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高端制造業企業信息化解決方案,工業電商平臺設備、數據、體系預測性維護

摘要: 【數商云】制造業網站開發服務商提供邊緣與云協同的一體化方案,實現高端制造業設備數據采集解析、邊緣計算預處理、云端的工業電商數據建模與分析,攜手行業合作伙伴,加速支撐裝備制造行業企業由“賣產品”向“賣服務”的數字化轉型之旅。

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【數商云】制造業網站開發服務商提供邊緣與云協同的一體化方案,實現高端制造業設備數據采集解析、邊緣計算預處理、云端的工業電商數據建模與分析,攜手行業合作伙伴,加速支撐裝備制造行業企業由“賣產品”向“賣服務”的數字化轉型之旅。

用戶可以方便地將海量終端連接到IoT平臺,實現設備和平臺之間數據采集和命令下發的雙向通信,對設備進行高效、可視化的管理,用戶可以通過表格存儲服務,實現傳感器時序數據低延時高并發的存儲和查詢。

一、高端制造行業趨勢分析

高端制造行業設備運維場景的主要發展趨勢

工業制造業企業設備如工程機械、電梯、泵機、工業機器人等的維護,本身卻面臨著巨大的挑戰,設備計劃外停機,維護難、維護貴等不僅嚴重影響了制造效率和質量,也給生產制造商帶來高額的維護保養成本;如何有效、精準地對設備進行維護,成為工業制造公司數字化轉型亟需攻克的難題、

隨著IoT、大數據、邊緣計算等技術的成熟,高端制造業信息化預測性維護應運而生:

生產制造業預測性維護通過對制造行業設備運行狀態的實時監測;

使用生產制造業工業數據建模和分析來進行設備故障診斷;

預判設備的狀態發展趨勢和可能的故障模式;

提前制定維護計劃,降低計劃外停機時間;

制造業企業預測性維護已經在全球各行業尤其是工業制造領域得到認可并開始規模應用;

目前市場中的存量設備數目可觀,80%以上的設備還沒采用有效的預測性維護方案,而生產制造業設備維護產生的費用超過設備總體生命周期成本的50%;根據IoT Analytics在2017年的最新市場報告,2016-2022年預測性維護的復合年均增長率CAGR為39%,到2022年總體支出將達到109億美元。

二、高端制造業信息化解決方案優勢

設備接入快

依托工業制造網關及IoT平臺,有效解決工業現場新老設備并存、接口協議各異、聯接難度大的難題。

邊緣有智能

邊緣計算作為制造業工業能力的延伸,將云的能力輕量化下沉到邊緣,給設備添加實時處理和分析決策能力。

數據洞察易

工業電商平臺提供從數據集成、實時處理、數據存儲、分析計算、挖掘等全流程數據處理能力,預集成預測性維護場景相關的模型和算法。

生態體系廣

制造業工業預集成IoT領域主流廠商的模組/終端,支撐廣泛的IoT應用生態合作伙伴。

三、工業電商制造業網站業務挑戰

工業設備接入復雜

工業制造現場長期以來存在大量異構的總線聯接,多種制式的工業以太網并存,如何兼容多種聯接并且確保聯接的實時可靠是必須要解決的現實問題。

邊緣設備缺乏智能

處于網絡邊緣的工業生產制造現場設備,由于缺乏輕量級的計算框架,無法在邊緣進行實時響應,實現對數據的聚合、過濾、預測,也無法和云端充分協同。

工業數據難以洞察

傳統制造業企業熟悉設備的機理和典型的故障模型,但企業內部缺少專業的工業制造業數據科學家,也缺乏應用新興數據分析/AI工具處理海量數據的能力。

應用開發難度大

傳統制造業企業的IT能力有限,而IoT場景多涉及新應用開發,如果缺乏面向IoT場景的端云協同的應用開發使能能力,使得客戶不能充分聚焦在生產制造業業務創新本身,造成制造業企業業務創新緩慢。

四、典型制造行業業務場景

1、快速接入工業設備

對接工業制造網關,適配復雜工業制造業信息化場景,快速接入工業設備,AR系列工業網關,具備豐富的工業級接口能力(如工業以太網、RS485等),適應嚴酷工業制造業環境(寬溫差,防水防塵等),有效解決很多生產現場新老設備并存、接口和協議各異、聯接難度大的難題,AR系列工業網關與IoT平臺,大數據服務實現預集成。

2、邊緣計算實現端云協同

滿足高端制造業企業客戶對邊緣計算資源的遠程管控、數據處理、分析決策、智能化的訴求,為用戶提供完整的邊緣計算框架。

端云協同

邊緣計算聚焦邊緣設備、網關與云之間的中間結點,作為工業制造企業業務能力的延伸;

輕量化框架

通過輕量化邊緣計算框架,將云服務輕量化下沉到邊緣,實現基于本地的協議解析,實時分析,分析決策能力;

遠程管理

基于工業制造業企業實現對于海量邊緣設備的遠程管控;

3、工業制造信息化數據分析與建模

統一工業生產制造業大數據的參考架構,預置典型模型算法,幫助客戶快速構建預測性維護場景數據分析能力;

統一工業制造業大數據的參考架構

構建工業IoT場景下,數據的注入,存儲,分析,挖掘,可視化等全流程能力;

預置典型算法

專業工業制造業信息化方案預測性算法支持,預集成工業領域典型算法,如決策樹,分類,聚類,回歸,異常檢測等算法,支持訓練模型的靈活導出,可加載到規則引擎,實現實時告警;

4、制造業企業場景化的行業合作伙伴

面向工業制造業企業不同領域的設備,聚合工業制造行業不同情況、需求的解決方案,預測性維護可以幫助各個典型行業的關鍵設備提升運維服務的響應和效率,降低設備的計劃外停機時間對制造業企業生產活動的沖擊。

高端制造業解決方案預測性維護可以適用的典型行業包括電梯、工程機械、新能源裝備、機器人等,【數商云】系統開發公司擁有該相關領域多年豐富經驗的解決方案提供商,向相關工業制造電商行業快速復制預測性維護解決方案。

五、數商云高端制造業解決方案架構

1、工業制造行業預測性維護解決方案

工業制造企業設備預測性維護場景,提供包括邊緣計算、IoT平臺、大數據等一系列能力,并將邊緣計算作為【數商云】的能力延伸到靠近工業產品的網絡邊緣處;攜手工業電商行業合作伙伴,加速實現工業電商平臺各領域中的典型設備預測性維護。

2、工業品電商架構優勢

一站式云服務組合;

邊緣與云的協同;

工業數據建模;

聚合行業生態;

 

文章來源:https://www.shushangyun.com/article-3410.html

<本文由數商云•云朵匠原創,商業轉載請聯系作者獲得授權,非商業轉載請標明:數商云原創>

作者:云朵匠 | 數商云(微信ID:shushangyun_com)

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