「银华日利」工业互联网会是今年的「最佳理财产品」吗?

股票资讯  2021-04-16 04:04:17

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1。在这种不可预测的全球环境下,作为制造业大国,中国的数字化转型更加迫切。

2。虽然转型对于工业企业来说并不容易,但在人工智能的加持下,“新基础设施”已经将降低成本和提高效率、绿色生产和风险预警等智能制造的“标准”变为现实。

3。大家都看到了数字化转型提高了工业和制造业的效率,但是为什么工业互联网走的慢?

今年年初,由于游戏《动物森林》的大爆发,任天堂Switch被誉为年度最佳金融产品。

如果把注意力从民间转移到制造业,工业互联网可能会赢得这个荣誉。

不久前,上海市政府办公厅正式发布《推进工业互联网创新升级实施“为上海而工作”三年行动计划》,标志着上海正式进入工业互联网2.0阶段。

01

疫情下的行业关键词

今年春节以来,疫情升级造成复工时限、物流能力下降、制造订单交付延迟等一系列影响,对行业的影响不言而喻。

华为工业互联网解决方案总设计师王表示,疫情对产业链的影响将持续很长时间。“如果一些新的范式和新技术能够与传统知识相结合,这将意味着一项非常大的业务。价值空间,这就是我们近年来谈论工业互联网的原因。”

2020年世界人工智能大会全球工业智能峰会授予全球工业智能领域首个年度奖项“湛卢奖”,共有18家企业摘得桂冠,其中“最具活力平台奖”由华为获得。

华为的工业互联网平台FusionPlant包括连接管理平台、工业代理和工业应用平台三个部分,可以整合连接、数据分析、供电智能和应用开发等技术,为企业构建工业数字化转型的新基础设施。

王表示,工业互联网平台可以与企业现有系统并行存在,如商业智能(BI)、管理的ERP、设备层等。同时,可以在其上发现新的业务场景,实现数据聚合和知识提取。

例如,在华为协助的石亨特钢智能升级过程中,结合配煤师的经验,采用人工智能对配煤进行优化,实现了焦炭质量人工智能预测准确率高于97%,吨焦生产成本节约15元。

按75万吨焦炭产能计算,该应用场景每年可节约1000多万元。

类似的绿色结果也反映在CIMC的集装箱涂装工艺中。美国参数技术公司(PTC)利用物联网、AI等技术寻找工艺改进点后,通过工艺参数优化最佳加水量和最佳涂装压力,实现每容器20GP面漆消耗降低5.3%,预计减少50吨危险废物漆渣。

2017年,中国共产党第十九次全国代表大会首次提出,中国经济已经从高速增长阶段向高质量发展阶段转变。

然而,目前中国工业领域仍存在一些问题,如对国外资源的高度依赖、低端产品过剩、能源消耗高以及供给、产业和价值链之间缺乏协同作用。

中国工程院院士钱峰指出:“虽然我们的钢铁产量占世界总产量的一半,但80%以上的铁矿石原料依赖进口。我们的工艺制造水平并不落后,但安全环保压力很大。”

他说,要实现高质量发展,需要建立敏捷供应链,支持全过程生产的优化运行,实时监控安全环保指标,这些都意味着人工智能和过程制造的深度融合。

02

数据收集陷入“黑箱”

“过去,工业企业的信息化主要是由业务系统的流程驱动的。ERP、CRM、工业自动化系统都很专业,但缺乏互联互通。因此,数据驱动的工业数字化转型现在面临着巨大的挑战。”美国参数技术公司(PTC)全球高级副总裁兼大中华区总裁刘强表示。

目前市场上的工业互联网平台大致可以分为两类。一种是自下而上的发展模式,比如传统工业企业;另一种是自上而下的开发模式,比如IT企业。

注重平台通用能力的IT企业,可以提供快速可复制的算法模型,开放统一的界面供用户调用,但无法深入了解产业机制。

浙江大学信息与电子工程学院教授石治国告诉《IT时报》记者:“早期工厂都是用物理模型分析,现在都是靠数据分析。即使工业互联网平台给出一个优化的参数,IT企业也不知道它的物理模型是怎么来的,就像一个‘黑匣子’。尤其是当平台上没有足够的数据时,更不太可能得到最优解,从而导致现实中的生产过程出现偏差。”

虽然原则上生产过程中的各种参数都可以通过某种机器算法计算出来,但工程师也可以根据实测数据和机理通过因果关系现场了解情况。

然而,美国工业互联网联盟(IIC)架构工作组联合主席林时完指出,基于机制模型的算法尚未在生产场景中广泛使用。

由于不易获得计算所需的输入参数和工况参数,有的无法测量,有的质量精度不够高或不稳定。在生产过程中,上下游的输入输出参数具有很强的闭环返回关系,导致算法复杂、计算量大甚至无解。

而且复杂的生产过程中相互影响的因素很多,难以预见和分析隐藏的模式,有很多不稳定的过程不容易计算。

03

人机集成减少了企业的顾虑

“我不想去,我不去,我不敢去,我没钱。”UCloud政府与运营商事业部结构总监吕指出,工业制造企业不愿意去云。

根据2018中国企业云报告,截至2018年,工业制造业的云渗透率仅为21.3%,远低于金融和医疗行业。

在吕看来,云平台为工业互联网提供了一个运营环境,就像后者的车间一样。之所以不想走下去,是因为云平台在后端,而企业更愿意看到一些前端的成果,见效快。而且体制改革,数据收集,疫情期间资金短缺都是难题。

众所周知,抛开传统的顾虑,今天的云甚至可以帮助企业解决“没钱”的问题。

“以前银行贷款的时候,看的是企业的用电信息和生产信息。现在,云作为一种新的基础设施,也可以反映企业的生产结构。我们将云的使用作为支持材料提交给银行,这可以帮助企业更快地获得贷款。”吕对说道。

企业对数据安全也有很多顾虑。上海30卫士信息安全有限公司(中国网络安全)总工程师祁大奎表示,传统的安全运维平台存在无法有效预测未知攻击、泄露账户信息、依赖人工分析等局限性。基于人工智能的工业互联网安全解决方案集成了大量行为,以整体评估威胁的可能性,包括设备行为、网络拓扑、用户行为、邮件和网络数据。

结合云计算和数据分析能力,可以通过SVM决策树、深度学习等模型对指标进行训练和预测,并计算威胁。

石治国认为,未来传统企业和IT企业可能会通过利益捆绑的方式整合优势。

IT企业通过数字化手段为制造业赋能,而工业企业则在设备接口、工业协议等专业领域为平台提供现场支持,使工业互联网中的诸多问题有望得到解决。

AI在行业内有很大的发展空间,可以辅助原专家进行决策。尤其是在目前很多行业招人困难的情况下,通过人机结合可以更好的传承行业经验。


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