智能制造实践之路（下）

    走向工业互联

    互联网+和中国制造2025战略的提出，伴随着“无人工厂”、“大数据”、“工业云平台”、“3D打印”、“工业应用经济”等全新概念层出不穷，这一切都毫无疑问地昭示着工业数字化趋势的汹涌之势。通用电气正尝试以点带面，从医疗、航空、制造和能源等四个领域捕捉和呈现中国工业数字化进程起飞之时的姿态。

    作为大数据应用最成熟的一个行业，工业互联网在航空领域落地最早，应用得也最为广泛。工业互联网可以分为几个层面，是面向工业领域的第一个基于大数据的云平台。一个工业大数据的云平台分为三层，底部是提供基础设施服务的IaaS层，中间是平台PaaS层，最上端软件及服务层SaaS。在今天，有超过50%的航空公司已经在使用云平台的SaaS层，另有30%在采购基础设施层的服务。预计到2018年，在航空行业，云平台底部的IaaS层使用率将会达到88%，也就是大部分要用到的软件都会用服务式的方式在云上提供。而平台及服务层的使用率会达到57%，超过一半。这意味着在工业互联网在航空业的技术推进已经非常成熟。

    GE为大家带来了“智能工厂”的概念，其基本含义就是在现有的基础上引入工业互联网的机制，包括连接性，智能机器，传感器，大数据和数据模型等。通过在各个层面引入“数字双胞胎”（DigitalTwins）的模型，所有的变化都将尽在掌握，因此智能工厂具有对环境的高度适应性，能够确保产品的质量与成本。例如GE在生产发动机叶片的工厂将一百多台机车全部联网，从而使产能提高了足足50%。

    GE推出的Predix云平台，能够更好地帮助中国企业进行工业转型。它是一个全新的操作系统，其中有很多模块可以由各个企业根据其行业背景，打造适用于该企业的解决方案。GE将这个平台开放给所有工业合作伙伴，希望能够形成一个完善的生态系统，由一些代表性的企业开放出具有行业辐射效果的APP，并在此平台上互相借鉴、互惠互利。

    随着工业互联网的到来，旅客的出行将会更加舒适方便。例如讨厌的航班延误将会大幅度减少。以东航为例，与GE合作后，通过应用工业互联网技术，东航的航班完好率已经达到了98.6%，这对航空公司来说是一个巨大的进步。

    大数据工业升级

    在德国的工业4.0中，大数据被认为是物理与信息融合中的关键技术。在美国GE提出的工业互联网中，大数据分析作为联机数据处理分析的核心，被认为是重构全球工业、激发生产力的关键技术。在我国提出的《中国制造2025》中，云计算、物联网和大数据作为新一代的信息技术，成为两化融合的关键技术。无论是工业4.0、工业互联网还是《中国制造2025》，智能制造是共同目标，工业互联网是基石，大数据是引擎。

    制造业迈入了大数据时代，2012年，GE公司率先明确了“工业大数据”的概念。在制造业，产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成制造业大数据，而这些数据符合大数据的三“V”的特征：规模性、多样性以及高速性。除此以外，制造业大数据还具有多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。因此，研究和应用制造大数据更具有挑战性，主要体现在制造大数据的存储、管理、分析和展示方面。如何充分挖掘工厂中数据的价值，通过对制造大数据进行分析，提升数字化工厂运行效率，已成为制约数字化工厂向智慧工厂发展的瓶颈。

    在德国的工业4.0中，大数据被认为是物理与信息融合中的关键技术。在美国GE提出的工业互联网中，大数据分析作为联机数据处理分析的核心，被认为是重构全球工业、激发生产力的关键技术。在我国提出的《中国制造2025》中，云计算、物联网和大数据作为新一代的信息技术，成为两化融合的关键技术。无论是工业4.0、工业互联网还是《中国制造2025》，智能制造是共同目标，工业互联网是基石，大数据是引擎。

    制造业迈入了大数据时代，2012年，GE公司率先明确了“工业大数据”的概念。在制造业，产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成制造业大数据，而这些数据符合大数据的三“V”的特征：规模性、多样性以及高速性。除此以外，制造业大数据还具有多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。因此，研究和应用制造大数据更具有挑战性，主要体现在制造大数据的存储、管理、分析和展示方面。

    借助大数据处理与分析技术，依托云计算平台，帮助分析数字工厂运行过程，提供决策支持，并通过移动互联方式展现。如何充分挖掘工厂中数据的价值，通过对制造大数据进行分析，提升数字化工厂运行效率，已成为制约数字化工厂向智慧工厂发展的瓶颈。