打通产业线数据,“大数点”为制造业做数据分析来预测问题

2016-09-26 16:30:22   来源: 字体:【 】   点击:

中国的制造业离工业4.0还有很长一段路要走,目前普遍的观点是大部分中国制造企业仍然徘徊在工业2.0-3.0之间。工业2.0指企业拥有自动化生产线,据德意志银行报告显示,截止至2012年,中国自动化市场已达到千亿美元。而工业3.0是把自动化生产过程信息化,比如企业部署了ERP、MES(制造执行系统)等软件系统,来实时掌握生产信息。但这些产业线间的信息是孤立的,数据没有联通,一旦某环节出现问题,也不知道影响因素是什么,生产效率仍然上不去。

基于此,“大数点”做了工业大数据引擎与物联网解决方案,其核心技术产品包括工业物联网总线IoT Datahub和基于Erlang构建的实时数据仓库。虽然该技术系统具备通用性,但要对接到具体的行业需要定制性开发,存在规模化的问题;加之,传统制造业难以赶超美国、德国,因此“大数点”选择先做锂电池、新能源等更具前景的制造行业,其它行业如机械制造、石油天然气等,交由经其培训的代理商去做。

通俗的来说,“大数点”是把所有产业线连接到云端,在云端集成相应应用,如ERP、MES、供应链和CRM等,以实现一个云端管理多条产线,而整个云平台由“大数点”来维护。这样的好处在于企业灵活性提升,并且降低了企业IT运维成本。更重要的是,把以往产业链中孤立的数据汇集到一起,能进行大数据分析。

数据串联的效果是,企业对整个工业流程有明晰的认识:在哪些环节上有问题、哪些环节比较关键等。此外还能基于机器的数据、生产的质量及速度等,预测是哪些影响了生产质量,哪些设备可能会出现状况,“比如说能够提前5小时或1天告知,有机器可能会宕机,企业能提前防范非计划性停产,避免更大的损失。”大数点CEO犹杰说。

那么我们自然会想到,传统制造业的生产设备宕机的可能性大吗?或者说这种预测是否真的有帮助?犹杰说,国内大部分的做生产制造业的是中小型企业,由于资金没那么充裕,采购的设备相对来说故障率很高。

商业模式上,大数点会按照连接设备数目的多少、以及产生的数据量的大小收费。另外,若通过大数点的数据分析,帮助企业预防了事故,会按照事故转化的效益抽成。目前客单价在100-300万。

与大数点做类似事情的公司还有Thingworks,Predix of GE,ProfiNet of Phönix, Sinalytics of Siemens等,与其它竞品相比,犹杰表示,“大数点首创了在数据采集(流动中)时实现对数据实时过滤/处理的插件框架,支持过滤插件的可视化组合和动态载入,和R统计语言的数据建模映射到Erlang的数据处理函数,能实时处理海量数据。”

可以看出,大数点实际做的主要是数据分析这块,但传统有采集能力的企业已有相应的分析方案,为什么需要大数点单独提供数据分析呢?犹杰表示,传统的采集做分析往往效率较低或者效果不好,而且他们并不理解各种工业企业的业务逻辑,难以实现深层次的分析。

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