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制造企业凭什么为工业互联网买单?

制造企业凭什么为工业互联网买单?

  • 分类:近日焦点
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  • 来源:
  • 发布时间:2018-03-27 17:23
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【概要描述】制造企业凭什么为工业互联网买单? 从技术上而言,工业互联网是通过对工业企业设备的数据的接入,通过工业互联网平台搭载的工业APP进行数据归纳和分析,实现工业服务产业链的优化和创新,进而促进实体经济振兴、加快转型升级。从商业上而言,工业互联网首先面临的问题瓶颈是制造业用户凭什么为工业互联网买单?如何接入更多的设备?用什么样的方式接入?制造企业凭什么为工业互联网买单?不同于消费领域需求,工业企业一开始就

制造企业凭什么为工业互联网买单?

【概要描述】制造企业凭什么为工业互联网买单? 从技术上而言,工业互联网是通过对工业企业设备的数据的接入,通过工业互联网平台搭载的工业APP进行数据归纳和分析,实现工业服务产业链的优化和创新,进而促进实体经济振兴、加快转型升级。从商业上而言,工业互联网首先面临的问题瓶颈是制造业用户凭什么为工业互联网买单?如何接入更多的设备?用什么样的方式接入?制造企业凭什么为工业互联网买单?不同于消费领域需求,工业企业一开始就

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制造企业凭什么为工业互联网买单?

 

从技术上而言,工业互联网是通过对工业企业设备的数据的接入,通过工业互联网平台搭载的工业APP进行数据归纳和分析,实现工业服务产业链的优化和创新,进而促进实体经济振兴、加快转型升级。

从商业上而言,工业互联网首先面临的问题瓶颈是制造业用户凭什么为工业互联网买单?如何接入更多的设备?用什么样的方式接入?

制造企业凭什么为工业互联网买单?

不同于消费领域需求,工业企业一开始就需要明确工业解决方案为其带来增值,言下之意,工业企业需要明确工业互联网方案应着力缩短制造周期,通过提高质量、提高效率、降低成本和降低库存的作业系统改善,实现企业持续盈利能力提升。

持续改善盈利能力是工业企业为工业互联网买单的基础,由于工业系统的复杂性和问题解决的纵深难度都很大,工业互联网解决方案与工业系统改善匹配,包括:

1、以数字化工厂为切入点,建立设备互联、工厂互联的产业链生态。

系统的自由度决定了管理的复杂程度,数字化工厂是以设备物联网为基础,基于设备和管理单位为对象,通过数据建模、数字仿真、应用软件和工业APP等手段。本质上是以控制论工程,使得独立设备和制造系统实现一体化连接和控制,实现数字孪生,通过数据分析和应用,实现更高效率、更高质量和更低成本的制造和柔性的供应链协同能力。

由于不同行业制造系统差异性以及协同难度较大,数字化工厂解决方案一般适用于大型制造企业牵头,典型代表为海尔、富士康的工业互联网解决方案。

2、实施能源托管,以构建更绿色、更经济的能源供给体系。

水、电、气、热、冷是工业企业普遍能源供给,由第三方托管,包括运营、维护等内容,运营方通过节能优化、基于物联网的集约化管控和专业管理、精益化维护,实现更安全、更经济和更绿色的运营,企业用户获得更有保障和更经济的能源供应。

能源相对于制造业系统具有共性,适合在工业园区(辐射范围200公里以内),是工业互联网平台典型的应用场景。

3、设备租赁与服务为入口,构建服务型制造的供需关系。

工业装备从买卖关系向服务为导向的互利关系过渡,主要体现在三个方向,包括以物流设施租赁、机械加工设备共享和工业企业关键设备的运维合同服务创新。

其中,物流设备租赁是源自于物流设备便于移动,功能通用的属性,实现区域辐射范围内的服务。

机械加工设备共享,则定位于面向特定的区域和特定业务,实现使用状态和接单匹配,并开展主动式的维护,确保其可使用的状态和降低运维成本。

工业企业关键设备运维合同服务创新,则适用于提供关键且通用的装备服务商,实现与用户双赢。物联网手段的接入,可以帮助其获得更精准的服务需求和更低的运维成本。

工业互联网买单,设备经理说了才算。

上一节讲到了工业互联网接入的三种形态,无论是实施周期,还是制造企业用户的付费能力的要求都比较高,很难在短时间内形成大规模的接入。工业互联网亟待寻找快速产生交易的形态出现。

工业互联网的本质无非两点:

其一,帮助用户构建以设备互联为手段,约束其系统自由度,通过工业控制、生产管理优化,实现一体化的作业系统,通俗的讲是将多台设备通过物联网手段组合成一台设备;

其二,通过数据的分析和应用,使其在设备使用方、工业装备服务商(含工业品供应商、工业维修服务商、工业技术服务商)和设备制造商的整个供应链上,实现供给质量和供给效率的优化,构建以供给侧结构性改革为主线的工业生态优化。

工业互联网是从设备作为连接对象,以设备改造、维护和供应链系统服务的系统工程,这意味着必须从设备相关业务关联的设备维修人员、设备部经理高度吻合,从解决设备维护、维修核心问题出发,是切入工业互联网的最有效的路径。包括:

1、以数字运维为核心,持续提高制造系统效率、降低维护成本。

以降低维修时间为目标,优化从维修报修→维修响应与维修派工→维修作业→验证和校准的事后维修作业时间,并积极应用人工智能技术辅助诊断,加速维修经验和知识的交互和重用程度,强化维修人员工匠学习能力和氛围。

以延长设备使用寿命为目标,强化定期预防性维修执行、预测性的隐患和缺陷发现、处理为中心的主动维修,并结合数据分析技术,实施点检管控和优化,确保主动性维修执行的效率和效果。

重视数据驱动决策,展开对不同设备、不同部门、不同维修人员以及整体的运维关键指标的分析,针对瓶颈要素,实施针对性的管理强化、设备改善、业务优化和技能强化,以确保将有限的资源投入到制约因素,提升整体的效率保障能力,实现更高效、更经济、更绿色的运维体系。

2、以数字运维为基础,开展工业服务供应链创新。

在数字运维在以园区或大型工业企业全面推广的前提下,与运维相关的技术改造、工业备件提供、工业设备交易、工业维修服务相关的需求将实现无缝对接,在大数据条件下,应用区块链等技术,结合供应链金融,将最终实现工业互联网服务生态的构建。

3、数字运维+工业物联网技术驱动的工业互联网产业生态。

数字运维是提升工业企业的运维能力(设备管理水平)为主线的工业互联网接入方式,从运维层面来讲,工业物联网技术在预测性维修自诊断方向与数字运维形成补充。数字运维将推动在数字工厂业务、能源托管、运维托管及其租赁等服务模式的发展,这将有利于工业互联网技术平台及解决方案的落地。

工业互联网同时也是工业的互联网,这是从运维业务到供应链生态角度出发,重视从业务需求到供给质量和效率的供给侧结构改革,属于以人工智能和大数据分析技术为基础的管理和生态创新。二者缺一不可,是构建适合中国工业特征的工业互联网必由之路。(来源:中国传动网)

 

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