制造业的“后互联时代”.doc

《制造业的“后互联时代”.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、制造业的“后互联时代”引言：第一次工业革命，机器代替手丁己经出现端倪，经过儿次丁业革命Z后，生产方式和生产效率都得到了较快的提升。然而，〃面临资源枯竭和环境恶化的当下，生产效率却遭遇瓶颈,停止了前进的脚步。随着制造业中“互联”观点的不断提出，不禁使人联想到：制造业的“后"•联时代”是否即将來临。——更多行业资料选择十八世纪起源于英国的第一次丁•业革命，吹响了机器替代手工的号角，几个世纪以来，纵观数次工业革命，每一次变革都伴随着生产方式的巨大改变和生产效率的显著提升。而时至今日，在资源和环境的制约下，生产效率在继续提升的道路上遭遇到了瓶颈。就是在这样的背景下，制造业中关于“互联”的观点开

2、始更多地被提出，新的互联网技术和设备也不断涌现。无论是通用电气公司（以卜简称“GE”）提出的“丁业互联网”，还是罗克韦尔自动化提出的“互联企业”，都隐然昭示了制造业未来在互联技术方面的发展趋势。于是，一个问题呼Z欲出：制造业的“后互联时代”要来了吗？不可忽视的“大数据"作为第三次工业革命的主要代表Z--，计算机和互联网技术己经度过了普及期和成熟期，今犬的耳联网几乎已经触及世界的每个角落，飞速流动的数据让整个世界成为了一个消息瞬间可达的“村子”。而在制造业中，信息的流动就是另外一幅图景了。随着企业资源计划系统（E堂）、产品生命周期管理（HM）等信息化系统在制造业企业中的部署，企业管理方式

3、正由粗放式转为精细化，新产品研发速度和设计效率有了大幅提升。就在企业实现对业务数据进行有效管理的同时，也产生了大量的数据——制造业产生的数据量Z人令其他领域望尘莫及，从机器运行和能源使用到变量处理和材料使用，生产过稈的每个环节，控制器、传感器及其他设备均会产生大量数据。据McKinsey&Company统计，仅2010年一年，制造业的数据存储量便己达到两艾字节（即两百力兆字节）。面对如此海量的数据，企业很快便产牛了利用现代信息技术收集、管理和展示分析结构化和非结构化的数据和信息的需求，如何利用这些数据创适更大的价值、为领导决策提供有力支撑成为了企业思考的巫要问题。信息互联获取流动“黄金

4、"虽然企业的决策者已经意识到“大数据”中蕴含的价值，但对于大多数企业来说，真正实现其中的价值还难以做到。所以，企业需要依靠信息化技术帮助决策者在海量的信息中挖掘出所需要的，并且対这些信息进行分析。一份来自罗克韦尔自动化关于“互联企业”的白皮书中明确地指出，获取数据只是基础，只有当数据被应用于特定环境中时才能发挥其价值。罗克韦尔自动化认为，在整个企业内创建“流动信息资本”有助于优化牛命周期流稈，进而更好地应对瞬息力变的客户需求并尽量减少库存。这一举措还冇助于更好地管理更多受需求驱动的生产线和供应链的T作流，利用这样的“流动信息资本”将更好地助力制造企业，实现从简单相连的运营到智能互联企业

5、的飞跃。对此，罗克韦尔白动化给出了其应对此类问题的解决方案：应用云计算、移动性及虚拟化等突破性技术可以同时采集数据和共享信息，进而提高协作与运营效率。罗克韦尔自动化认为，云计算可将软件转而应用于内外部的数据中心，从而聲放大量IT空间，进而降低维护成本和能源成本。从运营的角度来看，云计算有助于对信息利用方式进行创新，包括远稈资产管理和监视与警报、定制化绩效或能源监视、客户与供应链协作等。在移动性方面，罗克韦尔自动化指出移动性技术已经是大势所趋，且无处不在。生产信息可通过网络自动上传至云端存储，丁•厂员丁•也均能够在平板电脑或智能手机筹移动设备上实时访问生产数据。而在虚拟化方面，罗克韦尔自

6、动化则认为在制造业中将帔件独立于操作系统使用，正逐步成为司空见惯的做法。这可以降低对物理服务器和其他硕件的依赖性,同时节约丁•厂的能源成本。虚拟化技术还可以改善设备的可靠性，打造低成本高可用性的备份解决方案，同时允许操作系统的多个实例在单一便件上运行。设备互联“智慧机器"的狂欢“当智慧遇上机器”——GE对丁业互联网的基本特征总结让人浮想联翩。“T业互联网”是全球丁业系统与高级计算、分析、传感技术以及互联网的高度融合,它通过智能机器间的连接彊终将人机连接，结合软件和大数据分析，试图迈构全球工业、激发生产率，让世界更快速、更安全、更清洁且更经济。在GE看来，丁•厂中现有机器的能力还没有得到

7、充分的发挥，但机器系统的复杂性匕超出操控考的识别能力，随看仪器仪表的成本大幅下降和仪表数据处理能力的捉高，T业界有可能更大规模地配备智能机器，并通过数字智能提高设备的生产率。例如，一架智能飞机将智能系统维护优化与网络学习、预测分析相结合，让丁•程师能实施“预防性维护计划”——既可以告诉维护人员，哪个零部件何时需要更换，又可以捉供可行的实时信息，来帮助航空公司在故障发生Z前进行预测。这将让航空公司目前基于循环周期的维护计划得到提升，优化到基于实际