产业大数据:未来制造业企业核心竞争力

工业大数据应用与智能制造沙龙本月在三一重工长沙总部举行。沙龙让与会嘉宾深刻了解了如何利用大数据打造工业4.0时代的智能工厂。

三一十八号厂房是中国首批智能制造示范项目之一。三一十八厂房总面积约10万平方米，有混凝土机械、路面工程机械、港务机械等多条装配线。应用数字化工厂仿真技术进行方案设计和验证。该厂摒弃了传统的离散制造模式，代之以高灵活性、多品类混装、多流程的生产模式。

“这是一座集成了大型计算系统、传统操作工具和大型生产设备的智能工厂。每个生产过程、质量检测、每个工人的工作量都会被记录;每周为厂房生产1TB以上数据;这些数据被用于提高产量，提高智能和灵活性。这样就可以实现多类型、小批量的生产。这将提高效率，降低成本，保证质量，”三一重工副总裁兼首席工艺信息官何东东表示。

“我们为20万台工程机械进行联网和状态监控;每天上传2亿条数据，目前累计大数据资源已超过40TB。这些数据可以帮助我们了解设备的位置，实时跟踪设备的工作状态，实现预警监控，远程故障诊断，提高预测性维护水平。

它(可以)帮助我们提高产品质量，赢得市场。”“我们还可以根据客户和设备使用数据提供金融服务，将创新扩展到商业方面。因此，我可以坚定地说，工业大数据将成为三一重工未来的核心优势。”

“过去，我们追求机器质量、速度和效率。所有这些都是显而易见的竞争。未来，智能制造领域的竞争将是无形的。这些无形资产是基于客户需求和不同商业场景的智能服务。这些类型的智能服务需要从工业大数据中分析和探索，”辛辛那提大学(University of Cincinnati)教授李杰(Jie Li)表示。李教授还指出，工业大数据本身是不够的，它只是一个技术工具。工业大数据的核心目标是创造价值，而这种价值涉及到在无形世界中避免和解决无形问题，创造新的知识。

构建工业大数据架构不仅涉及传感、采集和传输等硬件技术;还涉及到相应的数据分析和处理软件平台。对于专业从事工业研发和生产的企业来说，搭建大数据应用平台并非易事。

美国国家仪器工业市场经理崔鹏介绍了NI在工业数据建设中的解决方案。采用的硬件是基于开放灵活的LabVIEW里约热内卢架构的模块化CompactRIO嵌入式控制器;可对不同类型的传感器进行采集和控制，可实现不同行业、不同设备、不同信号的数据采集。软件方面，NI公司最新推出的在线状态监控套件InsightCM Enterprise，主要用于数据管理、数据分析和告警生成。这简化了大规模部署CompactRIO监控系统时的远程管理。

在大数据应用算法方面，由李杰教授领导的IMS中心与NI公司合作开发了基于LabVIEW的Watchdog Agent预诊断工具箱。工具包采用专利分析技术和行业标准，可在LabVIEW应用程序中增加易于使用的预诊断和健康管理算法和图形显示功能;可以实现特征提取、主成分分析、模式匹配，从而检测和预测从关键设备到整机的各种对象的故障。同时，还可以帮助用户搭建用户界面，将待测资产的预测结果和分析信息方便地传递给客户。

石史是执行总编，控制工程中国．由数字项目经理Joy Chang编辑，控制工程， CFE传媒，jchang@cfemedia.com。

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关键概念

• 在未来在美国，智能制造的竞争在于大数据。
• 核心目标工业大数据的价值在于创造价值和解决无形问题。

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