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数据驱动变革:CPS工业智能与新工业服务

2019
10/24
14:37

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CPS“赛博-实体系统”,是以多源数据的建模为基础,以智能连接、智能分析、智能网络、智能认知和智能配置和执行的5C体系为框架,建立虚拟和实体系统之间关系性、因果性和风险性的对称管理,以持续优化决策系统的可追踪性、预测性和强韧性,实现对实体系统活动的全局协同优化。

CPS工业智能促进工业服务产业变革

在全球产业升级的背景下,正在掀起一场B2B产业革命,以德国工业4.0、美国工业互联网、中国制造2025为代表的转型计划,旨在通过重构B2B产业蓝图,激发全球经济活力。通俗来讲,由于制造业产业结构和生产方式发生变化,迫使B2B产业变革,以适应新的需求,建立新的工业服务形态,以获得与制造业协同发展的能力。

而当前工业所遇到的瓶颈在于技术要素不可见部分,即人的知识产生和利用效率已经不能满足生产系统的要求,无论用户(需求侧)、B2B工业服务商(服务侧)和B2B装备制造商(供应侧),都亟待获得新的增长点。CPS工业智能作为新一代的工业网络基础,立足于用户生产系统数据的深度挖掘和分析,为各方提供持续优化的决策支持,实现基于全局的供需协同优化系统,进而建立起新工业服务生态蓝图。

工业服务供需之间的利益冲突是造成工业服务困局的根本矛盾

我国工业服务B2B供需之间利益冲突是长期存在的,这是由于改革开放三十年来工业快速增长,工业制造业粗放式的运营,致使低价中标需求与低价竞争供应并存,致使供需双方都不能得到满足。

而在制造业去产能、调结构的背景下,工业趋于中低速增长,B2B工业服务供需双方呈现结构性失衡。这些利益冲突,将以制造业向更高效、更经济、更安全的营运诉求,倒逼B2B工业服务与B2B装备制造业实施变革。

数据驱动工业服务变革

CPS“赛博-实体系统”,是以多源数据的建模为基础,数据的来源是至关重要的,机械工业出版社《数字化工厂+工业维修服务体系》一书,是以用户价值需求为导向,分析不同作业线类型的数字化制造/数字化运维建设要点,进而引导B2B工业服务产业变革。

值得注意的是,CPS数据来源并非特指设备所产生的工业物联网实时采集数据,也包含来自终端人工录入的管理数据,更重要的是需要符合CPS的3C元素,即:ComParison (比较性)、Correlation(相关性)、consequencc(目的关联性)。

ComParison比较性:比较维度既可以是时间温度与自身状态进行比较,也可以是在集群维度与其他个体进行比较。这种比较能够帮助我们识别差异,并从这些差异中寻找规律和因果关系,进而做出优化的决策和行动。

Correlation 相关性:不同的数据,彼此是相互关联的,通过数字建模,我们可以通过场景还原,更智能的识别出问题发生的根源,进而解决这些具体的制约。

Consequencc目的关联性:CPS工业智能并不意味着由系统做直接的决策执行,在特定的决策时,需对这些决策所带来的结果和影响做等地分析,通过这些分析预测,为决策者提供决策依据。

基于这些梳理,我们看出,CPS工业智能≠AI人工智能,所有这些数据的收集、处理和应用,都是为人服务,为B2B工业服务产业生态服务,但这些数据的处理过程又是客观和智能的,并不以人的意志所干扰(人工录入数据,还应考虑智能防错设计)。

CPS-知识经济:需求生长B2B新工业服务生态

正如消费互联网中的腾讯、阿里巴巴、小米生态一样,均是以抓住用户需求,进而长出生态,B2B工业服务产业生态,同样是无法事先规划,而是通过数字运维\数字制造\工业物联网所构建的智能制造系统,以智能连接、智能分析、智能网络、智能认知和智能配置和执行的5C体系为框架,以满足工业制造业(需方)与B2B工业服务、B2B装备制造业(供方)的变革需求。

由于我国制造业水平参差不齐,数字化与智能化水平整体偏低,传统制造业亟待数字化与智能化升级。无论是与欧美,尤其是德国制造业器工匠文化,还是日本那样的工匠文化,我国工业体系中仍然是十分缺乏的。

CPS工业智能,立足于用户需求:一方面通过以数字运维,驱动工业服务、MRO电商、工业维修知识交互生态,以促进工匠文化,深化用户内部和外部知识积累、沉淀和优化,使得供需双方获得新的增长能力;另一方面,则是以领先制造业的智能化/数字化制造为驱动,或在可托管和租赁领域(工程机械、农业机械、能源和物流)实施物联网应用,促进器匠文化,驱动装备制造业、工业服务业发展服务型制造/创新型服务。

CPS工业智能与新工业服务发展趋势

B2B工业服务领域整体处于供>求,用户需求尚未进一步满足的结构性失衡状态,未来发展方向将呈现于国内优化整合的攻击侧改革方向,作为增量市场,则更多依赖于一带一路战略,CPS作为新一代的智能系统,将成为中国工业的重要基础,成就智能服务世界的中国工业升级路径。

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