方大数据之工业大数据”专场活动日前举行,工业大数据领域领军企业的众位大咖就工业大数据领域出现的新机遇、新融合、新挑战进行了深度交流与探讨。该活动由上海大数据联盟、数据猿主办,宝信软件、上海超级计算中心协办。

“工业大数据”,即工业领域信息化相关应用中产生了海量数据,不仅包括工业和制造业生产链中产生的数据,还包括用户使用数字化装备时产生的数据,以及互联网上的数据,将这些数据反哺到工业生产制造中,不但能够提升工业生产效率,且顺应工业互联网时代的发展趋势。

宝信软件资深项目总监王奕称,智能制造是一种满足个性化需求且快速响应服务的制造模式,通过智能制造,不但能够提升企业内部制造效率,同时提高了企业间的协作效率。“智能制造方案设计的核心是数据,在装备本身、制造流程、业务过程中都会产生海量数据,将数据应用于制造业产品生产的各个环节,才能推进智能制造。”王奕表示。

宝信软件高级技术总监沈春锋表示,传统物联网解决方案在可扩展性、数据多样性、实时性等方面面临巨大挑战。他透露,宝信软件已通过工业大数据平台,在数据采集、监控、存储和应用可视化方面,形成了完整的行业解决方案,可应用于绿色农业、工业制造、公共安全、城市管理、健康医疗、智能家居、智能交通、环境监测、水利水务等领域中。

与会专家均认为,智能制造归根到底是企业的创新、是智能工厂技术的创新、是工业机器产生的数据转化为实时信息,它不是从零开始,而是在集成存量资产的基础上进一步提升和优化。所以说,工业大数据应依据不同产业的现状和问题,在“提质增效”和“转型升级“两个方向发挥关键作用。

“用大数据思维来解决问题,从价值点分析及确定,比如分析电梯需要装多少,基于解决方案需求进行信息化。”美林工业大数据业务总监李琼举例说明。

据麦肯锡报告,制造业企业利用大数据技术后,生产成本可降低10%-15%。“就具体业务场景来说,制造企业在故障诊断、预测性维护、物料品质分析、供应链优化环节中,利用大数据技术进行分析和处理,可以及时给出预测结果,以保证产品生产计划。”明略数据上海副总经理李勇表示。

将高性能计算、仿真分析与大数据技术相结合,可以增强仿真技术在处理复杂工程和科学问题方面的效率和能力。

据悉,上海超算从2008年开始,通过仿真计算云平台为各类工业用户提供计算服务,增强产品设计、协同研发以及资源接入等能力,促进各类数据产生。同时面向工业研发环节开发各类仿真云计算平台。

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