智能產品/智能生產設備/智能測試設備

數據上工業云

隨著制造業的發展，智能產品/智能生產設備/智能測試設備的性能越來越好，功能也越來越強大，結構越來越復雜，自動化程度越來越高。同時，工廠對智能產品/智能生產設備/智能測試設備的安全、穩定性要求也越來越迫切。無論是智能制造還是智能產品/智能生產設備/智能測試設備，核心都是數據。過去，數據沉淀在設備里，無法提取出來，生產管理只能依賴經驗，而不能依靠數據。而如今，可以通過設備聯網，采集生產、設備數據甚至環境數據，設備成了能聽懂指令和會說話的智能設備。

如今工業云環境已經初具規模，如果能將智能產品/智能生產設備/智能測試設備數據上云，對智能產品/智能生產設備/智能測試設備開展全面的狀態監測、故障診斷及健康管理，將大幅保障設備安全可靠地運轉。并且可以對智能產品/智能生產設備/智能測試設備數據進行分析，充分挖掘數據的價值，找到生產效率提升的關鍵因素。

智能產品/智能生產設備/智能測試設備上云能夠幫助企業形成完善的設備運維生命周期閉環，有效提升設備運維管理效率，并在這個過程中沉淀企業數據知識資產，為后續生產運營優化提供依據，給企業帶來巨大的經濟效益。通過智能產品/智能生產設備/智能測試設備上云，將設備運行數據、狀態數據、診斷數據、自身生命周期數據等放在云端，建立云上設備與信息系統的安全穩定連接，全方位管理生產進度、質量、設備和人員等各環節。對接線上設備數據進行實時監控，實現設備數據集成管理，解決設備監控、產品質量追溯等問題，通過信息化建設全方位的可追溯數據。
拿設備維修履歷數據舉例：維修履歷數據是工廠維修人員、設備廠家留下的痕跡數據，系供應鏈數據。通過上云可以將這些數據進行痕跡管理和深度分析，應用于工廠端、服務端、供應鏈與設備端。這需要以維修模式創新作為基礎，比如維修合伙人制度，以及工業服務產業化作為支撐，方能實現數據變現。

人工智能和云計算

賦能數據產生價值

數據的挑戰是所有新技術挑戰的主要表現形式。如何做好設備與設備之間的互聯，不同設備之間數據的交互，在生產過程中、安裝運維過程中的海量數據處理，已經不單純是要解決數據聯通，而是需要全方位的技術思考。

1. 人工智能賦能的數據產生價值

《人工智能標準化白皮書（2018版）》認為，人工智能是利用數字計算機或數字計算機控制的機器模擬、延伸和擴展人的智能，感知環境、獲取知識并使用知識獲得zuijia結果的理論、方法、技術及應用系統。

1.1 人工智能的特征

（1）由人類設計，為人類服務，本質為計算，基礎為數據。通過對數據的采集、加工、處理、分析和挖掘，形成有價值的信息流和知識模型。

（2）能感知環境，能產生反應，能與人交互，能與人互補。能夠幫助企業做人類不擅長、不喜歡但機器能夠完成的工作。

（3）有適應特性，有學習能力，有演化迭代，有連接擴展。人工智能系統具有一定的隨環境、數據或任務變化而自適應調節參數或更新優化模型的能力，并且能夠在此基礎上通過與云、端、人、物等，進行越來越廣泛的、深入的數字化連接擴展，使系統具有適應性、靈活性、擴展性，來應付不斷變化的現實環境。

1.2 智能制造對人工智能的需求

（1）智能產品/智能生產設備/智能測試設備：包括智能產品/智能生產設備/智能測試設備、自動識別設備、人機交互系統、工業機器人以及數控機床等具體設備，涉及到跨媒體分析推理、自然語言處理、虛擬現實智能建模以及自主無人系統等關鍵技術。

（2）智能工廠：包括智能設計、智能生產、智能管理以及集成優化等具體內容，涉及到跨媒體分析推理、大數據智能、機器學習等關鍵技術。

（3）智能服務：包括大規模個性化定制、遠程運維以及預測性維護等具體服務模式，涉及到跨媒體分析推理、自然語言處理、大數據智能、gaoji機器學習等關鍵技術。

1.3人工智能賦能價值

舉個例子：比如設備預測性維護的人工智能應用。傳統的設備維護方法是人工經常性的巡視、定期預防性檢修，憑外觀現象、指示儀表等判斷可能出現的異常；定期對設備實行停止運行的例行檢查，做預防性絕緣試驗和機械動作試驗等。一旦設備出現問題，只能逐個排查，需要耗費大量的人力、物力。

通過人工智能技術的賦能，可以實現預測性維護。通過邊緣側的數據采集、處理，基于數據驅動型的機器學習方法，充分發揮算法、模型的作用，借助于計算機的算力、學習力來尋找Zui優的維護參數，并獲得更高的預測準確度。通過預測預控，變被動為主動，在機器發生故障之前自動檢測到異常，并提醒用戶進行有針對的維修維護。

再舉個例子：比如商業決策BI的人工智能應用。傳統的BI看板報警是基于事先設定好的規則，比如：閾值、警戒線等。一旦超出了設定的閾值或警戒線就自動告警。

通過人工智能技術的賦能，可以實現模型控制，比如：機器學習、深度學習等。人工智能對比過去的數據，自動選擇適合的算法、自動判斷告警、觸發上述預測性維護指令等商業決策。

2. 云計算賦能的數據產生價值

隨著物聯網、工業大數據等信息網絡技術和制造技術的融合發展，作為基礎設施的云計算逐步向制造和服務領域滲透。解析服務、云數據、云存儲等產品和解決方案的出現，極大地方便了物聯網、大數據的工業部署，打通了工廠間的信息孤島，使制造企業能夠實現跨平臺的海量數據分析和管理，實現快速響應和柔性高效的生產制造。工業云平臺的推出為制造企業提供了協同設計、模擬仿真、物流追蹤、智能控制等云服務，生產管理智能化水平得到明顯提升。

無論工業物聯網、大數據驅動、數字孿生這些概念說的如何天花亂墜，在實際工業生產過程中，如果不能解決企業的核心問題——提高利潤、降低成本，都難免是紙上談兵。雖然數據本身很重要，但能直接解決問題的服務應用對企業才更有價值。當前，除了如何采集數據之外，絕大部分企業面對的關鍵問題是如何運用數據產生價值！

通過云計算賦能，可以產生如下價值：

（1）通過云計算，能夠將原本隱性的問題，通過對數據的挖掘變得顯性，進而使以往不可見的風險能夠被避免。

（2）將云計算與大數據、其他先進的分析工具相結合，能夠實現產品的智能化升級，利用數據挖掘產生的信息為客戶提供全生命周期的增值服務。

（3）利用數據尋找用戶價值的缺口，開拓新的商業模式。云計算平臺可以為客戶的產品需求和企業的制造資源搭建溝通橋梁，企業可以通過客戶端與云平臺的雙向溝通開展面向客戶個性化需求的產品設計，并通過云平臺將產品的生產狀況和制造進度及時反饋給客戶，實現產品全生命周期的用戶參與。以用戶需求為原點配置企業制造資源和能力，打造個性化產品，實現商業模式創新。

（4）云計算應用逐步普及，并不斷向細分領域滲透，加速企業由硬件制造商向“制造+服務”的提供商轉型。企業利用云計算結合大數據、物聯網、在線監測等技術能夠將產品的運作過程虛擬化傳輸到云資源池中進行故障診斷、壽命預測，并為軟件問題提供在線解決方案，產品附加值得到提升。制造企業通過構建云平臺，對外開放自身數據、知識、專家和制造資源，能夠為第三方企業和用戶提供數據分析、融資租賃、供應鏈管理等產業鏈延伸服務。

智能產品/智能生產設備/智能測試設備

融入工業物聯網

工業物聯網是將上述所有創新技術融合的Zui新業務場景。具有感知、監控能力的各類采集、控制傳感器或控制器，以及移動通信、智能分析等技術不斷融入到工業生產過程各個環節，從而大幅度提高制造效率，改善產品質量，降低產品成本和資源消耗，Zui終實現將傳統工業提升到智能化的新階段。從應用形式上看，工業物聯網的應用具有實時性、自動化、嵌入式、安全性和信息互聯互通性等特點。

工業物聯網是工業系統與互聯網，以及gaoji計算、分析、傳感技術的高度融合，也是工業生產加工過程與物聯網技術的高度融合。它將制造業生產、監控、企業管理、供應鏈以及客戶反饋等信息系統融為一體，通過數據中心對不同渠道的數據進行智能處理，從而提高生產效率、產品質量和用戶滿意度。

工業物聯網具有全面感知、互聯傳輸、智能處理及自組織和自維護的特點。即利用RFID、傳感器、二維碼等技術即時獲取產品從生產、銷售、市場等各個階段的信息數據，通過專用網絡和互聯網相連的方式實現設備和網絡的數據交互，利用云計算、模糊識別、神經網絡等智能計算對數據進行分析并處理。同時，一個功能完善的工業物聯網系統通過全方位互相連通，實現了自組織和自維護功能。

以前制造企業一直處于把數字世界和實體世界分離的局面，現在制造業廠商正逐步通過物聯網將兩個世界進行融合。從“管理、控制、智能”的角度來看，其實物聯網與工業自動化是一脈相承的，工業自動化包含采集、傳輸、計算等環節，而物聯網是全面感知、可靠傳遞、智慧處理，兩者是相通的。

智能產品/智能生產設備/智能測試設備如何與工業物聯網接軌？

（1）實現遠程控制

為用戶提供高效的服務。實現隨時隨地獲取設備位置、工況、報警、故障、服務等信息，即便遠在千里之外，設備出現了故障，各種故障信息數據也可及時傳輸至廠家系統控制室，再由專家將解決方案回傳，Zui終完成問題的解決。實現設備操作的簡單化、無人化、智能化，實現基于多設備類型的協同精細化生產管理水平，提升設備的質量和效率，并且節能降噪，保障效益的Zui大化。

（2）大數據的應用

智能產品/智能生產設備/智能測試設備融入物聯網可以采集到龐大的數據量，這其實是一個金礦，如果利用得好，企業可以挖到非常可觀的財富。比如能夠實現全國甚至全球各地庫存互聯互通，實現泛供應鏈數字化管理，實時提供設備和備件、配件、易損品、易耗品庫存和物流情況，向市場營銷、售后服務、生產管理、電子商務等提供數字支持。并提供庫存在線查詢及周轉率和成本統計分析，提供物流端到端監控及安全管理和物流成本核算等。

（3）完善售后服務

傳統的后市場服務模式可以稱為“被動式”服務，客戶有需求，才會有專門的服務人員上門服務。隨著物聯網的發展，這樣的服務模式越來越不能滿足客戶的需求，服務的方式需要由被動變為主動，即在客戶尚未意識到自己需要服務時，企業就已經預知到客戶需要相應的服務從而主動聯系或者提醒客戶，這樣的場景化服務模式無疑會極大地提高客戶的滿意度和服務質量。可以通過物聯網采集設備狀態，對設備進行遠程監控和故障診斷，避免設備非計劃性停機，進而實現預測性維護，提供增值服務，并促進備品備件銷售。

（4）服務轉型

搭載物聯網的東風，可以更大程度地實現智能產品/智能生產設備/智能測試設備的信息化和智能化，有助于完善信息化推進機制，推動信息技術深度應用，加快設備制造業向服務型制造的轉型。

，工業物聯網云平臺除了通過對現場海量的設備以及他們產生的數據進行采集、進而聯網，實現整個架構的縱向信息化、數字化整合，還有橫向的業務、數據整合。方方面面的數據Zui終構成了萬物互聯的智能工廠。