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深度解析工业革命的本质:智能制造

导读: 过去20年,互联网是改变社会、改变商业最重要的技术;如今,物联网的出现,让许多物理实体具备了感知能力和数据传输的表达能力;未来,随着移动互联网、物联网以及云计算和大数据技术的成熟,生产制造领域将具备收集、传输及处理大数据的高级能力,使制造业形成工业互联网,带动传统制造业的颠覆与重构。

   “工业互联网”中的智能制造

  过去20年,互联网是改变社会、改变商业最重要的技术;如今,物联网的出现,让许多物理实体具备了感知能力和数据传输的表达能力;未来,随着移动互联网、物联网以及云计算和大数据技术的成熟,生产制造领域将具备收集、传输及处理大数据的高级能力,使制造业形成工业互联网,带动传统制造业的颠覆与重构。

   “工业互联网”的概念最早是由美国通用电气公司(GE)于2012年提出的,随后联合另外四家IT巨头组建了工业互联网联盟(IIC),将这一概念大力推广开来。“工业互联网”主要含义是,在现实世界中,机器、设备和网络能在更深层次与信息世界的大数据和分析连接在一起,带动工业革命和网络革命两大革命性转变。

    工业互联网联盟的愿景是使各个制造业厂商的设备之间实现数据共享。这就至少要涉及到互联网协议、数据存储等技术。而工业互联网联盟的成立目的在于通过制定通用的工业互联网标准,利用互联网激活传统的生产制造过程,促进物理世界和信息世界的融合。

    工业互联网基于互联网技术,使制造业的数据流、硬件、软件实现智能交互。未来的制造业中,由智能设备采集大数据之后,利用智能系统的大数据分析工具进行数据挖掘和可视化展现,形成“智能决策”,为生产管理提供实时判断参考,反过来指导生产,优化制造工艺。

    智能设备可以在机器、设施、组织和网络之间实现共享促进智能协作,并将产生的数据发送到智能系统。

    智能系统包括部署在组织内的机器设备,也包括互联网中广泛互联的软件。随着越来越多的机器设备加入工业互联网,实现贯通整个组主和网络的智能设备协同效应成为可能。深度学习是智能系统内机器联网的一个升级。每台机器的操作经验可以聚合为一个信息系统,以使得整套机器设备能够不断地自行学习,掌握数据分析和判断能力。以往,在单个的机器设备上,这种深度学习的方式是不可能实现的。例如,从飞机上收集的数据加上航空地理位置与飞行历史记录数据,便可以挖掘出大量有关各种环境下的飞机性能的信息。通过这些大数据的挖掘与应用,可以使整个系统更聪明,从而推动一个持续的知识积累过程。当越来越多的智能设备连接到一个智能系统之中,结果将是系统不断增强并能自主深度学习,而且变得越来越智能化。 

    工业互联网的关键是通过大数据实现智能决策。当从智能设备和智能系统采集到了足够的大数据时,智能决策其实就已经发生了。在工业互联网中,智能决策对于应对系统越来越复杂的机器的互联、设备的互联、组织的互联和庞大的网络来说,十分必要。智能决策就是为了解决系统的复杂性。

    当工业互联网的三大要素——智能设备、智能系统、智能决策,与机器、设施、组织和网络融合到一起的时候,其全部潜能就会体现出来。生产率提高、成本降低和节能减排所带来的效益将带动整个制造业的转型升级。

    所以说,“工业互联网”代表了消费互联网向产业互联网的升级,增强了制造业的软实力,使未来制造业向效率更高、更精细化发展。

   “工业4.0”中的智能制造

    2009到2012年欧洲深陷债务危机,德国经济却一枝独秀,依然坚挺。德国经济增长的动力来自其基础产业——制造业所维持的国际竞争力。对于德国而言,制造业是传统的经济增长动力,制造业的发展是德国工业增长不可或缺的因素,基于这一共识,德国政府倾力推动进一步的技术创新,其关键词是“工业4.0”。

   “工业4.0”中,互联网技术发展正在对传统制造业造成颠覆性、革命性的冲击。网络技术的广泛应用,可以实时感知、监控生产过程中产生的海量数据,实现生产系统的智能分析和决策,使智能生产、网络协同制造、大规模个性化制造成为生产方式变革的方向。“工业4.0”所描绘的未来的制造业将建立在以互联网和信息技术为基础的互动平台之上,将更多的生产要素更为科学地整合,变得更加自动化、网络化、智能化,而生产制造个性化、定制化将成为新常态。

    自动化只是单纯的控制,智能化则是在控制的基础上,通过物联网传感器采集海量生产数据,通过互联网汇集到云计算数据中心,然后通过信息管理系统对大数据进行分析、挖掘,从而作出正确的决策。这些决策附加给自动化设备的是“智能”,从而提高生产灵活性和资源利用率,增强顾客与商业合作伙伴之间的紧密关联度,并提升工业生产的商业价值。

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