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2021工业大数据企业排行榜

发布日期:2022-05-14 06:14   来源:未知   

  新工业架构Thingswise工业数据OS平台上开发的数字化和智能化应用

  智慧工厂整体解决方案;数字工厂、透明工厂搭建;MES系统、产品追溯、设备数据采集

  通用数据服务平台RTOD;多功能工业数据服务软件平台UDSA;工业数据服务云平台

  用数据和算法帮助企业缩短生产周期、降低库存积压、提升产能利用率、透明化制造流程

  在HMI人机界面中提供ms级设备实时数据,辅以二次开发环境和数据分析、管理应用

  综合运用云计算、大数据等技术设计打造一体化智能指挥、雪亮工程等解决方案

  用工业互联网操作系统打通异构工业设备的通讯,解决异构设备系统标准化集成难题

  iReadyInsights智慧工业大脑解决方案协助企业实现数字化深度应用

  工业物联网与边缘智能系统EdgePro;工业智能模型研发平台CyberCube

  工业化发展思潮涌动。2012年,美国通用电气提出“工业互联网”概念,包含了网络、平台、数据、安全四大体系,之后美国五家行业龙头企业联手组建工业互联网联盟(IIC),率先开启了工业转型竞赛;2013年,欧洲制造业先驱德国为在新一轮工业革命中占得先机,在汉诺威工业博览会上正式推出“工业4.0”;2015年5月,“中国制造2025”写入国家行动纲领。

  殊途同归,种种迹象表明,现代工业已翻到崭新的一页:与信息化、数字化、网络化、智能化高度融合,而工业大数据是其中最核心的支撑之一。

  工业大数据,是指工业领域产品和服务全生命周期数据。其变革影响之深,覆盖范围之广,足够以自主创新能力、资源利用率、产业结构水平的提升实现跨越式发展,掀起新一代工业革命的高潮。

  工业大数据的逻辑并不难理解。运用互联网和物联网技术“触手”,将工业企业在研发设计、经营管理、运维服务等环节中生成和使用的数据收集起来;在平台(既包括各种工业APP,也包括DCS、PLC、DNC、SCADA、仪表等系统)上汇聚、流通、分析,涉及到“上云”,具体包含数据存储、管理、清洗、建模、分析、可视化、安全等关键步骤;投入服务与应用,并与消费者建立联系(服务、营销)。

  当然,上述正向的产品信息流以生产流程为主视角,而逆向更能彰显消费者驱动地位,也是工业4.0与以往最显著的区别。总体上看,按工业大数据产业链可划分为基础层、平台层和应用层。

  大数据背靠云计算和互联网技术。当前工业大数据市场参与者,除了少数“智改数转”标杆工业企业,绝大多数由专业的大数据服务商和云服务商组成,以提供SaaS和PaaS服务为主要业务形式。

  尽管工业大数据市场总体上处于探索和起步阶段,但是仍存有相当大的市场机遇。

  其一,物联网的普及使得“大”数据有技术支撑,云计算极大地拓宽数据存储空间,边缘计算提升网络服务响应速度,去年相关产业的逆势增长,尤其是互联网企业云业务的“回血”,提振行业信心。

  其二,从世界范围来看,我国数字经济中产业数字化进程相对落后,一揽子支持政策的颁布,足以体现出当下工农业转型的艰巨和紧迫性,也为深化工业企业发展打下坚实基础。

  其三,消费级市场引爆需求,人工智能让数据处理和应用能力再上一个台阶,从而延伸出更多的商业模式。

  目前我国工业领域数据采集汇聚不全面、流通共享不充分、开发应用不深化、治理安全短板突出,而这些难点需要建立统一的行业标准,开放共享的数据源和数据集,支持互操作、跨环境的云架构,去一一突破。

  20世纪90年代的美国超市中,超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难以理解的现象:在特定的情况下,啤酒与尿布两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中。原来,男性顾客在购买婴儿尿片时,常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己,于是超市尝试推出将这两种商品摆在一起的促销手段,居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。

  “啤酒与尿布”的经典案例说明,大数据指导实践能觅得商机。前提在于,信息大爆炸时代,人类存储信息量的增长速度比世界经济的增长速度快4倍,而计算机数据处理能力的增长速度比世界经济增长速度快9倍。

  量变产生质变。人们开始意识到局限于小数据分析很可能导致管中窥豹,从而对数据管理的认识发生根本性转变:不止随机采样,并不一定精确,甚至无需追求因果。

  IBM列出了大数据的5V特征:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。可见大数据并非只是“大”,而重在强调“数据加工”的过程,即运用大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统等技术去处理非结构化或半结构化的数据。

  但工业数字化转型仅靠大数据就可以吗?清华大学王建民提出工业大数据领域的2/8法则:20%的SQL小数据具有80%的价值密度,而80%的工业大数据价值密度仅有20%。也难怪会有“不举小数据之‘纲’,难张大数据之‘目’”的感叹了。

  没有固定的符号或象征,相比潮流的创造者,快时尚品牌更倚重对潮流的迅速反应。往日,设计师们忙于穿梭在时装秀场汲取灵感,凝结成周期性的厚重的款式样书,而如今,用大数据开展潮流预测业务也成为新选项。

  日本从时装发布会、时尚杂志、社交网站中收集了约2500万张照片,构建出了目前全球规模最大的服装信息数据库,利用人工智能预测流行前沿,提供AI设计的服装;英国时装潮流预测公司WGSN每月调查14000名消费者,旨在衡量品牌引发的消费者情绪。

  数字化趋势很快从营销蔓延到生产环节。西装讲求量体裁衣,一台3D人体数据测量机器能在5秒内将人体90多项数据测量出来,并将误差控制在0.01mm内,成功做到了用数据去分析人体的八大体型,然后利用这些数据组合成3D智能人体模型,指导生产制造。

  不知不觉中,依托小数据定制个性化需求,大数据系统化管理生产链和供应链,已织成了庞大信息网络,像数字孪生一样,浮现在工业企业上方。“制造业终将成为信息产业的一部分”,并在人工智能、边缘计算等新兴技术助力下持续拓宽发展空间。

  不只及时响应市场需求,在工业领域的很多应用场景中,对准确率的要求达到99.9%甚至更高,比如轨道交通自动控制,设备故障诊断产品也成为工业大数据的主要应用之一,还有质量成本优化等商业活动的方方面面,大数据预测避免和解决危机的作用愈发重要。

  对于消费者而言,大数据高度的预测性也可能带来侵害。算法“黑箱”的庇护下,个别互联网企业屡次上演大数据杀熟戏码,乱象从生,一再触碰商业规则底线。在任何经济结构中,技术之上,需坚守正直的本心。

  查理是一个普通的工人,生活在社会最底层,每天的生活就是日复一日发疯般地工作,以期能够获得填饱肚子的可怜工资,但他还是努力奋斗着。电影《摩登时代》反映了上世纪90年代美国经济大萧条下的工业发展状况,是那代人有关黑白默片的记忆。

  直到现在,提起工业,很多人还会联想到巨型而笨重的重工业设备,呆板而冗长的流水线。但现代化大数据应用打破了这一偏见,其核心逻辑在于流程分解,再通过互联网将碎片化的信息灵活地串联起来,用算法智能实现资源有效合理配置,注入灵魂。

  因此,与大数据应用首先一同起飞是分解成很多加工任务的离散型制造业,包含火箭、飞机、武器装备、船舶、电子设备、机床、汽车等,覆盖高科技阵地,推动产品迭代创新。

  发展现代化工业,我国面对的任务更加艰巨,需要瞄准的不止货架上的商品,工厂里的设备,还有实验室的器材。

  另一个面向,根据技术的通用范式,我们生活在一个被“封装”的世界里,比如我们不需要知道一辆车的引擎究竟如何工作,只要踩下油门,就可以发送指令让引擎工作。消费者无需探知其原理,经营者在生产的过程中也无需了解,而错误可能正来自那些小小的模块。

  数字化、智能化撬开了“黑盒”的缝隙。1997年,施耐德最早提出了“透明工厂”的概念,并基于面向工业市场的EcoStruxure架构,如今已形成更加完善的“透明工厂”解决方案,让细节、数据可自动标记和可溯源。

  在“摩登时代”,科技、智能缺一不可。趋向高度发达的工业化途中会遇到各种各样的问题,投入相当多的人力物力,而对于工业企业,尤其是中小型企业而言,寻找一条切实可行的道路最重要,这倚靠人的(思维的、精神的)现代化。

  “身体可以疲惫、生病甚至受伤,但精神绝不可以颓唐”,《人世间》中周秉义的这一人生格言,再现当年置身改革开放的一辈直面阵痛,投身建设,依靠自身的坚守,获得自我价值与社会价值双重实现的历史图景,为硬实力跃迁擦上了明亮而温暖的底色。

  工业化发展教会人们勤劳、务实、奉献的“螺丝钉精神”,但螺丝钉要经常保养和清洗才不会生锈。人的思想也是这样,经常检查才不会出毛病,而有远见卓识的人往往走在前面。