從數據要素看數字化轉型
數字化轉型是當前很多組織的發力點,形式多樣。數據要素則是一(yī)個重要線索。數(shù)據要素已(yǐ)經從國家(jiā)層麵正式提出來,這是一種全新的思維方式轉變。每一個數據,其實都是數據要素,但這個要素一直(zhí)在變換形(xíng)態。從(cóng)設計、研發(fā)、生產、製造、營銷,一(yī)直到用(yòng)戶使用,它麵向的群體是不一樣的。因此,數字要素是(shì)有生命力和應用場(chǎng)景的。在數字化轉型過程中,如何發揮數字要素的價值,非常值得關注。而不同的相關群體,如在預測和決策方麵所要求的數據要素,關係也大(dà)不相同。
數字孿生就是數(shù)據(jù)要素的場(chǎng)景化
數字孿生是將數據要素重新編織在一起的重(chóng)要載體。在整個數據要素的變化過程中,包括設計對象數字化、運行環境數字化、運行模型數字化,同樣的數據(jù)參與了不同的(de)流程(chéng),呈現了(le)不(bú)一樣的特征。
數字孿生就像(xiàng)是數字化的替身演員(yuán),與(yǔ)物理實體相比,它的試錯成本會大幅度降低。人們在現場(chǎng)完成調試和改善的成本是(shì)巨大的(de),而(ér)利用數字孿生(shēng)技術則可以利用模型驅動,提前虛擬試錯(cuò),減少昂貴的物理實體的移動和消耗。
筆者(zhě)在2008年就開始組建數字(zì)孿生的團隊,為一家煙(yān)草工廠的設(shè)備零部(bù)件建立起 3D 虛(xū)擬輔助(zhù)維修,以解決昂貴(guì)的(de)機器維修問題。當時一(yī)台設備的投入動輒上億人民幣,近2萬個零部件,沒有三年以上的培訓,工人不敢開動機器;而一旦機器有了故障,往往需要等國外工程師來修複。後來(lái)采(cǎi)用(yòng)了將機器零部件逐一建立1:1的數字模型,然後按照機器運動軌跡,建立空間實際(jì)運動機理,並且將電路圖、使(shǐ)用指南(nán)的(de)知(zhī)識都進行了數(shù)字化。這三者不同的數(shù)據要素重(chóng)新結合在數字(zì)孿生機器裏。當機器(qì)有故障的(de)時候,維修人員(yuán)就可(kě)以按圖索驥,直接在屏幕上分析出(chū)故障位置,並(bìng)且借助於電子手冊,找到合理的維修方式。早期的數字孿(luán)生,讓一台高不可攀的設備,變成可以輕鬆上手的尋(xún)常機器。
十三年過去了,隨著數(shù)字化技術(shù)的完善,數字孿生也越來越成熟。2021年5月27日,國家統計局公布了《數字經濟及其核心產業統計分(fèn)類(2021)》(簡稱“統計(jì)分類”)。數字孿生首次列入其中,正式成為國家統計指標。
從數據要素到數字(zì)孿生,落地(dì)應用越來越務實,這是數字化轉型的快速進步。
就地生產,就地解決是王道
那麽,數據源(yuán)從何而來(lái),向何而去?道理很簡單,實踐很繁雜。
這幾年的(de)智能製造,讓IT與OT兩(liǎng)個不同方向的團隊開始走向融(róng)合。但是信息化的團(tuán)隊盡管在絞盡(jìn)腦汁研究機器如何管理,如何做設備控製模型,但實(shí)際對設(shè)備並不了解。而OT的團隊則不懂編(biān)碼(mǎ)技術,心中萬(wàn)千體(tǐ)會也無法實現(xiàn)軟件化(huà)表達。如果這是兩支(zhī)團隊分別行動,那麽IT與OT兩張皮的(de)現象是永遠存在的。後麵我們用數字孿生(shēng)技術最好的(de)方法是,OT人(rén)士和IT人士組成一個緊密的團隊,並且以(yǐ)數字孿(luán)生為對象,將很多數據在邊緣側解決(jué)。特斯(sī)拉電(diàn)動車就代表了一(yī)種很簡單而先進的方式。汽車有兩類芯片,一類芯片(piàn)是控製車子的運行,還有一類芯片在管理現場設備。在行駛過(guò)程中(zhōng),邊緣側(cè)會有自己(jǐ)的處理程序。如果(guǒ)碰到一條新路,雲(yún)端沒有的時候,邊緣側(cè)先(xiān)形成一套路(lù)徑。隨後這段新(xīn)路段的所有數據,就會全到雲上。而後下載(zǎi)到任何一台特斯拉的汽車,一(yī)條新路變成了所(suǒ)有車(chē)的老路。數(shù)據的特征描述也(yě)同樣非常(cháng)重要(yào)。就地處理數據,就涉及到數據清(qīng)洗。很(hěn)多髒數據和不準確的數據需要剔除掉。而對於處理好的數據,由於如此(cǐ)之多,必(bì)須能夠快速合理地設置標簽,以便(biàn)於後續不同(tóng)場合進行(háng)調用。就地處理,實現標簽認定和標識界定(dìng),就可以使得數據的去向變得非常清晰。
數據要素的綱舉目張
工(gōng)業互聯網平台的架構,從(cóng)邊緣層、PaaS,到SaaS層來區分,這(zhè)是一種視角。如果完全從另外(wài)的角度來看,也就是數據(jù)要素(sù)的架構。一個工業互聯網平台裏麵,它(tā)的數據(jù)要素是什麽?所有數據放在(zài)這(zhè)裏是幹什麽,為什麽要放在這個位置,哪些數據是在Paas層,哪些是在邊緣層,搞清楚(chǔ)這個原理了,工業互聯網(wǎng)平台就迎(yíng)刃而解了(le)。
原來的信(xìn)息化係統都是由N個不同信息化公司建立的,所有(yǒu)數據都是單列的,天生就是(shì)煙囪式一樣的相互分離。很多數據庫,如ERP數據庫、MES數據(jù)庫、大數據數據庫、邊緣側的數據庫(kù),都各自為政。但是(shì)如果從場(chǎng)景應用出發,從數字孿生角度看,就可以把數據庫做成(chéng)一體化。有了被標識(shí)過的數(shù)據,無論它們(men)來自何方,都可以按照(zhào)一個數據庫進行統一排隊和分類。就像(xiàng)是用同一個數(shù)據庫,將各種數據庫直連(lián),人(rén)們可以在任何時候,尋找所需要的(de)數據(jù)模型(xíng),改變(biàn)響(xiǎng)應的指標參數。
數字(zì)孿生(shēng)是應(yīng)用場景的(de)虛擬化,每一個領域、每一個行業、每一(yī)個設備、每一個(gè)裝備、每(měi)一個產(chǎn)品都是不一樣(yàng)的,而不一樣的數字孿生的數據(jù)要(yào)素,如何變成統一?就是要靠數據標識。隻有數據(jù)標識統一(yī),才能讓數據實現自動(dòng)化流動,可以實現橫向集成或(huò)者縱向集成。
那麽既有的信息化係統需要(yào)重構嗎?
並不需要。原有係統的數據可以看(kàn)成是風箏,而這些係統自(zì)有的標準和規範,就像是風箏(zhēng)的拉線。任何第三方的數據(風箏(zhēng))抽取以後,都可(kě)以(yǐ)帶著“尾巴”參與業務的重新編排使用,而借(jiè)助於拉線則很容易跟原有係統建立關聯。在新的數字化平台上,數據是自(zì)由(yóu)流動的,而且可以實(shí)現數據自動(dòng)化,推(tuī)動數字孿生完成規(guī)定動作。。
數字孿生是否可以廉價
數字孿生(shēng)為場景而生。如(rú)果它(tā)無法快速複製,那麽建(jiàn)立一(yī)個一個數字孿生將是昂貴(guì)的。最好的方法就是將(jiāng)支撐數字孿生的數據要素形成模型(xíng)化和規(guī)則化的方式。同時要有數字孿生生產(chǎn)平台實現數字孿生的快速生產、調用、複製和組合。
如果把數字模型、驅動模型、設計模型、管理模型全部融合成數據標簽,實現自由流動,那麽這樣數字孿生(shēng)將可以變得(dé)廉價。而且,它可以實現跨界麵的應用。例如原(yuán)來一台人機界麵隻能看到某一台設備的情況,而現在數(shù)字孿生(shēng)的跨界麵性,可以使(shǐ)得一個人可以隨時調出其他(tā)機器的設備運行(háng)情況,而且可以實現交互,甚至反控。
一個數字化工廠在建設過程當中,可以同步(bù)建立一個數(shù)字孿生平(píng)台。設(shè)計圖紙(zhǐ)會同時導(dǎo)入到數字(zì)孿(luán)生平台,二(èr)者按照1:1的比例關係。與此同時,這些模型之(zhī)間,按照一定的約束關係進行重新(xīn)組合。當生(shēng)產線發生變化的時候,由於數字孿生帶有的數據,具有邏輯可追溯性,因此(cǐ)很容易進(jìn)行再(zài)次組合。一(yī)台機器原來放在A廠區,現在放到B廠區了。隻要點擊相關運行程(chéng)序(xù),A廠區所有的數據都會全部調用過來,B廠區的(de)人就隻(zhī)需要尋找變化量進行(háng)配置,其他數據配(pèi)置都是一鍵導入。大大降低(dī)了生產線的調試時間。五年前一個工廠的數字孿生,20個人需要(yào)一年。而現在5個人2個月就能建一個數字化工廠的數字孿生空間,而且展(zhǎn)示的麵板都是不用寫代碼的。
表麵的柔性,離不開底層的支撐。在建(jiàn)設數字孿生平(píng)台的過程中,首先需要支持多(duō)種協議接口,強大的集成功能包括輔助決策。而(ér)數據(jù)則是多(duō)樣化,包括設計數據、經(jīng)營(yíng)管理數據、裝備銘牌數據等(děng)。除了這些靜態數據之外(wài),還要包括各種生產工藝配方、設備消(xiāo)耗、人員管理、日常排班等動態數據。數字孿生在建設的過程當中,它(tā)與數據要素是交融的。除此之外,每(měi)一個環節裏麵(miàn)還需要加入控製(zhì)邏(luó)輯,實(shí)現具體的業務模型驅動。隻有這樣,一個工(gōng)廠才能從數據工廠變成模型工廠,最終走向智能工廠。
筆者十年(nián)來通過(guò)實踐,建立了一個龐大的知識圖譜,很多知識通過數(shù)字化進入了一個企業的(de)知識體係。一家(jiā)製造商生產的價值7000萬的設備,在賣給(gěi)客戶的時候,沒有一頁(yè)說明書,沒有一本操作(zuò)手(shǒu)冊。所有數據(jù)、信息和知識點,都(dōu)包含在機器係統之中(zhōng)。這種連裝備(bèi)帶知(zhī)識(shí)的一體化數字化交付機器的方式,引(yǐn)起了(le)用戶的高度好評。昂(áng)貴機(jī)器的使用,再(zài)也不需要很高的(de)門檻。數據要素,通過知識圖譜,構建了一個一個友好界麵的數字孿生,與工廠操作工可以實現高度互動(dòng)和智能性輔導。一台(tái)設備的旁邊,悄然(rán)駐紮了設計師(shī)、工藝員和故障維(wéi)修工。
這(zhè)種數字(zì)孿(luán)生平台可以實現跨產業的應用。在一個省的數字化轉型(xíng)項目中,它需要從(cóng)一產一直到三產的全產(chǎn)業鏈聯動。首先從原產地的育(yù)苗、山林、陽光等開始記錄數據。隨後進入複雜的製造環(huán)節,既有發(fā)酵等流程行業工(gōng)序,也有高速包裝這樣的典型離散製造。最後進入流通環節,也可以實現消費(fèi)者一碼(mǎ)追溯。數據(jù)要素在全環節的流(liú)動過程中,層層(céng)增值,而不同形式的數字孿生,則相互交融(róng)、套合,形成(chéng)一(yī)套全鏈價值的提升。
小記
數(shù)據要素已經獨立解放(fàng)出來,呈(chéng)現出自己(jǐ)活靈活現、天(tiān)馬行空的風格,但有效(xiào)的約束是(shì)必不可少的。而數字孿生則讓數據流動變得井(jǐng)然(rán)有序,充分吸收不同係統的數據來形成價值合(hé)力,逐漸釋放數據(jù)要素的交易性特征。從這些角度出(chū)發(fā),數(shù)字化轉型就有了堅實的基座。
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