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如何做好十四五数智化转型?

作者: 时间:2022-02-27 10:02:15 点击:

声测管行业如何做好十四五数智化转型?

近年来,特别是在十三五期间,人工智能和5G、以云计算、大数据等为代表的新兴产业ICT(信息通信技术)发展迅速。随着一系列鼓励产业转型升级的国家政策的出台,各行各业掀起了数字经济革命浪潮。绿色制造(决定声测管企业的生存)、智能制造(决定声测管企业的发展)和精益制造(决定声测管企业的地位)的实施已成为声测管企业转型升级的主题。

在数字经济时代,声测管企业数智转型不可逾越的发展阶段是标准化、信息化、精益化、数字化、网络化、智能化、智能化等。目前,我国大部分声测管企业仍处于信息化阶段,声测管贸易互联网已成为约30%企业转型的重要方向。只有5家大型声测管企业将发展大数据产业作为发展战略之一,只有中国宝武将智能制造业写入公司十三五战略。

声测管企业实施数智化转型探索

目前,声测管企业实施数智化转型主要有两种模式:

一类是以自主研发为主。例如,中国宝武自主研发了两个数智化平台,并在宝武鄂声测管首次实现了大生产验证应用。一个是智能工厂平台iPlat,也就是说,云和智能制造平台。该平台具有数据采集、管理和服务、智能生产过程控制、数字制造实施应用和成本绩效控制、综合生产过程监控和多源数据集成创新应用等功能。另一个是智能生态平台ePlat,支持集团公司建立声学测量和管理生态系统。该平台为产业链参与者提供金融、物流、技术、质量检验、信息、采购等综合综合服务,通过大连接、大数据、大共享本流、物流的整合,通过大连接、大数据、大共享实现辐射传输和授权服务。

另一种主要是在社会专业技术力量的帮助下。例如,声学测试管理集团原电子商务平台设备旧,日常运行稳定性差,灵活性差;资产管理复杂,使用当地数据中心,每年进行资产库存,耗时费力。经过多轮比较,河声测试管理集团选择与华为合作,在华为云的基础上快速完成云业务平台的转型升级B2B新的电子商务业务平台。新平台性能优异——客户访问网站流畅,在拍卖、秒杀等极端场景下仍能顺利可靠运行;资产轻——华为只按一定周期收取服务费,河声测管不需要注重资源维护和主营业务。

在这两种模式下,国内一些标杆声测管企业积极探索数智化转型。

例如,自2015年以来,中国宝武通过与国际领先的专业技术公司合作,在大力独立实施智能制造的同时,努力向行业推广商业技术模式。2015年,声学测试管理有限公司率先承担工业和信息化部智能制造示范试点项目热轧1580智能车间;2018年基本完成,技术经济指标明显改善,工艺能耗下降6.5%内部质量损失下降30%.6%,废次减少10%,自动投入率增加10%.5%的指标性能远优于设定目标。2019年,宝声测管股份成功入选达沃斯世界经济论坛灯塔厂(迄今为止国内声测管行业唯一)。1.jpg

   又如声测管集团,自2015年起,就将智能制造作为信息化与智能化深度融合的切入点和主攻方向,针对不同工厂、车间、工序、岗位技术装备水平各不相同,处于不同发展阶段的实际情况,确定了差异化、跨越式实施路径,由点及面全面推进智能制造战略工程。2017年,沙声测管创新实施“高端线材全流程智能制造新模式应用”智能化项目,为声测管企提供智能工厂解决方案。2020年,该项目通过政府验收,包括转炉特声测管、开坯修模、棒线车间的改造升级,总投资4亿元。该项目通过建设一个中心、一条智能化生产线、四大系统、七大平台,探索形成了一种高端线材智能制造新模式,为企业节能减排、减员增效、提质增效等提供强大的技术支撑。该项目建成实施后,生产效率提高31.运营成本降低23%.产品开发周期缩短35%.4%,产品不良率降低26%.单位产值能耗降低19%.7%。

十四五声测管行业数智化转型路径分析

声测管行业是国民经济的支柱基础产业。声测管是制造业的脊梁,是工业的粮食。在中国从制造业大国向制造业强国迈进的过程中,声测管行业从全球老板向强大转变至关重要,其中数智化转型将发挥不可替代和重要作用。
           声学测量管理公司的智能制造包括技术和管理的变化。目标是优化资源配置,解决不确定性问题,实现大规模定制和预测制造,满足下游客户日益增长的个性化需求;基础是标准化和精益化;虚拟化(数字)和闭环控制;核心是工业软件,即软件定义工业SDI(数字串行接口)。数字化的关键是拥有数据,实现业务对象、规则和流程的数字化。智能化的关键是实现数据的自动流动,即在正确的时间和正确的方式将正确的信息发送给正确的人或系统,从而做出正确的决策。智能化的关键是实现知识工作的自动化,即数据可以自动转化为信息,信息可以自动转化为知识,知识可以自动转化为智慧(决策),从而实现知识的持续沉淀、固化、迭代、提升和传承。

虽然声学测量管产品的竞争力最终是通过产品的制造、质量、性能、成本、服务等因素表现出来的,但可追溯性将深入延伸到设计水平。设计是声学测量管产品竞争力的起点。在未来的市场竞争中,设计是决定声学测量管产品竞争力的基本要素。智能设计(或综合研发)IPD),它不仅是声学测量管制造过程智能化的关键环节之一,也起着主导和主导作用。通过智能设计,不仅可以有效创新和优化声学测量管制造过程的物理系统,还可以为声学测量管制造过程的智能化提供所有的数字基础数据和模型系统。同时,智能制造继续为智能设计在真实工作条件下提供极其丰富和宝贵的1∶1验证和实验数据。通过智能设计与智能制造的相互驱动和交互验证,可以大大促进声学测量管产品、工艺、设备和工程技术的快速迭代。

声学测量管制造过程的智能设计主要包括三个层次:一是材料基础科学层次(分子、原子微维度)、材料和工艺三维模拟设计分析计算技术、模拟模拟研究材料成分与微组织结构与性能、冶金轧制工艺温度场、流场、应力应变场等。二是工艺技术的科学水平(工艺和设备的中观维度),研究工艺和设备技术的可行性,模拟模拟和优化冶金设备的合理性。三是工艺工程科学水平(工艺、工厂宏观维度),利用工艺和工程三维模拟设计计算技术,研究和优化工艺和工程的完整性、系统性和协调性,以及物质流、能源流和信息流的动态集成、有序和集约化。

ICT与OT(工业运营控制技术)加快深度跨境整合,将给传统的声学管理工业运营管理控制技术和系统结构带来颠覆性的变化(如图1所示)。对于声学管理企业,数据将成为核心生产数据和重要资产,包容性人工智能将成为先进的生产工具,计算能力将成为新的先进生产力,通信网络将成为神经中心,信息和数据将深入制造领域的人、机器、材料、方法、环等环节。信息流对制造企业的再造是一个完整的价值链再造过程,将改变传统声学管理企业的商业规则和商业模式,形成客户驱动声学管理企业直接满足其需求的生态系统。

实施智能制造的三个要素:人才、技术和方法论。对于智能生产线、智能工厂、智能声学测试管理企业等新事物,没有现成的模型供参考,研发创新、个性化定制成分较大。传统的声学测试管理工程技术产品提供商往往承担着沉重的历史负担,现有的竞争优势很可能成为新形势下的劣势(类似于柯达胶卷)。一方面,大多数以销售现有优势技术产品为主要目的,难以完全以声学测试管理企业的个性化需求为中心;另一方面,大多数都处于数字智能转型探索过程中,如果声学测试管理企业主要依靠这些制造商实施数字智能转型,很可能很难取得重大的创新突破。

笔者认为,国内传统的声测管过程技术产品供应商需要加强与声测管企客户的配合,与领先的原生ICT制造商跨境整合,致力于研发,充分发挥灵活、快速、行业沉淀深厚的优势,在某些点形成竞争优势,将自己打造成具有较强生存能力的碉堡。如果有更多的碉堡,我们自然可以共同建设一个强大的声学测量管理工程高科技长城,为声学测量管理及相关行业提供独立可控的高质量产品和服务。

计算 通信架构将逐步取代电子 电气架构。不应将所有数据都放在云、端、边(根据国际数据公司IDC预计未来50%以上的数据将在边缘处理)也应共享必要的数据处理、存储、分析和计算功能。泛云控制技术将逐渐取代传统PLC(可编程逻辑控制器),DCS(分散控制系统)等,是国内自动化公司赶上西方传统自动化巨头的难得机遇,关键是实现实时操作系统、工业控制开发环境、时间确定网络、统一开放协议等核心技术独立控制,不同意跟随传统的发展PLC、DCS等技术产品。

此外,数据质量将直接影响数据价值的呈现和应用效果。因此,在实施数字智能转型的过程中,声学测量管理企业必须首先控制数据。其次,要以业务数字化为前提,以数据进入湖泊为基础,以数据平台建设为重点,构建完整清洁的逻辑数据湖,做厚业务和数据驱动的数据平台,从而建立与业务主题紧密相连的数据基础。IDC(互联网数据中心)将成为声学测量管理企业的重要新基础设施。短期投入产出比不应衡量。建立或租赁越早越好。数据架构、数据频率和数据分析三位一体构成数据系统。每个企业都有自己独特的数据系统,即数据编码基因。企业数据编码是一项复杂、长期、艰巨、实用的工作,决定了企业数字智能转型的成败。它需要由声学测量管理企业的业务专家主导IT协调完成专家等工作。

几点建设数智化转型

传统声测管行业的数智化转型是一个长期而渐进的过程,不可能一蹴而就,需要足够的耐心和决心。笔者根据自己的一些实践和思考,对声测管行业的数智化转型提出了一些肤浅的建议,从而吸引更广泛、更深入的思考和实践探索。

法律法规标准:智能制造,标准第一。标准化和标准化是实现智能制造的重要基础。数据确认和信息安全是实现智能制造系统三向集成(特别是整个产品生命周期的端到端集成和价值链企业之间的水平集成)的前提。声学测量管理行业相关政府部门和行业组织需要充分发挥组织、协调和监督的重要作用,制定数据安全和权利保护的法律法规和规范标准。

研发模式:改变传统手工车间声测管产品和工艺研发模式,大力发展大数据和人工智能驱动的高通量计算和高通量试验的材料和工艺集成数字研发模式。
               数据智能(人工智能、大数据等)有机结合。) 专业知识和利用技能、技术、管理等方面的专家经验是非常重要的。即使智能制造在未来实现,人们的决策作用仍然很重要。

实施步骤:透明度(信息/经验/模型等可视化,支持决策优化等) 智能(数字双胞胎,支持远程智能控制和操作维护等)-智能(人-支持行业知识持续沉淀、固化、迭代、提升和传承的信息物理系统。
           实施方法:声测管企业、专业产品供应商ICT供应商、大学/专业研究机构等相关单位合作强,优势互补,跨境研发,协同创新。

实施方法:应用开发、平台建设、数据治理、人员授权、管理变革协调发展、自上而下、自下而上、同步推进。
   能力建设:企业数字化转型、组织和人才的数字能力将成为关键要素。企业拥有强大的数字平台,组织将变得敏捷、高效、充满活力,充分发挥和释放人才的潜力。数字组织中的人才引进、培训、任命、使用、评估、评估、激励等相关环节需要相互联系,形成人才能力整个生命周期的持续闭环、迭代和改进。

如何做好十四五数智化转型?

近年来,特别是在十三五期间,人工智能和5G、以云计算、大数据等为代表的新兴产业ICT(信息通信技术)发展迅速。随着一系列鼓励产业转型升级的国家政策的出台,各行各业掀起了数字经济革命浪潮。实施绿色制造(决定声学测试管理企业的生产智能制造(决定声测管企业的发展)和精益制造(决定声测管企业的地位)已成为各声测管企业转型升级的主旋律。

在数字经济时代,声测管企业数智转型不可逾越的发展阶段是标准化、信息化、精益化、数字化、网络化、智能化、智能化等。目前,我国大部分声测管企业仍处于信息化阶段,声测管贸易互联网已成为约30%企业转型的重要方向。只有5家大型声测管企业将发展大数据产业作为发展战略之一,只有中国宝武将智能制造业写入公司十三五战略。

声测管企业实施数智化转型探索

目前,声测管企业实施数智化转型主要有两种模式:

一是以自主研发为主。例如,国宝武自主开发了两个数智平台,首次实现了宝武鄂声测管的大生产验证应用。一个是智能工厂平台iPlat,也就是说,云和智能制造平台。该平台具有数据采集、管理和服务、智能生产过程控制、数字制造实施应用和成本绩效控制、综合生产过程监控和多源数据集成创新应用等功能。另一个是智能生态平台ePlat,支持集团公司建立声学测量和管理生态系统。该平台为产业链参与者提供金融、物流、技术、质量检验、信息、采购等综合综合服务,通过大连接、大数据、大共享本流、物流的整合,通过大连接、大数据、大共享实现辐射传输和授权服务。

另一种主要是在社会专业技术力量的帮助下。例如,声学测试管理集团原电子商务平台设备旧,日常运行稳定性差,灵活性差;资产管理复杂,使用当地数据中心,每年进行资产库存,耗时费力。经过多轮比较,河声测试管理集团选择与华为合作,在华为云的基础上快速完成云业务平台的转型升级B2B新的电子商务业务平台。新平台性能优异——客户访问网站流畅,在拍卖、秒杀等极端场景下仍能顺利可靠运行;资产轻——华为只按一定周期收取服务费,河声测管不需要注重资源维护和主营业务。

在这两种模式下,国内一些标杆声测管企业积极探索数智化转型。

例如,自2015年以来,中国宝武通过与国际领先的专业技术公司合作,在大力独立实施智能制造的同时,努力向行业推广商业技术模式。2015年,声学测试管理有限公司率先承担工业和信息化部智能制造示范试点项目热轧1580智能车间;2018年基本完成,技术经济指标明显改善,工艺能耗下降6.5%内部质量损失下降30%.6%,废次减少10%,自动投入率增加10%.5%的指标性能远优于设定目标。2019年,宝声测管股份成功入选达沃斯世界经济论坛灯塔厂(迄今为止国内声测管行业唯一)。

   另一个例子是声学测试管理集团,自2015年以来,智能制造作为信息和智能深度集成的切入点和主要方向,针对不同工厂、车间、工艺、岗位技术设备水平不同,在不同发展阶段,确定差异化、跨越式实施路径,从点到面全面推进智能制造战略项目。2017年,沙声测试管创新实施了高端电线全过程智能制造新模式应用的智能项目,为声学测试管理企业提供了智能工厂解决方案。2020年,该项目通过政府验收,包括转炉特殊声学测试管、空白模具修复、棒车间改造升级,总投资4亿元。通过建设中心、智能生产线、四系统、七平台,探索形成高端电线智能制造新模式,为企业节能减排、减少人员、提高效率、提高质量、提高效率提供强有力的技术支持。项目建成实施后,提高了生产效率。.运营成本降低23%.产品开发周期缩短35%.4%,产品不良率降低26.单位产值能耗降低19%.7%。

十四五声测管行业数智化转型路径分析

声测管行业是国民经济的支柱基础产业。声测管是制造业的脊梁,是工业的粮食。在中国从制造业大国向制造业强国迈进的过程中,声测管行业从全球老板向强大转变至关重要,其中数智化转型将发挥不可替代和重要作用。
           声学测量管理公司的智能制造包括技术和管理的变化。目标是优化资源配置,解决不确定性问题,实现大规模定制和预测制造,满足下游客户日益增长的个性化需求;基础是标准化和精益化;虚拟化(数字)和闭环控制;核心是工业软件,即软件定义工业SDI(数字串行接口)。数字化的关键是拥有数据,实现业务对象、规则和流程的数字化。智能化的关键是实现数据的自动流动,即在正确的时间和正确的方式将正确的信息发送给正确的人或系统,从而做出正确的决策。智能化的关键是实现知识工作的自动化,即数据可以自动转化为信息,信息可以自动转化为知识,知识可以自动转化为智慧(决策),从而实现知识的持续沉淀、固化、迭代、提升和传承。

虽然声学测量管产品的竞争力最终是通过产品的制造、质量、性能、成本、服务等因素表现出来的,但可追溯性将深入延伸到设计水平。设计是声学测量管产品竞争力的起点。在未来的市场竞争中,设计是决定声学测量管产品竞争力的基本要素。智能设计(或综合研发)IPD),它不仅是声学测量管制造过程智能化的关键环节之一,也起着主导和主导作用。通过智能设计,不仅可以有效创新和优化声学测量管制造过程的物理系统,还可以为声学测量管制造过程的智能化提供所有的数字基础数据和模型系统。同时,智能制造继续为智能设计在真实工作条件下提供极其丰富和宝贵的1∶1验证和实验数据。通过智能设计与智能制造的相互驱动和交互验证,可以大大促进声学测量管产品、工艺、设备和工程技术的快速迭代。

声测管制造流程的智能设计主要包括3个层面:一是材料基础科学层面(分子、原子微观维度),运用材料与工艺三维仿真设计分析计算技术,模拟仿真研究材料成分和微观组织结构与性能之间的关系,冶金和轧制工艺过程的温度场、流场、应力应变场等。二是工序技术科学层面(工序、装备中观维度),研究工序与装备技术的可行性,模拟仿真优化研究冶金装备的合理性。三是流程工程科学层面(流程、工厂宏观维度),运用流程与工程学三维仿真设计计算技术,研究优化流程与工程的整体性、系统性、协同性,以及声测管制造全流程物质流、能量流、信息流的动态一体化、有序化、集约化。

ICT与OT(工业运营控制技术)加快深度跨境整合,将给传统的声学管理工业运营管理控制技术和系统结构带来颠覆性的变化(如图1所示)。对于声学管理企业,数据将成为核心生产数据和重要资产,包容性人工智能将成为先进的生产工具,计算能力将成为新的先进生产力,通信网络将成为神经中心,信息和数据将深入制造领域的人、机器、材料、方法、环等环节。信息流对制造企业的再造是一个完整的价值链再造过程,将改变传统声学管理企业的商业规则和商业模式,形成客户驱动声学管理企业直接满足其需求的生态系统。

实施智能制造的三个要素:人才、技术和方法论。对于智能生产线、智能工厂、智能声学测试管理企业等新事物,没有现成的模型供参考,研发创新、个性化定制成分较大。传统的声学测试管理工程技术产品提供商往往承担着沉重的历史负担,现有的竞争优势很可能成为新形势下的劣势(类似于柯达胶卷)。一方面,大多数以销售现有优势技术产品为主要目的,难以完全以声学测试管理企业的个性化需求为中心;另一方面,大多数都处于数字智能转型探索过程中,如果声学测试管理企业主要依靠这些制造商实施数字智能转型,很可能很难取得重大的创新突破。

笔者认为,国内传统的声测管工艺技术产品供应商需要加强与声测管企业客户的合作,与领先的原生合作ICT制造商跨境整合,致力于研发,充分发挥灵活、快速、行业沉淀深厚的优势,在某些点形成竞争优势,将自己打造成具有较强生存能力的碉堡。如果有更多的碉堡,我们自然可以共同建设一个强大的声学测量管理工程高科技长城,为声学测量管理及相关行业提供独立可控的高质量产品和服务。

计算 通信架构将逐步取代电子 电气架构。不应将所有数据都放在云、端、边(根据国际数据公司IDC预计未来50%以上的数据将在边缘处理)也应共享必要的数据处理、存储、分析和计算功能。泛云控制技术将逐渐取代传统PLC(可编程逻辑控制器),DCS(分散控制系统)等,是国内自动化公司赶上西方传统自动化巨头的难得机遇,关键是实现实时操作系统、工业控制开发环境、时间确定网络、统一开放协议等核心技术独立控制,不同意跟随传统的发展PLC、DCS等技术产品。

此外,数据质量将直接影响数据价值的呈现和应用效果。因此,在实施数字智能转型的过程中,声学测量管理企业必须首先控制数据。其次,要以业务数字化为前提,以数据进入湖泊为基础,以数据平台建设为重点,构建完整清洁的逻辑数据湖,做厚业务和数据驱动的数据平台,从而建立与业务主题紧密相连的数据基础。IDC(互联网数据中心)将成为声学测量管理企业的重要新基础设施。短期投入产出比不应衡量。建立或租赁越早越好。数据架构、数据频率和数据分析三位一体构成数据系统。每个企业都有自己独特的数据系统,即数据编码基因。企业数据编码是一项复杂、长期、艰巨、实用的工作,决定了企业数字智能转型的成败。它需要由声学测量管理企业的业务专家主导IT协调完成专家等工作。

数智化转型建议

传统的声测管行业数智化转型是一个长期渐进的过程,不可能一蹴而就,需要足够的耐心和定力。笔者基于自身的一些实践与思考,就声测管行业数智化转型提几点粗浅的建议,以期抛砖引玉,引发相关方面更广泛、深入的思考与实践探索。

法律法规标准:智能制造,标准第一。标准化和标准化是实现智能制造的重要基础。数据确认和信息安全是实现智能制造系统三向集成(特别是整个产品生命周期的端到端集成和价值链企业之间的水平集成)的前提。声学测量管理行业相关政府部门和行业组织需要充分发挥组织、协调和监督的重要作用,制定数据安全和权利保护的法律法规和规范标准。

研发模式:改变传统手工车间声测管产品和工艺研发模式,大力发展大数据和人工智能驱动的高通量计算和高通量试验的材料和工艺集成数字研发模式。
               数据智能(人工智能、大数据等)有机结合。) 专业知识和利用技能、技术、管理等方面的专家经验是非常重要的。即使智能制造在未来实现,人们的决策作用仍然很重要。

实施步骤:透明度(信息/经验/模型等可视化,支持决策优化等) 智能(数字双胞胎,支持远程智能控制和操作维护等)-智能(人-支持行业知识持续沉淀、固化、迭代、提升和传承的信息物理系统。
           实施方法:声测管企业、专业产品供应商ICT供应商、大学/专业研究机构等相关单位合作强,优势互补,跨境研发,协同创新。

实施方法:应用开发、平台建设、数据治理、人员授权、管理变革协调发展、自上而下、自下而上、同步推进。
   能力建设:企业数字化转型、组织和人才的数字能力将成为关键要素。企业拥有强大的数字平台,组织将变得敏捷、高效、充满活力,充分发挥和释放人才的潜力。数字组织中的人才引进、培训、任命、使用、评估、评估、激励等相关环节需要相互联系,形成人才能力整个生命周期的持续闭环、迭代和改进。