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数字孪生,如何为三一集团创造价值?

2020
08/06
18:37

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数字孪生通过在一个设备或系统的基础上,创造一个数字版的“克隆体”,来帮助企业更透彻的了解设备或系统,更快速发现和解决问题,尤其是提升趋势感知和决策力。行业龙头三一集团,作为一家传统工程机械制造商,结合数字孪生技术实现数字化转型。

早在 2008 年,三一集团就面临与国际巨头的竞争,那时,其产品的技术实力与国际巨头还有一定差距,在短时间内无法赶超。那是不是就没有机会了?所有的工业设备都有一个目的,就是为生产服务,所以客户买设备不是买设备本体,而是购买设备本身提供的生产服务,所以业界都通过衡量设备服务可用性作为关键指标来评估采购的设备供应商。当故障发生的时候,除设备本身的维修费,更关键的是因为设备的停机所带来的间接生产损失非常高昂,如一个 10 亿人民币的基建项目需要在1年内建设完成,如果停工一天,一天的建设进度损失就是 300 万人民币。当时,国际进口的工程机械技术实力强,质量也不错,但也会发生故障,维修时间得不到保证。所以,三一当时定下了目标要以“产品 + 服务”的组合拳来跟国际巨头进行竞争,实现“变道超车”。

 

智能服务

 

三一集团决定要走的这条路,很多工程机械制造商都有探索,但困难是非常大的。首先,工程机械都是在环境恶劣和交通不便的地方进行作业,而且设备本身移动性不高,不像汽车坏了可以开去店内维修或者是找拖车,工程机械设备都是需要维修人员到现场进行维修的。要想提高服务响应效率,尽快把设备修好,需要知道设备具体的位置信息、具体的设备运行工况和故障情况,用以判断在相应的服务半径范围内有没有合适的工程师和配件能最快到达现场。

 

所以这个过程中,设备的数字孪生对于工程师有着非常重要的意义。在他们没有到达现场之前,通过设备上多达 70 多个的采集点的数据信息对设备的整体运行情况进行查看以及诊断,保证在最短时间内排查问题,甚至有些情况下可能工程师不用到现场,通过远程与设备进行通信做相关的程序调整或者是远程指导现场的人员进行故障解决。而传统的方式中,需要靠工程师到现场进行排查,然后确定维修方案,甚至配件不足还需要再订货才能修好,这个生产的等待损失是客户难以接受的。

三一基于 IoT 的数字孪生技术结合售后服务系统,将服务过程的几个关键指标作为竞争指标,如工程师响应时间(从接到需求电话到可以派出工程师的时间)、常用备件的满足度、一次性修复率、设备故障率等进行评价服务的好坏。通过对每一次的设备实时运行数据、故障参数以及工程师维修的知识积累,三一集团对数据进行建模,还原设备、服务等相关参与方的数字化模型,来不断的改进对应的服务响应与质量。
 
通过数据可以得知,基于 IoT 的数字孪生智能服务对响应的提高有高达 33% 的正面影响;基于故障建模与设备运行的 IoT 数据建模,对于提高备件预测的准确率有高达 55% 直接效益影响。
 
最终给三一带来的收益是非常明显的,工程师响应时间从原来的 300 分钟缩短到 15 分钟,主要服务区域 2 小时到现场,24 小时维修好,服务响应水平提高同时还把渠道的备件库存从 10 亿降低到 7 个亿,一次性修复率从 75% 提升到92%。

 

智能研发

 
基于服务搭建的设备 IoT 数字孪生,随着数据的积累,对于设备的整体运行工况、故障对应下的工况特征、设备的健康情况、操作手的驾驶行为等都可以给研发提供最真实的使用场景数据,基于设备数字孪生的建模,对于研发的改进有着非常大的促进作用。
 

三一的研发团队每天要处理上TB的实验和应用数据,以往数据存储乱、分析效率低、价值挖掘不充分;分析方法靠传统 Excel、VB 甚至人工分析,时间长、准确率低、数据利用率低,专家精力也有限。借助根云平台的大数据工坊实现对研发数据的快速导入、快速清洗、以及数据标签快速准确划分;通过对专家的分析经验以及机理模型,通过根云的 AI 能力转换成算子,不断沉淀经验,同时结合AI的各种分析方法的帮助,极大提高数据的分析效率和准确率。

以往,一个研发批次数据分析时长达1周,目前已缩短到 3 个小时以内;阶段划分以往需要人工手动切分,时长 2-3 天,目前通过根云的 AI 能力通过算法已实现全自动切分,3 分钟内完成;数据利用率从只有 20% 不到提高到 80%;以往一个单位测试数据 10G 分析需要 2~3 个小时,目前可以在 3~5 秒内完成;沉淀经验算子 30 多种;数据分析效率提高50倍;支撑三一每年下线工程机械新产品 96 款、研发新技术 58 项。

三一近几年技术实力不断提升,已跃居全球第二大市值的工程机械公司,泵送设备世界第一,挖掘机中国第一,数字孪生的数字研发体系支撑有着不可替代的作用。

 

智能工厂

 

除了好的研发支撑,生产好的产品还需要有严格、先进、高效的生产组织保障。三一在中国 20 多个地区的 30 多个公司,90 多家工厂,8000 多台超过 200 种类的设备,其中接近 6000 以上的设备为哑设备(指没有实现物联接入的设备),涉及 15 大工艺段。这样庞大的生产组织管理,让集团的成本和管控压力越来越大,体现在以下几个方面:1、传统设备都靠像 Scada 系统这样私有化部署的软件来管理,形成一个个的信息孤岛,管理难度大,急迫需要一个统一的云平台来实现跨地域、跨业务领域来进行管理;2、涉及这么大量不同种类的设备连接,同时也涉及 65% 的哑设备,连接难度非常大。通过根云平台创新结合AI 的电流识别工作状态,解决普适设备的接入问题,极大地降低接入成本和难度,同时接入效率很高,8000 多台设备在半年左右就完成了接入。

通过设备资产的实时管理指标,可以通览全集团设备的在线、封存统计,再细化到在线、作业、待机、停机、瓶颈、冗余等状态的统计,形成了在线率、开机率、作业率、利用率、瓶颈率、冗余率、总耗电量等决策数据。
 
近两年,三一集团的产值复合增长超过 55%,特别是 2019 年上半年销售额比去年同比增长60%,这是在三一不增加设备投资的情况下实现的。智能设备管理系统对于帮助三一准确识别生产管理的问题,起了非常关键的支撑作用。精益管理的第一条准则是需要有准确的数据导入作分析支撑,通过 IoT 数据的结合分析,让企业有实时、准确的数据洞察;同时,三一还发现 500 多台应该要封存处理的设备,涉及数千万的资产管理,效益非常巨大。
 
从智能制造的精益化管理角度来看,足够的数据,而且是实时、准确的数据非常关键;过去制造企业主要依靠的是流程管理,而流程数据分散、结构化程度低、分析组织效率低。在工业互联网时代,最大的好处之一是打通了物理设备,直接从设备获取实时数据。不管多大的工厂,多大的集团,全局上,可以实时洞察到方方面面的问题,细节上,又可以一下打通所有管理流程和物理空间,直达现场。未来,实时数据再加上人工智能等技术的应用,所提升的管理精度和效率将是革命性的。

 

智能装备指数 

 

三一智能装备指数起源于“三一挖掘机指数”,由于工程机械种类不限于挖掘机,目前已经支持5类工程机械设备指数统计发布,分别是“挖掘机指数”、“混凝土机械指数”、“汽车起重机指数”、“摊铺机指数”、“港口设备指数”。

传统经济增长的三驾马车是:投资、消费、进出口,新经济增长的三驾马车已经升级变为:城市化、消费升级和中国的“一带一路”倡议。城市化的根本是基础建设,基建动工先动土,作为基建中最先使用到的挖掘机 的开工率就可以直接反映城市的基建水平,从而反映出宏观经济的现状和趋势。这是数字孪生对于宏观经济研究的一个重要的实践。
 
以中国的广东省为例,从图中可以看到,广东省的开工率,整年都基本维持在 60% 以上,相对波动较小,这就反映了广东省基建水平很高,城市化程度高,进而反映了广东省宏观经济的乐观趋势。
 
对于企业来说,如果把售出的设备都连起来,实时看到设备的开工率、作业率,对企业的经营决策、市场策略,包括生产计划、原材料采购和库存管理等,都能带来极大的帮助。
 

金融创新 

 

产业链金融是树根互联申请了创新专利的应用。以挖机的物联数据和设备维修换件数据为基础,完成数据的评估和分析,针对设备使用情况与设备故障维修情况进行大数据挖掘与建模,建立挖机设备质量评估指数。根据模型成果开发用于精算定价与风险选择的数据产品,协助保险公司的精算和产品研发部门在用户使用场景、风险管理上提供技术、数据及运营支持,并结合挖机质量评估指数及其他变量信息,延保产品的定价。

图中展示了树根互联基于挖掘机的数字孪生,结合金融保险的精算模型做的保险系统。可以看到,这台挖掘机由于累计工作时长是 6683 小时,且相对保养频率较高,维修频率一般,且机龄和总工时都不是很高,整体给了 D3 的评级(蓝色说明状态良好),延保的保费只需要 9737 元人民币。
 

三一集团目前售出的 50% 以上设备都是通过融资租赁出去的,每年有 300 多亿人民币的在外货款需要控制金融风险。如何基于设备的开工情况建立客户的还款能力指数,基于解锁机的功能来结合控制设备的资产风险,都是建立在数字孪生的技术支撑下才能完成的。

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