要提效、要创新,数据需要“多环节”融合

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2022-01-18 来源:信息化时代
数据融合是制造企业降低生产成本、提高生产效率、带来实质性利润提升的关键。智能制造需要多环节、多部门的数据融合,而数据驱动和数据融合需要平台。应用低代码平台是企业推进数字化转型,实现随需而变的有效途径。
 
“产品的创新、个性化定制,工厂中设备运行的优化,甚至战略投资,这些都需要数据融合。”中国工程院院士李培根指出,“现实情况中,企业往往信息烟囱林立,数据没有真正的融合。对于企业来说,要提效、要创新,数据需要‘多环节’融合,从设计环节、制造环节、装配环节到销售环节等。”
 
真正的数字技术和智能技术,未来在制造业的深化应用,低代码工具至关重要。有了低代码的工具,一些不太懂工业软件开发的人,也可以开发出相应的应用。现在有一句流行的话:软件定义世界,数据驱动未来。可见数据的作用多么重要。建设数字化企业,推进智能制造,数据是基础,数据是血液。
 
  
数据驱动
 
企业的一切过程、一切目标和一切事物都应该由数据驱动。例如,德国巴斯夫公司在生产液体肥皂、洗发水时,通过在罐装的塑料瓶品上增加芯片来标识客户需求,实现了个性化定制。也就是说,客户需求数据驱动个性化定制。装备孪生数据可以使装备优化运行,如风机上面安装传感器,收集风机本身和风力、风向等环境数据,再通过数字孪生模型进行仿真,根据仿真结果来调整风机叶片的俯仰角度,从而提高发电效率。
 
企业产品创新也需要数据驱动。例如,福特汽车曾收集了约400万辆装有传感器的各种数据。通过对数据进行分析,工程师可以了解司机在驾驶汽车时的感受、外部的环境变化以及汽车环境的相应表现,从而改善车辆的操作性、能源的高效利用和车辆的排气质量;还针对车内噪声的问题改变了扬声器的位置,从而最大程度减少了车内噪声。
 
罗尔斯·罗伊斯公司在研发新型智能航空发动机UltraFan时,专门投资9000万英镑制作了一个试验台,在试验过程中间收集大量数据,通过这些数据来进行仿真分析,从而驱动产品的创新设计。
 
钉钉提出了数据反哺的理念。例如,采购设备本来是采购部门负责,但由于数字化部门掌握了设备运营利用率和设备维修情况的历史数据,因此,在设备采购方面可以有更大的决策权。
 
每个企业都关心成本,但是绝大多数企业现在都没有做到财务数据和业务信息真正的融合。财务部门和业务部门的数据是独立的,但企业的实际成本与业务部门和车间息息相关。财务部门如果不深度结合实际业务,很难做出准确的成本分析。所以,企业要想真正控制成本,财务部门需要业务部门数据的驱动。
 
  
数据融合
 
关于数据融合,现实情况是企业里面有很多信息、数据没有真正的融合。钉钉的平台为企业实现数据融合提供了新的途径。例如,华纬科技生产弹簧类的产品,客户包括很多汽车企业。华纬科技在钉钉上通过低代码的工具,打通报工数据、材料数据等各种数据,实现了数据融合,生产效率提高20%,能源利用率提高10%,运营成本降低20%,产品不良品率降低20%。
 
认识机器或装备的运行过程需要多领域物理数据融合。比如,涡轮机械的物理过程包括结构、流体、电磁、多体、噪声、疲劳等多领域物理的数据融合。企业要实现在产品全生命周期过程中,多环节、多部门的数据融合,企业的PLM、CRM、ERP等系统也需要实现数据融合与集成。
 
  
平台是必要的
 
要实现数据驱动和数据融合,一定需要平台。例如,世界上最大的工程机械制造企业卡特彼勒的经销商,几乎都采用Uptake平台,基于该平台收集很多设备数据,例如正在服役的各类工程机械的油温、油压、环境数据、气象数据、地理数据,甚至驾驶员操作的数据,再通过各类数学模型针对特定应用(如降低油耗,故障诊断等)来分析,以服务于工程机械制造商、用户乃至操作者。
 
数字技术、智能技术在制造业的深化应用需要真正好用的平台。好的平台应当能够支持低代码开发,让业务专家能够根据实际需求快速搭建各类应用系统。
 
几年前,西门子收购了Mendix,主要是看中其低代码能力,可以帮助西门子更加便捷地开发各种工业App。
 
钉钉的低代码平台在制造业已经有不少典型应用。例如东方日升公司,这家公司的一个需求分析员用了三个月时间,在钉钉上用简道云+二次开发+OA+合同AI自动审阅,开发出一套定制化的CRM系统,将订单合同审批和CRM打通,同时连入招标系统、物流系统、发货计划等。而华纬科技全员参与“拖拉拽”的功能大按键开发,搭出了生产、质量、物流、供应、销售等关键环节的管理功能,一年就搭出166个功能。希望更多的工业互联网平台企业以及广大制造企业重视和关注低代码应用。
 
数据驱动是数字化制造、智能制造关键。企业需要数据融合,而数据驱动、数据融合需要平台;低代码开发、数据科学和AI对于平台十分重要。
(本文根据中国工程院李培根在钉钉“数字新生”2022制造业钉峰会上主题演讲整理而成,未经本人确认。)

  

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