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工业互联网_美国工业互联网_互联网+制造业大师--3A互联网+制造业顾问

美国工业互联网的起源:

  在美国,工业4.0的概念更多的被工业互联网所取代,尽管称呼不同,但这两个概念的基本理念一致,就是将虚拟网络与实体连接,形成更具有效率的生产系统。从政策层面来讲,美国政府在金融危机后将发展先进制造业上升为国家战略,希望以新的革命性的生产方式重塑制造业。从行业层面上看,行业组织工业互联网联盟的组建,宣告了企业界进军工业4.0时代的号角吹响。与德国强调的“硬”制造不同,软件和互联网经济发达的美国更侧重于在“软”服务方面推动新一轮工业革命,希望用互联网激活传统工业,保持制造业的长期竞争力。

  1、政府战略推动创新

  为应对新科技产业革命,争夺国际产业竞争话语权,美国将重振制造业作为近年最优先发展的战略目标。金融危机后,美国政府出台了一系列法案,着力兴建制造业创新研究中心,希望以高新技术改造传统制造业,推动美国经济再次走上可持续增长之路。

  2009年4月,刚刚出任美国总统的奥巴马发表演讲,提出将重振制造业作为美国经济长远发展的重大战略。同年12月,美国政府出台《重振美国制造业框架》,详细分析了重振制造业的理论基础及优势,成为美国发展制造业的战略指引。随后奥巴马政府从战略布局、发展路径到具体措施,逐步铺展,完成了制造业创新计划部署。

  2011年6月,美国正式启动“先进制造伙伴计划”,旨在加快抢占21世纪先进制造业制高点。2012年2月进一步推出“先进制造业国家战略计划”,通过积极政策,鼓励制造企业回归美国本土。上述计划包括两条主线,一是调整、提升传统制造业结构及竞争力,二是发展高新技术产业,提出发展包括先进生产技术平台、先进制造工艺及设计与数据基础设施等先进数字化制造技术。

  2012年3月,奥巴马首次提出建设“国家制造业创新网络”,建立最多45个研究中心,加强高等院校和制造企业之间的产学研有机结合。2013年1月,美国总统执行办公室、国家科学技术委员会和高端制造业国家项目办公室联合发布了《国家制造业创新网络初步设计》,投资10亿美元组建美国制造业创新网络(NNMI),集中力量推动数字化制造、新能源以及新材料应用等先进制造业的创新发展,打造一批具有先进制造业能力的创新集群。

  这一创新网络的重点研究领域包括:开发碳纤维复合材料等轻质材料,提高下一代汽车、飞机、火车和轮船等交通工具的燃料效率、性能以及抗腐蚀性;完善3D打印技术相关标准、材料和设备,实现利用数字化设计进行低成本小批量的产品生产;创造智能制造的框架和方法,允许生产运营者实时掌握来自全数字化工厂的“大数据流”,以提高生产效率,优化供应链,并提高能源、水和材料的使用效率等。

  据美国智库威尔逊中心发布的《全球先进制造业趋势报告》,美国研发投资量位于世界首位,其中四分之三投向制造业,在合成生物、先进材料和快速成型制造等先进制造业领域优势明显。分析人士认为,在政府和私营部门的大力推动下,美国很有可能出现以无线网络技术全覆盖、云计算大量运用和智能制造大规模发展为标志的新一轮技术创新浪潮。

  2、产业联盟打通技术壁垒

  与德国工业4.0强调的“硬”制造不同,软件和互联网经济发达的美国更侧重于在“软”服务方面推动新一轮工业革命,希望借助网络和数据的力量提升整个工业的价值创造能力。可以说,美国版的工业4.0实际上就是“工业互联网”革命。而在此过程中,除了美国政府的政策扶持外,行业联盟的率先组建成为发展的重要推手。

  “工业互联网”的概念最早由通用电气于2012年提出,随后美国五家行业龙头企业联手组建了工业互联网联盟(IIC),将这一概念大力推广开来。除了通用电气这样的制造业巨头,加入该联盟的还有IBM、思科、英特尔和AT&T等IT企业。

  工业互联网联盟采用开放成员制,致力于发展一个“通用蓝图”,使各个厂商设备之间可以实现数据共享。该蓝图的标准不仅涉及Internet网络协议,还包括诸如IT系统中数据的存储容量、互连和非互连设备的功率大小、数据流量控制等指标。其目的在于通过制定通用标准,打破技术壁垒,利用互联网激活传统工业过程,更好地促进物理世界和数字世界的融合。

  尽管上述标准的建立和最终批准可能需要几年时间,但一旦这些标准建立起来,将有助于硬件和软件开发商创建与物联网完全兼容的产品,最终结果可能是实现传感器、网络、计算机、云计算系统、大型企业、车辆和数以百计其他类型的实体得以全面整合,推动整个工业产业链的效率全面提升。

美国工业互联网的解读:

  近年来,为了重塑美国制造业的全球竞争优势,美国启动了制造业振兴战略,加快发展技术密集型先进制造业,实现再工业化。作为先进制造业的重要组成部分,智能制造得到了美国政府、企业各层面的高度重视。美国政府启动了一系列计划和项目针对基于模型的企业、赛博物理系统、工业机器人、先进测量与分析、智能制造系统集成等智能制造关键要素的发展进行系统支持。

  作为世界最大的多元工业集团,为了在开创和全面推进高技术战略智能化工业的时代进程中发挥主导力量,美国通用电气公司(下称GE公司)依托庞大的产业链、产品体系和技术实力,提出了自己的“工业互联网”概念,与美国政府的战略举措相呼应。在GE公司的未来构想中,工业互联网将通过智能机床、先进分析方法以及人的连接,深度融合数字世界与机器世界,深刻改变全球工业。GE将工业革命与互联网革命统一为“第三波”创新与变革,虽然一家公司不可能完全代表美国智能制造的发展方向,但其明确的“智能化”理念依然是新一轮工业与互联网变革中的鲜明主题。

  2011年,GE在硅谷建立了全球软件研发中心,启动了工业互联网的开发,包括平台、应用以及数据分析。2012年11月,GE发布《工业互联网—冲破思维与机器的边界》报告,将工业互联网称之为200年来的“第三波”创新与变革。2013年,GE宣布将在未来3年投入15亿美元开发工业互联网,并于同年发布《工业互联网@工作》报告,对工业互联网项目要开展的工作进行了细化。2014年3月,GE与AT&T、思科、IBM和英特尔共同发起成立了工业互联网联盟。2014年末,GE发布了《2015工业互联网观察报告》,强调了大数据分析在工业互联网中的作用,并且针对赛博安全、数据孤岛和系统集成等挑战提出了解决思路和行动指南。

  一、工业互联网的概念浅析

  GE公司认为,“工业互联网”是两大革命中先进技术、产品与平台的结合,即工业革命中的机器、设施与网络和互联网革命中的计算、信息与通信。“工业互联网”是数字世界与机器世界的深度融合,其实质也是工业和信息化的融合。与工业4.0的基本理念相似,它同样倡导将人、数据和机器连接起来,形成开放而全球化的工业网络,其内涵已经超越制造过程以及制造业本身,跨越产品生命周期的整个价值链,涵盖航空、能源、交通、医疗等更多工业领域。

  “智能”是工业互联网的关键词,GE正在飞机发动机上诠释“智能”的概念。飞机发动机上的各种传感器会收集发动机在空中飞行时的各种数据,这些数据传输到地面,经过智能软件系统分析,可以精确地检测发动机运行状况,甚至预测故障,提示进行预先维修等,以提升飞行安全性以及发动机使用寿命。

  二、工业互联网的核心元素

  工业互联网具备的三个核心元素是智能机器、先进分析方法以及工作中的人(或者称作“高知劳动力”)。GE认为尽管对工业互联网的讨论聚焦在机器和数据上,但工作中的人也同等重要,事实上,只有改变人们工作的方式,工业互联网才能实现上述价值。由于互联网从根本上降低了人们接触信息以及与其他人交互的难度,因此工业互联网将转变人们在工作场所利用信息和进行协同的方式。

  智能机器

  利用先进传感器、控制器和软件程序连接世界大量机器(机床)、设施、机队(车船)和网络。

  先进分析方法

  在材料科学、电子工程以及其它关键学科中利用基于物理的分析方法、主动算法、自动化和深域技术,理解机床和大系统如何运行。

  工作中的人

  随时连接在工业设施、办公室、医院或移动中工作的人们,支持更加智能的设计、操作、维修以及更高质量的服务与安全性。

  对于工作中的人—高知劳动力来说,使其达到新的生产率和决策水平有一系列使能技术,包括:云计算、移动性、智能机器、存在与位置感知、协同和社交软件、虚拟现实与数据可视化以及可穿戴设备和机器人。这些技术在工业互联网中的越来越多地组合使用。

  由于软件在智能制造中的突出地位,GE很早就开始重视软件的作用,跳出制造业的思维模式,致力于软件投入,构建自身的数据分析能力。“工业互联网”的这三个核心元素恰恰反映了这一点,因为它关注的更多的是“软”的部分,即机器中的传感与控制网络、分析与计算方法、以及人在新的智能环境下的智力因素。转型软性制造为GE全面参与智能制造硬件基础设施和软件基础结构建设打下基础。

  三、工业互联网的革命特征

  GE公司认为:工业互联网是200年来继工业革命和互联网革命之后的第三波创新与变革。第一波工业革命中,机器和工厂占据主角;第二波互联网革命中,计算能力和分布式信息网络占据主角;第三波工业互联网革命中,基于机器的分析方法所体现的智能占据主角,以智能设备、智能系统、智能决策这三大数字元素为显著特征。

  (1)智能设备

  为工业机床提供数字仪器是工业互联网革命的第一步,分布广泛的仪器是工业互联网兴起的一个必要条件。为了让机器(如机床)更加智能,必须降低部署成本、提升计算能力、开发先进分析方法。

  理解智能设备产生的大量数据是工业互联网实施的关键之一,工业互联网可以想象成是数据流、软件流、硬件流和信息流及其交互。数据从智能设备和网络获取,使用大数据工具与分析工具存储、分析和可视化,得到“智能信息”用于决策。智能信息还可以在机床、网络、个人或集体之间共享,方便进行智能协同并做出更好的决策。智能信息还可以反馈回原始机床,其中包括加强机床、机队和大型系统运行或维修的扩展数据,这个信息反馈回路可以使机床“学习”经验,通过机上控制系统表现得更佳智能。

  每个仪器设备都将产生大量数据,通过工业互联网传输到远程机床和用户分析或存储。工业互联网实施中的重要一环就是确定什么数据留在设备中,留在本地的数据规模是确保工业互联网安全的关键之一,创新技术可以允许敏感数据保留在机床上。这些数据流将慢慢成为运行和绩效历史,让操作员更好地理解工厂中关键机床的运行信息和条件。分析工具将这些信息与类似机床的运行历史进行比较,可以可靠地估算机床的故障情况。运行数据、主动分析方法以这种方式组合起来,避免计划外停工,降低维修成本。

  (2)智能系统

  智能系统包括许多传统的网络化系统,同时也包括在机队和网络间广泛部署且内置软件的机械装置的组合,随着加入工业互联网的机床和设备增加,机械装置在机队和网络间的协同效应就可以实现。智能系统有几种不同的形式:

  网络优化形式

  智能系统中的互连机床可以协同运行,实现网络级的运行效率。智能系统还适合在运输网络中进行路线优化,互连的运载器(如车辆)会知晓它们自己的位置和目的地,而且系统中的其它运载器也会得到提醒,从而实现进行路线优化,找到最高效的系统级解决方案。

  维修优化形式

  智能系统可以促进机队中进行最优的低成本机器维修。跨机器、组件和单个零件的总视图提供这些设备状态的可视信息,以便在正确时间、正确地点运送最适当的零件,这就降低了零件库存要求和维修成本,提升了机器可靠性水平。智能系统维修优化可以与网络学习和主动分析相结合,让工程人员实施预先维修程序。

  系统恢复形式

  智能系统建立系统范围的智能信息库,可以在遭受冲击后快速和高效地辅助系统恢复。比如,在发生自然灾害时,智能仪表、传感器以及其它智能设备与系统可用于快速探测并隔离最大的问题。地理信息和运行信息可以结合起来支持功能恢复工作。

  学习形式

  网络学习效果是智能系统中机器互连的另一个好处。每台机器的运行经验可以集合到单个信息系统中,加速各台机器的学习。比如,从飞机上收集的带有位置和飞行历史的数据可以提供在各种环境下飞机性能的大量信息。数据挖掘结论可以用于让整个系统变得更智能,从而推动知识积累和结论实施的持续进行。

  (3)智能决策

  工业互联网的威力将在智能决策中实现。做出智能决策时,足够的信息从智能设备和系统中收集并促进以数据驱动的学习,使得部分机器和网络级运行职能从操作人员那里转移到可靠的数字系统。智能决策是工业互联网的长期愿景,它是工业互联网的元素按设备、按系统组合的过程中所收集知识的顶点。

  上述三个数字元素有递进的意味,将其相互串起来的是智能信息。智能设备产生并交互智能信息,智能系统通过智能信息实现系统间智能设备的协同,具备知识学习功能的智能决策处理智能信息并实现整个智能系统的全方位优化。

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