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RFID 及物联网

边缘计算与生成式AI结合于边缘智能,让大量工业设备拥有“说话”的能力

那么这么一家略显传统,甚至有些老旧的工厂,是怎么一步步做到升级改造的呢?

整体过程可以分成三个阶段。

第一个阶段,2013~2015年,基于精益生产的基础,打造数据底座。

在2012年的时候,研华第一次听说工业4.0,但是当时并不清楚什么是工业4.0。从2013年开始,工业4.0逐渐成为了显学,大家都在谈,研华也从2013年开始做数字化转型,打通了ERP和MES等系统,通过APS来贯穿订单和生产的过程控制,同时将人的经验转移到系统来取代重复性的工作,实现了部分的实时数据可视化。

第二个阶段,2016~2021年,digital enable,加速数据优化的进程。

在这个阶段,研华遇到了很多瓶颈和障碍。典型的挑战比如工厂缺乏一盘棋的整体视角,业务驱动目标不明确,场景数据、应用、系统架构不清晰;大量数据散布在不同的系统中,很多应用开发都会需要众多的专用接口,IT变成了瓶颈。

为了解决这个问题,研华把数据上传到data inside智能化平台,这相当于是一个数据中台。平台划分为不同的主题域,包含生产设备、品质、订单物料等,分类分项的做一些管理,然后向上展示一些标准的接口,这时各种数据可以通过数据中台快速的收集、上传和分析。

由于建立了这样一个高效可用的数据中台,IT工程师的角色从原来gatekeeper变成了facilitator,研华认为这点在转型中是至关重要的一步。

第三个阶段,2022年之后,AI enable,引入更多的AI能力,加速智能制造的转型。

这个阶段正在开展的过程中

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通过数字化转型,研华在绿色改造和节能方面也取得了很好的成效。

2022年,昆山工厂的整体产值增长7%,用电量下降238千瓦,单位产值的电耗有大约10%的节约。同时昆山工厂还布建了光伏设施,太阳能占到全年电能供给的5~8%。所有这些举措综合下来,研华昆山工厂有望在2050年实现净零碳排放目标。

三废排放也有了显著性的改善,废气的减排量是12%,废水排放降低了31%,废弃物的排放减少了32%。

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在数字化转型的过程中,研华的自动化架构发生了巨大的变化,主要的转变有4点:

1.从集中式到分布式架构

决策和控制在边缘设备、云端服务器,以及中心控制器之间进行分布和协同。

2.从传统硬件到软件定义

很多功能和自动化架构采用软件定义的方式来实现,传统的硬件设备逐渐被软件化,这也是研华大量投入软件与平台的初衷。

3.从静态到AI动态优化

过去的自动控制是一个逻辑架构,现在的工业互联网通过数据的不断反馈,形成了一个动态AI结合的优化系统,这个系统会愈发智能。

4.从闭环到开放生态

从过去的单一封闭系统到开放生态,这也是研华将昆山的研发中心取名叫做“协同创新研发中心”的原因,研发一定要和客户、用户结合在一起。

跨越鸿沟,从数字化到智能化用数据驱动管理

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当我们解决了第一个生产现场数据采集与接入的问题,解决了第二个IT与OT数据整合与打通的问题,自然就会遇到第三个问题:也就是如何从数字化到智能化,跨越鸿沟,真正实现用数据驱动管理?

企业的数字化转型一定是离不开数据的,但是其实数据也往往是企业启动数字化转型的一个最大的障碍。

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已知的条件很明显,比如上个月我们做的怎么样?上个月我们为什么做到了?下一步我们解决的问题是要知道未知的数据,去解决未知的问题,也就是我们要做预测和决策。我们要知道下个月能做成什么样?还要知道我们做什么,下个月才能达到目标?

我们很多制造企业在现场收集了大量的设备和传感器数据,还有企业IT信息系统的数据,现在要解决的问题就是怎么跨越鸿沟,让这些数据能够驱动管理和决策,中间这个鸿沟就要用AI技术帮助我们跨越。


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