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1、工业大数据是智能制造基础摘要:基于工业大数据的创新是未来制造业和新一代信息技术融合发展下不可避免的趋势。 一是随着传感器技术进步和成本下降，工业数据采集更广泛、更灵活和更精准，更加满足严 苛工业应用。二是工业数据平台的产生，使得原本隔离的控制层工业自动化数据和IT层数 据逐步打通，数据得以高效整合。三是云计算、边缘计算的发展促进企业内部计算能力和计 算资源的提升，可以承担更加复杂的计算需求。四是大数据先进分析技术水平不断与工业应 用场景相结合，可以解决工业实际问题并带来效益的显著提升。关键词:工业大数据；智能制造一. 传统工业转型我国工业正显现积极信号。国家统计局 日前发布的工业企业财务数据显
2、示，今年1 月至10月，我国规模以上工业企业利润同 比增长8.6%，增速比前三季度加快0.2个百 分点。其中，10月份利润增长9.8%，上匕9 月份快2.1个百分点。从目前发展的情况来看，智能制造和人 工智能、云计算、物联网、传感器、网络安 全、边缘计算、大数据等七大产业密切相关。 业内人士表示，人工智能和传感器作为智能 制造的核心控制技术，后期发展空间巨大。 边缘计算、云计算、物联网、大数据等产业 将智能制造的数据共享互联，建立起网络化 的大环境。网络安全保证工业互联网的数据 安全。在信息为王的经济发展时期，数据所到 之处必然会触发全产业链的创新与变革。谁 利用“大数据”的思维，谁就能赢得主
3、动， 赢得先机，占领发展的制高点。大数据就是 打开未来通道的最权威与最科学的依据。数 据与数据的聚核，所迸发出来的价值或将激 活万亿产值。智能制造将带动全产业和全领域的传 感器应用和发展，从而成为新经济增长的巨 大动力。同传统的智能化工厂不同，智慧工 厂将实现工程技术、生产制造、生产供应和 销售的全流程智能化；同时，还将带动智能 电网、智能物流、智能建筑、智能移动设备 和智能产品领域的快速发展。基于此，霍尼韦尔大中华区研发副总裁 兼首席技术官张大可认为，先进制造业、先 进物流交通是今后五年投资的重点，市场规 模将会达到2500亿美元。据了解，目前我 国物联网产业规模已达到7500亿元，在智 能
4、交通、车联网、医疗健康等领域，已形成 一批成熟的物联网运营服务平台和商业模 式。二. IIoT推动全球制造业转型物联网（IoT）无疑是近两年来在科技 产业界被讨论最多的热门话题，这个名词在 消费性应用市场或许有大部分仍是天马行 空的想像，以及因为业务模式刚起步、而显 得有些“虚无飘渺”的商机，但是在工业应 用领域，物联网却有一个更清晰的轮廓与更 具实质性的内涵。市场研究机构 MarketsandMarkets预 测，所谓的“工业物联网（Industrial Internet of Things，IIoT）”市场规模到2020年可望达 到1510亿美元的规模，2015到2020年间 的复合平均年
5、成长率（CAGR）为8.03%；而 推动该市场的主要因素，包括相关半导体与 电子技术的进步、云端运算技术的发展、IPv6 标准化以及全球政府的政策推动等。藉由实 现工业自动化技术以及智慧工厂概念，IIoT 将是推动全球制造业转型的关键。德国提出 的“工业4.0” 也就是第四次工业革命 即为其中的大规模策略之一，其他如美 国、中国与印度等世界制造业大国，也各自 拥有试图利用智慧科技来提升制造业效率、 扩展营收规模与全球影响力的类似举措。部署工业物联网所需的硬件技术其实 都已经就绪，关键在于将这些硬件结合在一 起、搭配适合不同应用之软件，以实现高效 率智慧工厂的整体性解决方案；而由于工业 物联网也
6、包含电网架设、大量资料运算分析 与传输，相关方案的稳定性、安全性、可靠 性也缺一不可。此外，标准化以及一个能让 其他产业链参与者共同合作的平台，会是其 永续发展基础。在制造业、IT产业与IC产业都具备丰 富经验以及完整产业生态的台湾，可说拥有 抢先掌握全球工业物联网商机的得天独厚 条件；不过传统制造业者想转型智慧工厂， 往往会因为不熟悉IT领域技术而不知该从 何着手；有意切入工业物联网领域提供相关 服务的IT业者，需要寻找能满足相关应用需 求的最新软硬体技术与市场趋势；IC厂商要 在工业物联网市场占据一席之地，则得从平 台化的概念着手，以提供客户完整的解决方 案。三. 机器人自动化市场越来越大
7、随着劳动力成本上涨，工业机器人也迎 来了顺势发展的良机。不过以往看到生产车 间的机器人大多是独臂侠，而未来机器人的 发展将会根据专业化研发出分工明确的机 器人，并且与3D打印、工业VR等充分结合， 形成相互协作、共同分享的智能制造新模 式。目前，中国正在进行中国制造 2025，新形势下工业领域势必会采取一系 列动作。相关研究报告显示，2015年中国 工业机器人市场，其中以六轴多关节机器人 为最，占总体销量的46.2%。预计未来几年 将会维持30%以上的高增长率。当然这离不 开现在的传统工业所处的转型阶段需要智 能技术的力量加以推动，由此衍生巨大的需 求空间。又加之如今的消费机器人有下行趋 势，
8、有商家纷纷瞄准工业机器人行业，里应 外合对手遇“冷”，种种条件都适于其发展。面对工业机器人四大家族瑞士的Abb、 德国的库卡、日本的发那科和安川电机来 说，中国企业若想突出重围还得靠先进的技 术来填补自动化生产线的空缺。尤其是汽车 及电子行业。随着自动化水平不断提高，机 器人的自动化市场也越来越大。现在所谓的工业机器人实际上是一个 Manipulator，就是一个工业机械臂，没有手， 更无关乎智慧。而要想在中国市场占据一席 之地，则必须发展心灵手巧的双臂机器人和 多臂机器人。那么怎样的机器人才算得上心 灵手巧？最简单的就是双臂机器人，就像人 一样工作，但是作为一个智能机器人来讲， 可以仿造动物
9、界的多臂多足。包括全工位的 双臂机器人，一个机器人可以做八个工位的 工作，是不是有种八爪鱼的既视感呢。换言之，心灵手巧就是智能引擎的代名 词，正如现在比较流行的“工匠精神”及“私 人定制”，这就不是生产线上输出的了，而 是一个智能中断和CPS网络控制器以及云制 造平台综合的、有智能和柔性动作的机器 人从而实现真正的个性化制造。如此看来， 如果所流水线的兴起将工业制造推向程序 化，提高了效率，那么具有柔性机械手和心 灵手巧的手臂的机器人将真正实现智能化 制造，这不仅仅助推制造进入“分享经济”， 更是机器人发展历程的一次重大突破。四. 大数据驱动智能制造当前，以信息技术与制造业加速融合为 特征的智
10、能制造正风起云涌。但信息化与智 能化到底该如何融合？大数据又与制造业 有何关联？对此，清华大学数据科学研究院执行副 院长韩亦瞬在论坛上给出回答：工业大数据 是“智能”的来源，是制造业升级的重要驱 动力。韩亦瞬解释，无论是德国工业4.0，还 是美国的工业互联网，其核心都离不开工业 大数据。在美国，离散型制造积累的应用前 景是最被看好的，甚至排在政府服务、通讯 传媒领域之上，流程型制造业的潜力也排在 银行业、健康服务之前。在德国，无人工厂只是表象一部分，德 国工厂已经可以做到两家竞争对手合作研 发，甚至车间互换、共享，画地为牢的圈子、 界限被打破，这都离不开大数据的支撑。“大 数据是智能化的来源，
11、未来制造企业的运营 过程，或者说产品的全生命周期，都将由大 数据串联起来。”韩亦瞬称。他以知名工程机械三一重工和私人定 制工厂青岛红领为例。前者已经建成了 5000 多个维度、每天2亿条、超过40TB的大数 据，可以及时监测每台机器的运转受损情况 等，提前做好主动服务。单单依靠其国内20 万台设备，甚至可以成为我国宏观经济判的 重要依据。后者则探索了私人定制的C2M、 M2B等模式。北京工业大数据创新中心副主任陈晨也表示，对于工业企业来说，初级的大数据 能让企业进行基础统计分析，这样对降本增 效、新建业务模型有很大的好处。企业既可 以做减法，依靠数据对标，减掉制造环节不 必要的成本消耗；也可以做加法，例如拓宽 业务渠道。而高级的工业大数据应用，则可 以让企业先知先觉，开始做乘法、除法，比 如预先判断企业的生产运行，以及整合供应 链等。五. 结束语工业大数据分析是智能制造的基础，也是支 撑未来制造智能化的重要方向。加强大数据 方法论的研究，开发出可以用于制造过程分 析的工具和使用软件，才能真正推动制造技 术的进步。就会因质量或重量不过关产生相 关工作事故。另外是易燃易爆物品的存放 处，如果把易燃易爆物品放在高温处，那么 对车间人员的生产又是一种危害。因此，在 车间工作过程中，一定要加强对车间内物资 的有效管理，这是做好机械制造企业安全生 产管理工作的关键一步。
工业大数据是智能制造基础
