工业互联网如何赋能高端制造？_现货石油投资骗局

2019-08-19 16:08栏目：永丰县

TAG： 互联网 工业

还有Uptake另外一个应用，通过AI实现销售线索、服务需求、工作流效率的优化，主要是针对设备制造商提供一整套业务流程优化引擎、提高销售业绩和客户满意度。

一，生产过程基本上都是连续的，比如流程制造；

三，高度自动化的生产过程，可以根据实时采集的各种工况参数，对控制过程进行自动化的实时响应；

在钛资本新一代企业级科技投资人投研社第24期，寄云科技创始人&总裁时培昕分享了工业互联网如何赋能高端制造，释放机器潜力。时培昕博士毕业于北京邮电大学信号与信息处理专业，是国内早期从事云计算、大数据和工业互联网相关领域研究推广与应用的专家。

不幸的是GE已经在2018年开始出售Predix，主要原因有几个：

工业互联网主要由网络、平台、安全三大部分组成，其中网络是基础，特别是5G低时延网络是保证工业互联网的基础，而数据和平台是工业互联网的核心，安全是保障。

通过结合工业互联网的赋能，即资产性能管理、运营效率提升、能源管理优化、安全生产环保、工业控制安全，可达到：

创立于2012年，Uptake做的很多事都在模仿GE Digital，包括招募了很多GE Digital的原班人马。其主张也是通过工业物联网的数据分析，实现高效的资产性能和运营效率的提升，提供的方案也是平台加应用。

比较典型的案例：第一个是为卡特彼勒开发一套设备联网和分析系统，采集设备的各类数据信息，联网监控的同时分析预测设备可能会发生的故障，以提前应对；美国一家Class1的火车公司，在美国有大约一万四千个火车头，Uptake帮助其通过人工智能预测性维护，每年节省4700万美金；AMEREN是美国一家发电厂，每年用了Uptake的人工智能应用平台帮公司节省990万美金；PaloVerde是一家核电厂，每年Uptake帮其节省1000万美金；Uptake还帮助某个重型机械经销商每年提高850万美金的收入。

工业互联网两大典型玩家

二，提高资产利用的效率，降低排放、降低能耗、提高安全生产、实现环保，构建产业生态。

工业互联网三大高端制造应用场景

二，大数据平台也非常关键，以前的工业数据都是小数据，很多数据处理都在边缘完成，并没有汇总起来进行相关性分析和统一趋势分析，因此实现应用和数据解耦的大数据平台也很关键；

四，通过专家经验+人工智能的方式，基于专家经验指导的大数据样本标注，通过人工智能算法训练开发相应的故障诊断和预测模型，实现精准判决。

Uptake在2018年11月份收购了一家APT（Asset Performance Technology）公司，这家企业提供了800多种类型的设备、1000多万种不同部件的失效模式。FMEA失效模式分析有什么用呢？可以非常清楚地定位出设备有多少种故障现象，每种故障现象应该采取的应对措施和寻找相应根因形成维护策略。

最近工业互联网非常热，一是“智能+”对工业转型升级的重要性，二是在科创板开市之后，与工业互联网、产业互联网相关的科创企业在不断进入科创板上市的行列中。此前对工业互联网有大量讨论，但还有很多困惑和发展不清晰之处。

什么是高端制造？高端制造与中高端制造、中低端制造不一样之处在于：

第二个玩家是Uptake，是公认的工业互联网领域的标杆创业公司。

工业互联网在高端制造里应用场景很多，而当前的高端制造普遍呈现资产密集、资产性能优化空间大，数字化程度高但数据利用率低，经验驱动、缺少科学决策能力的局面。

2019年，工业互联网首次进入政府工作报告，2019政府工作报告专门提及“打造工业互联网平台，拓展‘智能+’，为制造业转型升级赋能”。

正是因为高端制造普遍的体量都比较大，所以哪怕提高1%，都能创造巨大的价值。

这几个案例是工业互联网里比较典型的应用场景，围绕大型设备的资产性能，利用数据分析实现设备可靠性的提升，进而提升整个过程的运营效率，创造更多的价值和利润。

GE Digital的规划目标，是希望通过Predix平台结合应用Operation Performance Management（运营绩效管理）和Asset Performance Management（设备性能管理），通过设备的健康和可靠性管理、合规性管理、资产优化、策略优化，以达到运营性能的管理，包括提升运营效率、实现过程优化等。

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