新一代信心技术和工业的结合衍生了工业互联网、工业机器人等多元新业态,为工业全要素、全产业链、全价值链的提供了关键支撑。根据中国信通院,2019年我国数字经济第二产业的渗透率只有37.8%,远低于服务业的37.8%。随着工业逐渐成为数字经济的主要阵地,数字化在推进工业转型升级的过程中也催生多样化应用场景。
支撑架构
数字化转型是在传统产业中应用新一代信息技术,通过将人工智能、大数据、云计算等新兴技术赋能产业的各个环节,以数据驱动提升产业效率,实现转型升级。
产业数字化的整体构架分为三个层次,分别是物理层,平台层和数据层,物理层有传感器、智能硬件和部分软件组成,主要负责数据的传输和生产执行,实现与平台层的信息互联;平台层主要大数据平台和云计算平台组成,负责提供数据的存储和计算;数据层有数据汇集而成,通过不同行业间的数据互相支撑,提供多样化的应用服务。
三个层次构成新的系统,物理层的规律和数据映射到数据层,反过来用数据层挖掘的知识对物理层的流程、管理进行优化,带来整体效率的提升。三个层次与工业的结合构成完整的CPS,将打破产业链之间的“数据孤岛”,促使数据在行业内部流动,使得工业与其他行业的协作支撑成为可能。
应用场景
当前数字化已经贯穿整体工业制造的全流程,覆盖研发设计、流程生产、项目管理、供应链等多个过程,并推进茶工业产业链向销售、服务、办公延伸,并基于多样化的新兴技术,创新研发新产品和新服务,使得数字化的应用场景得到不断拓展。
由于不同行业的发展特色不同,因此在推进数字化转型的过程中侧重点也有所不同,综合不同行业的共性特征,得出工业数字化的六大应用场景。
——流程生产
数字化在流程生产中的应用主要体现在两方面,一方面通过工业机器人、自动化生产线、智能仪表等智能设备,减少对人工的依赖,提高生产效率和产品品质,并有效采集流程生产中的数据;另一方面通过工业互联网、MES系统、PLM系统的应用,对生产过程实现智能化管理,并有效分析工业机器人和设备的损耗情况。
——研发设计
工业产品的研发设计逐步趋向“以用户为中心”,依托售后和调研得到的大数据分析为客户提供精准画像,并依托大数据评测分析产品优化所需的材料、并提升产品各个环节的效能技术,以此实现产品的创新,加速产品的迭代。而在设计方面,除去CAD、CAE等较为成熟的数字化应用工具外,3D打印、VR等新技术也在产品设计中得到应用。
——项目管理
工业的项目管理覆盖财务管理、客户管理、供应链管理、产品质量管理、设备管理、库存管理等多个领域,依托工业大数据平台,目前CRM、ERP、SCM、APS、EOS等管理系统已在上述领域得到广泛应用。而不同行业拥有特殊的管理系统,如食品行业的质量可追溯体系。
——产品销售
数字化推进工业的产业链进一步向服务延伸,销售是主要的服务赋能环节,通过建立电商渠道扩展工业企业的销售网络,并依托数据分析、深度学习等技术分析销售大数据对客户进行精准营销,随后将数据反馈用于工业企业调整产品生产的进度和产品研发创新。
——增值服务
数字化服务已用于呼叫中心、在线客服、网络课堂、培训认证、知识库等方面,围绕客户、员工、研发人员提供多方面的服务。
——办公服务
办公服务也是数字化在工业中的一大应用场景,应用于办公网络、办公桌面、协同办公、视频会议等,提高办公的效率。依托数字化手段,减少如疫情、自然灾害等对办公的影响。
总结分析
大数据、云计算、人工智能等大数据工具在工业中的应用潜力巨大,随着数据化工与工业的不同领域深度融合,工业数字化的应用场景将持续拓宽。但是目前大多数企业没有数字化的转型意识,同时不同部门之间的数据无法打通,尤其在大型跨国公司的内部。因此促进产业数字化三层体系与企业深度融合形成完善的信息数据集成应用,将是长久的议题。
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