【儀表網(wǎng) 行業(yè)科普】下一波工業(yè)轉(zhuǎn)型將取決于幾項關鍵技術(shù)。只有當工業(yè)部門在內(nèi)部以及與外部合作伙伴安全地共享數(shù)據(jù)時，才能真正釋放出激發(fā)創(chuàng)新和增長所需的可操作見解。
 

　　工業(yè)世界正面臨數(shù)據(jù)爆炸。從高溫熔爐的讀數(shù)和倉庫的動態(tài)到跟蹤能源使用的智能電表，各行業(yè)如今掌握著比以往任何時候都多的關于更多運營流程的數(shù)據(jù)。過去兩年內(nèi)創(chuàng)造的數(shù)據(jù)占了所有工業(yè)數(shù)據(jù)的近一半。據(jù)估算，2024年另有38%的新運營數(shù)據(jù)將被存儲和處理于云端。
 

　　2024年全球技術(shù)支出預計達到5萬億美元。展望未來，我們?nèi)绾握怼⒎治龊凸蚕磉@些海量的數(shù)據(jù)將塑造工業(yè)價值的前景。而一個更加互聯(lián)互通的世界，可以支持我們在這個前所未有的顛覆時代更負責任地使用世界資源。
 

　　工業(yè)云平臺如何增強協(xié)作？
 

　　企業(yè)不是孤立運作的。創(chuàng)造價值的行為需要與其它實體連接和協(xié)作。那么，我們?yōu)槭裁床粚?shù)據(jù)流連接起來呢？工業(yè)數(shù)據(jù)往往仍孤立于組織內(nèi)部。有時，數(shù)據(jù)在收集時甚至未經(jīng)分類和分析。只有當工業(yè)部門在內(nèi)部以及與外部合作伙伴安全地共享數(shù)據(jù)時，才能真正釋放出激發(fā)創(chuàng)新和增長所需的可操作見解。
 

　　許多工業(yè)企業(yè)現(xiàn)在使用數(shù)字孿生(物理對象和過程的交互式虛擬表示)來模擬真實結(jié)果，預覽新的業(yè)務風險，以解決缺陷并加強決策。當通過云向數(shù)字孿生共享訪問權(quán)限時，企業(yè)就可以實現(xiàn)信息訪問的民主化，提高生產(chǎn)率并增強協(xié)作。這種工業(yè)智能即服務(IIaaS)，是推動下一波工業(yè)轉(zhuǎn)型的關鍵。
 

　　例如，使用集成的數(shù)據(jù)收集應用程序和可擴展的基于云的數(shù)據(jù)管理程序，汽車零部件制造商HENN能夠?qū)崟r監(jiān)控分散在各地的裝配線上的產(chǎn)品狀態(tài)，并將相關信息集中展示在同一儀表板上，實現(xiàn)隨時隨地的便捷訪問。公司內(nèi)部授權(quán)的相關人員，包括總部的管理人員和分支機構(gòu)的遠程技術(shù)人員，現(xiàn)在可以實時了解生產(chǎn)線。這種高效的數(shù)據(jù)管理方式使得潛在問題能夠被迅速識別并及時解決，從而將整體生產(chǎn)效率提升了10%。
 

　　為何數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)對價值增長至關重要？
 

　　如果我們將云數(shù)據(jù)共享擴展到外部合作伙伴，會發(fā)生什么事情？美國Dominion Energy公司正在采取創(chuàng)新方法，以在競爭日益激烈的可再生能源領域脫穎而出。該公司通過云與公用事業(yè)客戶整理和共享其北美電網(wǎng)網(wǎng)絡的實時數(shù)據(jù)。這使其能夠為投資者、監(jiān)管機構(gòu)和審計師提供其可持續(xù)運營的證明。隨著對透明和可衡量的報告需求的增加，集成的數(shù)字數(shù)據(jù)高速公路為Dominion帶來了新的業(yè)務。
 

　　在新型互聯(lián)生態(tài)系統(tǒng)中，工業(yè)價值鏈上的每個實體都共享一個數(shù)字信息源。統(tǒng)一的窗口儀表板匯集來自不同來源的數(shù)據(jù)，如工業(yè)資產(chǎn)、供應商和價值鏈上的其它合作伙伴。當每個實體都能根據(jù)自身需求，在情境中查看全系統(tǒng)數(shù)據(jù)時，就可以了解其行為對自身業(yè)務、對其它價值鏈參與者業(yè)務以及生態(tài)系統(tǒng)的影響。
 

　　集中式、可擴展的數(shù)據(jù)基礎架構(gòu)可實現(xiàn)更深入的理解和實時協(xié)作。在互聯(lián)的工業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中，每個人都可以做出更好的決策，提高業(yè)務運營效率，優(yōu)化資源使用并最大限度地減少浪費。
 

　　AI分析如何提高企業(yè)洞察力？
 

　　人工智能(AI)技術(shù)的進步已經(jīng)表明，它可以非常真實地改進我們的工作。它還通過提供可操作的見解最大限度地提高運營績效，從而幫助制造企業(yè)從工業(yè)數(shù)據(jù)中獲得最大收益。
 

　　隨著對生成式AI的了解逐漸深入，預計在未來幾年里將看到更多不同的工業(yè)AI工具將得到更廣泛的應用。機器學習(ML)可能會變得更加廣泛，其它類型的AI工具也將得到更廣泛的應用。行業(yè)正在引入更多不同的AI技術(shù)，包括高級分析和預測性資產(chǎn)優(yōu)化。
 

　　高級分析程序可以毫不費力地構(gòu)建和運行無代碼、AI驅(qū)動的模型，簡化工業(yè)工人優(yōu)化生產(chǎn)效率的方式。例如，考慮到即使是微小的工藝變化也可能會極大地影響生產(chǎn)結(jié)果。通過分析數(shù)百種詳細建議，AI模型使運營商能夠做出自信的決策，同時提高盈利能力和可持續(xù)性。
 

　　從短期來看，效率提升有助于減少能源消耗和溫室氣體排放。從長期來看，AI工具將成為創(chuàng)新的引擎，引領工業(yè)過程的改進，甚至是新的價值鏈，例如，推動氫燃料的發(fā)展。
 

　　希爾思寵物營養(yǎng)食品公司使用智能分析來確定制造過程變化如何對產(chǎn)品產(chǎn)生積極或消極的影響。通過模擬溫度升高或用水量增加等變化的影響，該公司可以實時調(diào)整制造工藝，同時保持質(zhì)量水平。結(jié)果是大幅提升了生產(chǎn)效率，產(chǎn)量增加了30%，而廢棄物則減少了。
 

　　同樣，預測性資產(chǎn)優(yōu)化將預測性、規(guī)范性和預后分析與過程優(yōu)化相結(jié)合，創(chuàng)建一個混合數(shù)字孿生模型，將物理和模擬數(shù)據(jù)混合在一起為決策提供信息。
 

　　通過這種全面的資產(chǎn)健康和性能視圖，制造商可以更早地發(fā)現(xiàn)問題，更準確地識別問題的原因，并預測實施解決方案的最佳時機。設備運行時間和可用性被最大化，從而提升盈利能力和可持續(xù)性。將這些洞察反饋到未來資產(chǎn)設計中，將開啟持續(xù)改進的循環(huán)。
 

　　工業(yè)元宇宙將如何解決現(xiàn)實挑戰(zhàn)？
 

　　當獲取實時數(shù)據(jù)和智能洞察力的途徑在整個生態(tài)系統(tǒng)價值鏈中實現(xiàn)民主化時，工業(yè)轉(zhuǎn)型的下一步：工業(yè)元宇宙，就已準備就緒。
 

　　這項顛覆性技術(shù)可以將團隊通過一種虛擬方式聚集在一起以更好地完成工作。在工業(yè)元宇宙中，人們圍繞物理資產(chǎn)的實時虛擬呈現(xiàn)進行協(xié)作，并隨時調(diào)用實時數(shù)據(jù)和分析。
 

　　工業(yè)元宇宙是數(shù)字孿生之上的一層協(xié)作——工業(yè)AI將發(fā)揮輔助作用，為人類決策者帶來更清晰、更準確的洞察。它是工業(yè)公司現(xiàn)有技術(shù)投資邏輯的延伸。顯然，它能提供更緊密的互動，并利用工業(yè)數(shù)據(jù)來激發(fā)創(chuàng)新和創(chuàng)造新價值。可以將其視為一種將不斷增長的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可持續(xù)回報的明智方式。
 

　　只有當工業(yè)實體在內(nèi)部和外部合作伙伴共享數(shù)據(jù)時，它們才能真正利用所需的競爭洞察力來推動下一波可持續(xù)增長——即使是在顛覆性的時代。