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  • 一、传感器级富士康工业互联网公司研发设计、生产制造以下主要传感器:1、定位类:定位标签、定位手环&定位工牌2、监测类:烟感监测、THV监测3、摄像类:深度相机4、...
        


    一、传感器级


    富士康工业互联网公司研发设计、生产制造以下主要传感器:

    1、定位类:定位标签、定位手环&定位工牌

    2、监测类:烟感监测、THV监测

    3、摄像类:深度相机

    4、网关:传感收集器、远程诊断模块


    大家一会就会看到这些传感器在车间安全生产管理、环保监测方面的应用了


    二、智能生产设备级


    富士康工业互联网公司研发设计、生产制造:智能制造设备。目前主要以刀具生产设备为主,未来不排除扩展到模具生产设备。


    这个设备带传感器、工业机器人手臂、智能操作系统、交互显示面板、数控网关、工业网络网关。而传感器、工业机器人手臂、交互显示面板、数控网关、工业网络网关,都是富士康工业互联网公司自我研发设计、生产制造出来的。


    这个设备比同类德国日本生产设备便宜一半。


    这个设备从性能上来说,比德国日本设备还好,因为它配备了8K超高清摄像头,而德国日本设备只配备了4K高清摄像头。因为富士康做精密电子设备制造的,所以控制金属加工需要控制在纳米精度级。纳米精度,靠人眼已经无法判别误差,所以只能借助超高清摄像头来拍摄,借助人工智能视觉识别来判断。


    为啥富士康当年在彩电没落的时候还并购了SONY电器,就是因为SONY电器掌握着前沿的8K超高显示技术专利和研究。


    三、车间级


    富士康是大规模而且是精密生产制造,富士康有120万员工,大多文化比较低、流动性比较强。所以富士康对车间管理很严格。


    零配件追踪、特殊区域可疑人员闯入自动监测报警;环保传感器监测、能耗监测,这里应用了大量的传感器、高清摄像头、人工智能视觉识别。


    四、工业网络级


    因为富士康是全球最大的电子产品代工制造厂,所以也代工制造思科&华为网络设备。而且富士康是连生产材料研发设计、原材料采购、生产工艺研发、成品生产组装都全链条的,所以富士康拥有白牌网络设备研发设计生产制造的能力。


    所以,富士康工业互联网公司也提供:工业移动基站、户外传输终端、NB-IoT&LoRa网关,支持WIFI、Lte、5G、蓝牙、NB-IoT各种数据传输协议,满足各种工业级生产环境的数据采集、传输要求。


    五、端云


    咱们一般把云分为:端计算(设备级)、边缘计算(车间级)、管计算(网络级)、云端计算(IDC级)。


    但是对于工业生产制造,因为要实时采集智能设备数据、车间监测数据,以做到设备异常及时停止、车间异常及时处置,所以不能采取:设备-云端这样的设计模式。所以数据的实时采集、处理,需要在车间一级就得反应。所以咱们叫边缘计算,在工业制造场景下,这个边缘计算却恰恰是核心。


    所以,富士康工业互联网公司,在车间级研发了工业服务器Nadder。毕竟富士康也是DELL&HPE服务器的代工制造厂,这方面的零部件采购、生产制造、质量管理都是有保障的。所以这个工业服务器Nadder,有的是为了高速计算智能设备、工业机器人、智能流水线调度的,有的是为了做纳米级生产工艺8K摄像头视频数据采集、传输、存储、快速人工智能视觉识别的,所以有的装的是高性能的CPU,有的装的是高性能的TPU。


    要知道富士康工厂那么多智能生产设备、那么多工业机器人、那么多车间监控,这得天天有多少时序数据、视频数据需要采集、传输、存储、快速识别,这个计算量、存储量是很惊人的。


    而且8K深度相机,需要对每个零部件加工进行纳米级质量瑕疵识别,这种识别的性能、识别的准确率,所以,富士康工业互联网公司的人工智能技术沉淀也是很厉害的。无他,因为它有迫切的现实商业需求。


    六、云端


    富士康既然生产服务器,所以它也联合中集运,研发了集装箱式的IDC,直接拖走,接上工业电力,就可以运行。里面有双路的空调、消防、网络,里面早就摆好了机架、服务器、存储、路由器。而且出厂时就预装好富士康工业互联网公司提供的最新版本的私有云系统软件。


    七、云端大数据平台


    上述也提到了,富士康有大量的传感器数据、摄像头视频数据需要采集传输存储计算处理,所以富士康工业互联网公司的云端大数据平台,在实时计算性能、存储容量方面也有独到优势,尤其在传感器数据处理技术、多媒体数据处理技术、人工智能识别技术。


    更难得的是:富士康工业互联网公司把富士康在生产制造管理过程、质量管控过程中的一些好的模型沉淀了下来,内嵌到了大数据平台。这对于中国普通制造企业更是一笔难能可贵的专业经验财富。


    刚才我也提到富士康也并购了SONY电器,所以富士康工业互联网公司不仅有可视化大屏软件,也提供真正的可视化大屏中央控制台。


    八、云端Application生态平台


    富士康工业互联网公司只想做基础设施商,不想做应用场景商。所以以上都是富士康工业互联网公司主要提供的,上层应用,富士康工业互联网公司提供了云端Application生态平台:

    1、Application研发平台:Git源代码私有云服务、源代码云备份、DevOps工具套件

    2、Application运行平台:自动化运维监控

    3、Application生命周期管理:启动、停止、回收、计费...


    九、结束语


    富士康工业互联网公司,会从生产设备、车间、工业网络、云计算平台,把一个传统工厂改造成一个智能工厂。


    目前富士康工业互联网公司主要为全球富士康工厂进行改造,然后为富士康的配套生产合作伙伴进行改造,最后为中国制造产业进行改造升级。这种来自于实际商业生产,又服务于整个制造产业的模式,它不同于一般的只做只卖工业互联网的厂商,要实践强悍的多。


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  • 歪果仁们总说中国互联网非常繁荣,但其实只有四家公司:阿里巴巴、腾讯、百度和希望被这三家投资“其它”公司。...政策红利+巨大需求,翻身机遇在工业互联网 BAT不是不可战胜,当年门户网站统治地位不

    歪果仁们总说中国互联网非常繁荣,但其实只有四家公司:阿里巴巴、腾讯、百度和希望被这三家投资的“其它”公司。小公司被BAT压着,做默默无闻的“其它”也没什么不好,但只有在一个领域做到顶尖,才能决定自己的命运。就好比在王者荣耀里能打败十几连胜的战队QGHappy,才算真正的“超神”。


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    政策红利+巨大需求,翻身的机遇在工业互联网

    BAT不是不可战胜的,当年门户网站的统治地位不比BAT弱。实现超车,单靠“为梦想窒息”太鲁莽,还需要比别人先一步抢到风口——那些在比特币概念普及前就开炒的人早已在三里屯买房子了呢。


    移动互联网之后的下一站是什么?答案是为中国崛起而编程。今年十九大报告里指出,“发展经济的着力点要放在实体经济上”,“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。马化腾也说过“数字经济和实体经济的分野会日渐模糊,最终将消失。”


    换种说法,下一个改变格局的机会在于互联网和传统行业的深度融合。感觉这些话有点虚?但其实这个融合的初级阶段已经出现,盒马生鲜、无人超市都是例证。这个融合的更高阶段在“工业互联网”,就是“智慧遇到机器”,利用互联网变革整个社会的生产方式。


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    从2015年面向高精尖制造的“中国制造2025”,再到“互联网+”概念的普及,中国政府也一再抢滩工业互联。全球最大的工业企业之一通用电气公司(GE)估算,工业互联网到2020年年产值将达到2250亿美元,超越消费互联网1700亿美元的产值。政策红利+巨大需求,代表着工业互联网拥有巨大机会。与其一个一个用户发红包,求注册,不如来一票大的,走入互联网历史上最大的蓝海,为中国崛起而编程。


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    大平台+大缺口,蓝海中总有一艘船有你的船票

    加入工业互联网并不是放弃已掌握技能,而是将自己的技能放到更大的平台上,匹配更大的人才缺口。工业互联网是用互联网对传统工业进行改造,比如,通过大数据模型预测故障,减少电厂非计划停机次数;利用人工智能自主优化运维模型,让高铁少晚点,让CT机少排队;再比如为风电场的工作人员设计移动应用,这样可以在手机上发送现场情况……2016年全国用电近6万亿千瓦时,运送快递313.5亿件,发送铁路旅客28.14亿人次,对这些行业哪怕有1%的提升都是巨大的价值。


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    工业互联网与消费互联网一样涵盖广泛,大数据、人工智能、移动端,都需要大量人才。GE今年10月末发布的“数字工业进化指数”显示,80%的受访高管受访者认为,工业物联网将会或者可能会为其公司和行业带来转型。与此同时,不到8%的高管认为,数字化转型在自己企业中已经成功扎根。大平台+大缺口,不论企业或人才专攻于互联网哪一个方面,在巨大蓝海中都可以找到属于自己的船票。


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    有市场+有路径,最佳合作伙伴已经显现

    进入蓝海,需要有合作伙伴。iPhone在美国兴起,功臣之一就是美国移动运营商AT&T。正是AT&T的合约机让千万用户体验到了iPhone的优越性能。而进入工业互联网,最佳的伙伴就是“工业互联网”概念的创造者GE。


    目前,GE已经和数百家致力于走向数字化的企业建立了战略关系。前不久,GE还分别和亚马逊AWS、微软Azure以及苹果建立了伙伴关系。AWS将为GE提供云计算基础设施、久经市场考验的微软Azure服务将与Predix先进的工业平台服务相结合,于2017年四季度开始在北美地区实施并于2018年扩展到全球其它市场而苹果将和GE共同开发适用于iOS的工业互联网应用。


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    同时,GE也在中国积极打造工业互联网生态圈。为了帮助更多开发者,GE已经推出了“Predix星火计划”(Spark Program),鼓励科技公司基于GE自有Predix云平台,开发适合工业领域的云端应用程序、云端微服务、云端工业数据分析算法以及工业互联网的解决方案。任何工业互联网初创企业都可以提交自己的解决方案,通过比赛赢得GE公司全力支持,将方案转化为成熟的商业项目,包括Predix免费的云资源、进驻GE数字创新坊孵化1个月、GE投资部门的潜在投资机会等等。今年11月16日,GE将在GE中国科技园举行的“GE工业互联网科技峰会”上宣布首届“Predix星火计划”获奖的开发者团队。


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    互联网创业公司的开发者和合作伙伴们也可以注册相关入门课程,进行为期数周的培训,通过考核,就可以成为Predix的认证开发人员。大需求、大平台,有伙伴,有路径,投身工业互联网的时间已经成熟。


    点击原文,进入Predix的CSDN专区,为下一个互联网时代做准备。

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  • 本文根据东方国信工业互联网研究院院长赵宏博在8月26日举行2017中国两化融合大会"工业互联网平台和大数据创新应用专题论坛"上所主题演讲录音整理,未经本人审阅—— 赵宏博:东方国信已经成立20年,是...

    来源:中国两化融合服务联盟

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    本文根据东方国信工业互联网研究院院长赵宏博在8月26日举行的2017中国两化融合大会"工业互联网平台和大数据创新应用专题论坛"上所做主题演讲录音整理,未经本人审阅——



    赵宏博:东方国信已经成立20年,是通信领域上市公司,最开始做大数据,中国联通,移动,电信,还有几百家手机银行都是我们的客户。我所在的团队,十几年一直在做工业方面工作,包括工业方面的智能制造和两化融合监测。从数据采集到数据存储、计算、管控、可视化掌控,东方国信都有自主核心技术和产品。比如说数据库,现在所有联通的数据都是我们在支撑运营。

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    在大数据+行业领域应用,现在以纵向大数据基础为主线,横向覆盖各个领域。在工业方面,现在数据量已经达到比较大的规模,如处理数据3万亿条,日查询数据70万亿条,比如淘宝在双十一会达到很大数据量。我们数据中心在支撑的时候,相当于每天都在过双十一,这就是数据量级的概念。具体到工业行业数据,冶金、能源、风电、水电等等这些领域现在已经达到了三千亿条。

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    大家都很清楚大数据、云计算、物联网等这些概念,但是在传统行业、传统思想的工业企业如何落地,实际上需要我们思考,这是必须要解决的问题。我们认为首先能够解决实实在在的问题,比如说成本,质量,效率。

    在企业落地的时候,智能工厂不是信息化和自动化的简单堆积,而应该是解决方案。从自产值开始,然后是能够实行自决策、自执行,最终通过机器学习来实现自身运营,解决方案的落地。我们认为要实现从传统以应用为中心的转变,比如传统的PRC系统、三级MES或者四级ERP,但是往往很多的工业产品线都是连续的,如果最终产品端出了问题,那就要从每一级配料、混料找到底哪个环节出了问题。所以,我们要向以数据为中心去转变。以前我们做的事只是针对企业解决问题,用企业的数据解决企业的问题。现在工业互联网的思维和概念是什么,我们要用全行业所有企业的数据实现互联互通来提供支撑,通过工业互联网平台打破限制

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    这是东方国信做的工业互联网三个架构,这里面的核心实际上是工业PasS层,我个人认为要解决几个问题,第一个问题,大数据的存储计算问题,数据量大了之后,怎么进行清理,治理,管控,怎么样支持一天查询几万亿条数据量。第二开发,因为这个平台要建设,不是说某一个企业提供组件,而是应该所有工程师都进行开发,比如你已经开发好一些服务组件,包括形成APP快速发布,这是要有底层API框架支撑的。实际上工业门槛非常高,一些需求可能是把设备数据传上来,告诉预警值来判断。还有一种是发现不了问题,你来帮他发现。不是靠现场老专家的经验,而是你要把模型提炼上来,包括深入学习的组件,也需要放在平台上。在这个基础上,比如一个老专家,很有工艺经验,但不会做网络学习的程序,也可以在我们平台上。

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    然后看一些具体的例子,这是我们给炼铁行业做的大数据平台.炼铁行业是巨无霸产业,年产量在七八亿吨左右。现在看到的是产品线在线监测,比如产品线出了什么问题,或者是上游出了问题还是下游出了问题,出了问题之后往往说不清楚原因,是你准备的料不好,还是我的操作不好?问题不知道在什么地方。通过数字化,在生产过程中的数字双胞胎监测,实际上是现场采集监测的数据,通过一百多个模型从数字工厂到数字生产线、数字车间,无论哪个区域哪个环节发生什么样的问题,都可以实时监控,实时提供信息,这样改变了传统大型的制造企业发生很多问题说不清楚,或者相互推诿的情况,避免了他们只能监测到可监测到的参数,监测不了内部运行状态的情况。

    对整个冶炼窑炉内部的监测,这个炉子大概装了一千多个传感器,有温度的、流量的,我们去监视这个黑箱,为什么要这样做?就是在实际运行过程中,他的高度差不多一百多米,温度差不多两千多度,整个投资可能是十几亿,如果出现问题的话损失很大。我们把很多先进的感知设备放在采集的前面,比如说现在做的激光雷达,热成像,无线测温系统。

    工业互联网平台就是为了把专家的知识固化,比如原来很多工业操作都是白头发专家来做,就像中医把脉式的诊断,但是怎么把他的知识固化,这就是大数据了。人能描述的做法其实很简单,只是翻译的过程,而现实中很多诊断是用语言描述不清楚的。我们做其他领域,比如说分类,决策树,神经网络,包括很多工况诊断,都是多因素、非线性的判断,这其中模型是很难解决的。我们跟清华控制所有一些合作,就是做数据学习来判断异常工况。如果只是监测的话,已经出了问题,你只能及时发现,只能亡羊补牢。在工长化系统下,我们可以定量评价,比如说白班晚班各个工长就可以量化打分了。

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    刚刚是指生产企业,进一步我们研究到产业链上,甚至到整个生态圈上。很多大型企业都有设计院,我设计了很多方案都很合理,但是方案具体建设,投入生产之后到底运行的怎么样现在缺少一个平台评价。我们现在做的事情就相当于监测中国60%的企业的第三方评价,不同设计院谁设计的好,对于生产的产量成本,谁产量最高,做大数据排序,来指导设计。再比如可能没有那么多人才支撑大型的软件,现在企业云化之后可以上传你的设计方案,然后就可以看到设计合不合理,设计方案运行十年怎么样,运行十五年什么样。

    工业互联网平台汇聚行业智库,专家实现互联互通。以冶金平台为例,现在平台上至少有七八位八十岁以上的老专家,再让他们飞来飞去是不可能的,但是通过我们平台远程分析诊断,他们每天工作状态很有热情。

    一方面是智能制造要做成工业操作系统。另一方面要相当于工业淘宝概念。但淘宝只有卖家和买家,我们在现场布置了几十万传感器,数据都是实时监测数据,没有经过人工修改。这个界面是给生产企业做设备传感器实时数据第三方评价,比如说他考虑用哪家厂提供的冷却器,卖冷却器的全国有十家,基于大数据平台全国应用可以监测其更换周期、实时监测的强度、温度,就可以支持第三方评价,包括交易和推送。

    再一个就是智慧云平台,联合利华全球工厂能耗监测都在我们平台,每一个颜色代表一个行业,消耗、包括能流图,实现智能维护。风机、风电水电每秒产生大量的数据,把原来分析师经验包括对评估的分析经验以大数据模式来实现诊断,这些海量数据传到设计平台上之后,用户对问题会有清晰的解答。

    中小企业双创更多侧重于创业,很多行业都会用到空压机,我们做了空压云平台。平台可以实时监测空压机的状态,是不是节省空间,包括是不是到了维修阶段。还有工业锅炉,一般电站锅炉背后都有上千个专家,但是中国有几十万台的工业锅炉,这些煤耗占全国10%,这些锅炉又养不起专业人才,而平台现在有从各个领域来的专业人才。

    最后这个平台在整个基础架构上面具有很多年的积累,现在不但我们自己在做,我们更多是响应国家号召,和大家一起做,数据源上来之后,这里面很多算法,从最简单的逻辑运算,到一些传输计算,可以通过拖拉拽的形式快速实现对这个行业,对整个工业建模流程的运作,实现完了之后发布,从代码级、服务器,到APP发布,我们也欢迎各个工业行业企业,包括各级专家在平台上做开发发布。

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    人工智能赛博物理操作系统

    AI-CPS OS

    人工智能赛博物理操作系统(新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)分支用来的今天,企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中,利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量,实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。


    AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能,而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化,这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合,没有颠覆现状的意愿,这些将不可能实现。


    领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量,领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位:

    1. 重新行业布局:你的世界观要怎样改变才算足够?你必须对行业典范进行怎样的反思?

    2. 重新构建企业:你的企业需要做出什么样的变化?你准备如何重新定义你的公司?

    3. 重新打造自己:你需要成为怎样的人?要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位,你必须如何去做?

    AI-CPS OS是数字化智能化创新平台,设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端,可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系,实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉,形成了领导力模式,使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置:

    1. 精细种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切,进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

    2. 智能:模型随着时间(数据)的变化而变化,整个系统就具备了智能(自学习)的能力。

    3. 高效:企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力,这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

    4. 不确定性:数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验,其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域:技术、文化、制度。

    5. 边界模糊:数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化,还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

    AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长:

    1. 创造虚拟劳动力,承担需要适应性和敏捷性的复杂任务,即“智能自动化”,以区别于传统的自动化解决方案;

    2. 对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升,提高资本效率

    3. 人工智能的普及,将推动多行业的相关创新,开辟崭新的经济增长空间


    给决策制定者和商业领袖的建议:

    1. 超越自动化,开启新创新模式:利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能,为企业创造新商机;

    2. 迎接新一代信息技术,迎接人工智能:无缝整合人类智慧与机器智能,重新

      评估未来的知识和技能类型;

    3. 制定道德规范:切实为人工智能生态系统制定道德准则,并在智能机器的开

      发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践;

    4. 重视再分配效应:对人工智能可能带来的冲击做好准备,制定战略帮助面临

      较高失业风险的人群;

    5. 开发数字化+智能化企业所需新能力:员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说,创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。


    子曰:“君子和而不同,小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能,像君子一般融合,一起体现科技就是生产力。


    如果说上一次哥伦布地理大发现,拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现,拓展的就是人们的数字空间。在数学空间,建立新的商业文明,从而发现新的创富模式,为人类社会带来新的财富空间。云计算,大数据、物联网和区块链,是进入这个数字空间的船,而人工智能就是那船上的帆,哥伦布之帆!


    新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。





    产业智能官  AI-CPS



    用“人工智能赛博物理操作系统新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链





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    新技术:“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”;新产业:“智能制造”、“智能农业”、“智能金融”、“智能零售”、“智能城市”、“智能驾驶”;新模式:“财富空间”、“特色小镇”、“赛博物理”、“供应链金融”


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  • 小猿君向大家介绍几家工业领域利用大数据设备监测的公司,通过这冰山一角窥探“大数据”如何在工业领域实现价值落地和大数据如何改变“第四次工业革命”的进程编辑 | sharon官网 | www.datayuan.cn微信公众号ID | ...
        
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    【数据猿导读】 本次,小猿君向大家介绍几家工业领域利用大数据做设备监测的公司,通过这冰山一角窥探“大数据”如何在工业领域实现价值落地和大数据如何改变“第四次工业革命”的进程


    编辑 | sharon

    官网 | www.datayuan.cn

    微信公众号ID | datayuancn


    工业互联网、工业4.0、中国制造2025......各种各样关于“智能制造概念”的相继提出,让世界的目光再次聚焦于工业制造领域。


    第一次工业革命的大幕由蒸汽机拉开,让世界进入了"蒸汽时代",第二次工业革命电力成为了生产力的主角,将人类带入了"电气时代",第三次科技革命计算机及互联网粉墨登场,让世界迈入了"信息时代"。如今,云计算、物联网、大数据、人工智能等新概念与新技术的提出,将延续科技革命的力量推动人类进入"智能时代"。


    本次,小猿君向大家介绍几家工业领域利用大数据做设备监测的公司,通过这冰山一角窥探“大数据”如何在工业领域实现价值落地和大数据如何改变“第四次工业革命”的进程。


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    树根互联

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    说起工业大数据就不得不提脱胎于三一重工物联网部门的树根互联。树根互联成立于2016年6月,是三一重工内部创业孵化项目,其总经理是三一重工高级副总裁贺东东。依托在三一重工期间积累的力量,树根互联的“根云”平台已经可以和GE的Predix相媲美。目前,树根互联的解决方案覆盖了风电行业、发电机、缝纫设备、工地设备、光伏行业,并在半年时间内拓展了42个细分行业,其工业互联网平台“根云”平台已接入能源设备、纺织设备、专用车辆、港口机械、农业机械及工程机械等各类高价值设备超40万台,包括45个国家和地区,形成了全球化服务能力。


    “根云”可进行多个行业和领域的设备监测,例如,在风电机组的故障预警和诊断领域,“根云”基于风机历史和实时运行数据、故障数据、环境数据,通过数据预测增强风电场运行的计划性和效率,整体提高风电场运行效率、效益,在充分利用数据和知识的基础上,实现风电机组的远程故障预警及诊断。在光伏行业,可实现分布式光伏电站的集中化、远程化监控,及时发现并解决故障隐患,实现无人值班或少人值守。


    日前,树根互联宣布在2017年已完成数亿元首轮融资,由国投创新、经纬创投联合领投,中移基金、海捷资本跟投,发展势头一路向好。


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    观为监测

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    观为监测是一家专注于工业运维领域的大数据预知性维护服务机构,为企业提供全生命周期设备健康预警和诊断分析服务,有自己的注册服务品牌“设备健康体检中心(MachineHealthcare Center, 简称MHCC)”。


    观为监测的M9000在线状态监测系统可以对在运行状态的设备提供7x24小时的不间断监测和诊断分析服务,通过随时监测评估设备的运行状态,提早发现设备早期故障隐患,并及时发出建立在标准化基础上的分级预警和报警,为进一步的故障分析、设备性能评估提供信息和数据。其位于无锡的MHCC™设备健康体检远程诊断中心(MHRDC)远程接入的关键机组设备近2400台,数据中心容量超过20TB,每年向各行各业出具上万份设备健康诊断分析报告,并提供诊断回溯机制,2017年该平台成功入选工信部全国大数据50家优秀解决方案。


    观为监测目前所服务的行业涉及风力发电、水和污水处理、煤炭、石油石化、港口地铁以及军工等,公司服务过的客户有中国华能、通用电气、西门子、中船重工、中航油、中航工业、海军总装备部等央企、外企和军工单位,长期服务于美国雪佛龙、神华、华润、中船重工等世界500强标杆型企业。


    观为监测还是国内首家经国际标准化认证组织授权的ISO国际振动分析培训认证基地,是国际标准化认证组织MiBOC 授权的ISO 18436-2 国际振动分析培训和认证基地,已先后为国内一批具有重要影响力的企业集团培训了近两百名取得国际振动分析师认证的高级专业人才,是国内第一个取得培训和认证ISO 18436-2三级(高级)国际振动分析师资质的培训中心。


    观为监测于2016年8月登陆新三板。


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    寄云科技

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    寄云科技是一家年轻的工业互联网平台厂商,其开发的工业互联网平台NeuSeer能够支持海量工业数据存储和查询的时序数据库,包括大量预处理算法、故障诊断、性能评估和故障预测算法和模型的工业大数据建模和分析平台,同时还提供工业应用开发、分析的框架和服务,支持客户或者合作伙伴在应用开发框架上进行深度二次开发。


    寄云NeuSeer工业互联网平台有三大重点服务行业:轨道交通、电力能源、装备制造。


    寄云利用历史数据、检测数据建立关键零件和设备的失效模型,准确预测其剩余使用寿命,大大减少了因未预知的零件和设备的失效导致的非计划停机等带来的损失。以电力能源行业为例,寄云通过工业物联网网关,实时采集电厂关键设备的传感器数据,并将这些数据存储于大数据平台之中,帮助电厂实现运行设备的实时监测(实时温度场、应力场的监测)、运行状态统计分析(残余寿命分布)、风险及故障预警(寿命下限报警),并对关键部件的维修、更换及检验提出建议。在某工程公司管控中心项目中,寄云科技以大数据分析平台为基础,建立故障分析模型,对设备运营数据流进行统计分析,找到了在施工过程中重型设备出现故障的根本原因,为该工程公司节省了上千万的故障和维修投入。


    2016年5月11日,寄云科技宣布完成Pre-A轮千万级融资,投资方是丰厚资本和爱数。


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    普奥

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    普奥成立于2015年8月,是一家工业互联网产品和服务提供商,有ProudLink(无线传感网关),ProudThink(工业互联网平台),ProudArk(工业互联网搜索)三款平台级产品。


    普奥ProudThink智能管控平台通过传感器,控制系统,原有监测系统,离线监测设备等采集生产设备的状态数据和工艺数据,将数据清洗计算之后存到基于hadoop的大数据平台上。工厂设备检测人员可以通过平台提供检测报告,同时可以在平台构建设备服务平台,将设备管理和维保管理集中在一个平台上管控,然后通过不断的数据积累和数据分析,将专家经验固化成故障预测模型,同时不断地训练模型,让设备故障预测更加准确,减少设备非计划性停机。


    普奥是百度开放云、微软云的工业云合作伙伴,与中电数据、昆仑海岸等物联网上下游厂商达成了战略合作。


    2015年成立的普奥“年纪轻轻”就已经有30项专利技术“傍身”,还参与制定了《2016年信息物理系统白皮书》、《2016年中国工业互联网标准体系框架》等7项行业标准,也是国际工业互联网联盟、中国工业互联网产业联盟、中国智能制造产业国际合作委员等10个行业联盟的理事、会员,团队的核心成员均来自艾默生、西门子、IBM、HP等知名企业,在工业大数据、工业云、工业物联网等技术领域积累了丰富的经验与能力。


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    应势科技

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    应势科技运用AI与机器学习的技术,通过自动、持续的数据学习、发现模式,构建可验证的预测模型,从而实现对大型工业设备的故障预警。


    应势科技成立于2014年5月,成立至今一直在打磨产品、研发算法和培育种子用户。由应势科技研发、拥有我国自主知识产权的拳头产品Dataneuro目前已正式落地,功能包括数据清洗与预处理、数据参数敏感度评估、数据参数敏感度评估、数据特征挖掘与建模、历史状态评估、实时状态预警监测,对特征数据挖掘中存在的噪音数据进行删除、转换、填充;指导用户去除庞大的传感器数据中不敏感的参数,提高特征挖掘和数据分析的效率;快速从大量数据中提取有价值的状态特征和建立特征模型;通过对数据特征分布等的分析,快速发现设备或过程历史上的不稳定时间区段与特点,定位设备故障或过程不稳定的预警特征;基于已建立的数据特征模型,实现对设备或过程的实时传感器融合数据的预警监测。Dataneuro技术可广泛适用于设备制造和流程生产行业,如电力、石化、航天航空、精密加工、高端设备制造等行业的设备或过程的智能监测。


    应势和国内外多家知名企业建立了合作关系,如中石化、Magna、CarnaudMetalbox、宝洁等。


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    容知日新

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    容知日新成立于2007年, 是一家在工业监测领域拥有完全核心自主知识产权的公司,也是中国设备管理协会下设的装备智能服务中心。成立10年来,一直致力于利用无线传感器网络和大数据技术为工业企业提供装备智能服务解决方案,产品和服务实现了走出去,已服务于美国、法国、俄罗斯、意大利、巴西、智利等35个国家和地区。目前公司产品已获得3项发明专利、2项实用新型专利、3项外观设计专利。


    容知日新的智能全无线数据采集产品,借助低频加速度传感器、振动传感器和在线油液监测技术匹配使用的策略,使数据采集能力得到极大提高。


    容知日新公司的远程诊断中心可以远程监测8000余台分布全国的大型工业机械设备,为中石油、中石化、中国海油、中国化工等大型化工集团提供关键机泵24小时不间断状态监测。


    以容知与天津石化的长期预测性维护服务合作为例。天津石化从2010年12月开始,现场共计105台机泵设备接入容知装备健康智能诊断平台。截至2017年12月,系统为天津石化现场推送月度设备状态报告70多份,成功为现场诊断设备故障案例60多起。容知日新的装备智能诊断运维服务有效减轻了现场设备管理压力,通过对设备状态的实时掌控,避免因某一部件失效导致对设备的严重伤害。


    2016年9月20日,容知日新远程诊断中心通过了德国劳氏船级社(GL)认证。这是继2015年6月容知日新CMS系统全国首家通过GL认证后,公司再次获得该认证。目前,容知日新是国内唯一一家产品与服务都获得GL认证的公司。


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    金猿榜往期的获奖名单,将会在峰会现场隆重发布,期待我们的见面?


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