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工业互联网

发布者:蜂车车     发布时间:2019-05-05





在小数据时代,变革依赖于文化驱动,我们往往采用第三方咨询机构来辅助推进(TPM、精益生产),而这种方式有两个明显的缺点:


其一,效果不持续,往往是一推、二倒、三重来,基本上很难维持一年半载,既费钱,又费精力;


其二,改善不彻底,这往往是内部受制于管理文化、核心人员流失、部门利益冲突的那个因素,外部受制于供应链制约,如低价中标、工业服务与工业品供给质量与供给效率等要素。变革的成本过高,尤其是阻碍了更多中小制造业的变革。

移动智能终端+二维码为载体的数字运维工具,借助人工智能技术,有助于“维修合伙人制”精益化落地,并轻松实现工业服务资源对接,包括:


A.辅助维修作业:通过二维码扫一扫,轻松完成维修呼叫、维修作业分配、维修签到、维修后确认、维修验证和校准的全闭环管理;实现事后维修、周期性预防性维修、点检与隐患排查的预测性维修通道全覆盖;


B.智能诊断与分析:对维修作业动态数据进行归纳和展示,利用AI语音播报技术,实现维修作业的动态监控和管理调度;以MTTR、MTBF、可用性等工业设备运行关键数据,结合故障分类、备件消耗等数据,实现维修人员技能优化、维修绩效评价和维修目标数据优化的能力;


C.工业服务资源对接:首先作为移动化的维修工具载体,对于工业服务资源有效进行嫁接,这好比微信九宫格,对于用户而言,首先是便捷性;另外,对于维修数据充分挖掘和量化,对于工业服务资源的匹配实现精准对接,对于服务商而言,强调的有效性。


智能+数字运维与“维修合伙人制”的有机结合,为工业现代服务业突围提供了规模化复制能力、以及经济性和持续性的推广路径。

提高预测性诊断的准确性,是工业互联网拓展的主要方向,结合到不同的工业服务场景需求,主要应用在以下几个方向:


A.工业检测:主要利用离线或者在线的传感器,收集振动、温度、油液分析、红外成像等机器物理数据,辅助专业检测知识,对设备故障前期进行预知预判,以此开展工业检测业务,为预测性维修提供精准服务;


B.融资租赁:主要是面向场外设备,如叉车、AGV等便于移动,通用性较强的设施,物联网的应用主要在行迹跟踪,维护保养等相关场景;


C.运维外包:主要面向能源供给(水、电、气、热、冷),物联网接入有利于实现远程巡检(节人)、能源优化(节能),并拓展能源售卖、代运行和维护,以及合同能源管理的其他服务模式。


D.数字服务:主要面向于制造企业提供全面的数字服务,路径方面首先是梳理价值流程,并通过数据库的补充,搭建IT和IOT数据结合的数据分析平台。

AR技术的成熟,为工业服务产业化发展提供了更多可能,这包括:


A.远程维修协作:高技能人才是工业服务的稀缺资源,远程维修协作为专家技术人才提供了更便捷的服务方式,这将大大降低服务成本,拓展服务区域,这同样适用于设备制造厂的售后服务;


B.技能培训/作业辅助:借助AR技术应用,将培训内容与实际操作完全结合起来,不仅可以提高技能培训的交互体验,更是对知识的有效积累、沉淀和重用,是工业服务工匠精神体验的有力工具。同时,AR技术更可以用于标准工时测定、动作分析等精益生产和智能制造领域的智能分析过程,也可用于员工培训等方向。


C.而物料识别与匹配:借助AR+图像识别技术,扫描一下任意工业零部件,即时查询到周边及渠道中供应资源,将有效提升工业品匹配和供给效率。