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            RFID 及物聯(lián)網(wǎng)

            邊緣計算與生成式AI結合于邊緣智能,讓大量工業(yè)設備擁有“說(shuō)話(huà)”的能力

            那么這么一家略顯傳統,甚至有些老舊的工廠(chǎng),是怎么一步步做到升級改造的呢?

            整體過(guò)程可以分成三個(gè)階段。

            第一個(gè)階段,2013~2015年,基于精益生產(chǎn)的基礎,打造數據底座。

            在2012年的時(shí)候,研華第一次聽(tīng)說(shuō)工業(yè)4.0,但是當時(shí)并不清楚什么是工業(yè)4.0。從2013年開(kāi)始,工業(yè)4.0逐漸成為了顯學(xué),大家都在談,研華也從2013年開(kāi)始做數字化轉型,打通了ERP和MES等系統,通過(guò)APS來(lái)貫穿訂單和生產(chǎn)的過(guò)程控制,同時(shí)將人的經(jīng)驗轉移到系統來(lái)取代重復性的工作,實(shí)現了部分的實(shí)時(shí)數據可視化。

            第二個(gè)階段,2016~2021年,digital enable,加速數據優(yōu)化的進(jìn)程。

            在這個(gè)階段,研華遇到了很多瓶頸和障礙。典型的挑戰比如工廠(chǎng)缺乏一盤(pán)棋的整體視角,業(yè)務(wù)驅動(dòng)目標不明確,場(chǎng)景數據、應用、系統架構不清晰;大量數據散布在不同的系統中,很多應用開(kāi)發(fā)都會(huì )需要眾多的專(zhuān)用接口,IT變成了瓶頸。

            為了解決這個(gè)問(wèn)題,研華把數據上傳到data inside智能化平臺,這相當于是一個(gè)數據中臺。平臺劃分為不同的主題域,包含生產(chǎn)設備、品質(zhì)、訂單物料等,分類(lèi)分項的做一些管理,然后向上展示一些標準的接口,這時(shí)各種數據可以通過(guò)數據中臺快速的收集、上傳和分析。

            由于建立了這樣一個(gè)高效可用的數據中臺,IT工程師的角色從原來(lái)gatekeeper變成了facilitator,研華認為這點(diǎn)在轉型中是至關(guān)重要的一步。

            第三個(gè)階段,2022年之后,AI enable,引入更多的AI能力,加速智能制造的轉型。

            這個(gè)階段正在開(kāi)展的過(guò)程中

            圖片

            通過(guò)數字化轉型,研華在綠色改造和節能方面也取得了很好的成效。

            2022年,昆山工廠(chǎng)的整體產(chǎn)值增長(cháng)7%,用電量下降238千瓦,單位產(chǎn)值的電耗有大約10%的節約。同時(shí)昆山工廠(chǎng)還布建了光伏設施,太陽(yáng)能占到全年電能供給的5~8%。所有這些舉措綜合下來(lái),研華昆山工廠(chǎng)有望在2050年實(shí)現凈零碳排放目標。

            三廢排放也有了顯著(zhù)性的改善,廢氣的減排量是12%,廢水排放降低了31%,廢棄物的排放減少了32%。

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            在數字化轉型的過(guò)程中,研華的自動(dòng)化架構發(fā)生了巨大的變化,主要的轉變有4點(diǎn):

            1.從集中式到分布式架構

            決策和控制在邊緣設備、云端服務(wù)器,以及中心控制器之間進(jìn)行分布和協(xié)同。

            2.從傳統硬件到軟件定義

            很多功能和自動(dòng)化架構采用軟件定義的方式來(lái)實(shí)現,傳統的硬件設備逐漸被軟件化,這也是研華大量投入軟件與平臺的初衷。

            3.從靜態(tài)到AI動(dòng)態(tài)優(yōu)化

            過(guò)去的自動(dòng)控制是一個(gè)邏輯架構,現在的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)通過(guò)數據的不斷反饋,形成了一個(gè)動(dòng)態(tài)AI結合的優(yōu)化系統,這個(gè)系統會(huì )愈發(fā)智能。

            4.從閉環(huán)到開(kāi)放生態(tài)

            從過(guò)去的單一封閉系統到開(kāi)放生態(tài),這也是研華將昆山的研發(fā)中心取名叫做“協(xié)同創(chuàng )新研發(fā)中心”的原因,研發(fā)一定要和客戶(hù)、用戶(hù)結合在一起。

            跨越鴻溝,從數字化到智能化用數據驅動(dòng)管理

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            當我們解決了第一個(gè)生產(chǎn)現場(chǎng)數據采集與接入的問(wèn)題,解決了第二個(gè)IT與OT數據整合與打通的問(wèn)題,自然就會(huì )遇到第三個(gè)問(wèn)題:也就是如何從數字化到智能化,跨越鴻溝,真正實(shí)現用數據驅動(dòng)管理?

            企業(yè)的數字化轉型一定是離不開(kāi)數據的,但是其實(shí)數據也往往是企業(yè)啟動(dòng)數字化轉型的一個(gè)最大的障礙。

            圖片

            已知的條件很明顯,比如上個(gè)月我們做的怎么樣?上個(gè)月我們?yōu)槭裁醋龅搅??下一步我們解決的問(wèn)題是要知道未知的數據,去解決未知的問(wèn)題,也就是我們要做預測和決策。我們要知道下個(gè)月能做成什么樣?還要知道我們做什么,下個(gè)月才能達到目標?

            我們很多制造企業(yè)在現場(chǎng)收集了大量的設備和傳感器數據,還有企業(yè)IT信息系統的數據,現在要解決的問(wèn)題就是怎么跨越鴻溝,讓這些數據能夠驅動(dòng)管理和決策,中間這個(gè)鴻溝就要用AI技術(shù)幫助我們跨越。


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