工业物联网大数据里藏着多少业务秘密

工业互联网进入快速成长期，可以认为一个主要的标志是多元数据采集及建模与数据分析的效果显现。企业已经认识到，与其坐而论道，不如以问题为导向，解决生产运营管理各场景的实际问题来得有效。

　　一个场景就是一个小闭环，包含了数据的采集、处理和应用。然而，我们经常可以听到企业“不知道采集什么数据”或“有了数据不知道怎么用”等问题。这意味着，在生产、运营管理等层面，如何实现数据驱动还存在堵点。

　　工业物联网既是解决堵点的方法论，也是成本、技术、应用全部可控的工具或方案。要挖掘工业物联网数据的“秘密”，这需要结合业务场景。当小闭环越来越多，将驱动企业工业互联网从单点到局部或全局的深入。

　　工业物联网与数据驱动

　　当前，很多企业一般都有基本化的信息化应用，例如实现了数字化研发、流程管控等，可以通过周报、月报等维度观察企业的运行状态。但企业到了一定规模、发展到一定阶段后，需要业务流程背后的更多、更详细的数据，与此同时，企业对于库存、设备利用率等方面的要求也将显著提升，以实现精细化管理，提升管理水平。

　　一家再生材料加工企业，其生产主要是把易拉罐等报废的铝材进行熔炼，形成铝锭。该企业最大的问题，一是大量的废料积压和铝锭库存，企业必须拉通销售生产数据，以减少库存占用；二是铝熔炼过程中，需要增加稀有金属形成合金，传统的方法是反复调制化验，导致较高的能耗成本。该企业通过工业物联实现数据采集，实现一次调制，从而提高效率、降低成本。

　　在这个案例中，涉及到需要什么数据、数据从哪里来。这是数据驱动首要解决的问题。对于工业制造企业，设备、原材料等要素的组织=安排生产。因此，生产数据、设备数据是首要的采集对象。

　　生产数据，一般是与生产线有关的数据，一是物料、产量数据，如领料，工件加工、产品加工数量等；二是工艺数据或工艺质量数据；三是能耗数据，包括水、电、风、气等资源消耗；四是设备运行记录，如开机、暂停、报警、维护等；五是人员、班次、出勤等数据。

　　生产数据大部分已上收到MES系统，实现自动化的生产排程，这是数字化工厂的重要底座。进一步，“基于工业物联网，实现设备数据的获取和利用尤为重要。”用友网络物联网专家李万祥说。一则所有的生产活动与设备有关，设备是企业的重资产；二则精细化管理需要数据下沉到设备层。

　　通过工业物联网采集各类线上数据与设备，以掌握生产的变化情况，保证生产。当然，数据采集上来往往是干巴巴的，怎么驱动业务，必须要和业务结合。李万祥认为，在工业物联网中，数据驱动业务可以提炼为以下几类。

　　生产的快速协同。例如车企供应链的协同，在装配过程中，每使用一个部件，料架上会有一个清晰记录，物料信息会同步给供应商，确保供应商能按照一定的时间节点进行配料，保证产线的连续生产。

　　工艺的优化，这是工业物联网的重要应用。例如企业在加工金属产品过程中，根据工艺需要，将采集机床转速等数据。如果产品的表面光洁度需要改善，往往需要调整设备数据，当确定工艺数据后，再作为一个标准工艺下发，从而改进加工质量。

　　实现节能降耗。以“双碳”目标为驱动，目前很多企业通过技术手段实现业务转型。例如，企业采集高耗能设备的能耗数据，结合节能技术降低能耗，核算企业的碳排放减少。还有，企业通过数据采集后和业务进行关联，驱动业务调整。

　AIoT：创新业务场景激活数据资产

　　逻辑上，工业物联网通过底层系统和设备的互联，打通数据孤岛，实现企业的数字化整合，并且作为持续迭代的平台，帮助企业底层数据实现集成和融合。同时，它还是连接下层工业设备和上层业务系统的中间件系统，有助于实现企业应用服务松耦合，让设备更智能、生产更精准。

　　李万祥指出，就中小企业来说，如果生产线的进度不能及时了解，或工艺不太稳定，产品一次性合格率很低，就有必要做工业物联网。而如果企业生产的是智能化的产品，或产品销售出去之后需要做远程运维，或需要根据设备运行数据来制定易耗品的生产计划，这些更有必要做工业物联网。

　　在离散行业，刀具是占比很重的耗材，这是工业物联网的一个重要价值点。通过采集刀具加工数据进行分析，有助于企业与刀具供应商共同确认刀具的材质、形状、尺寸，实现最少的钱加工最多的产品。还有如AGV协同，通过与设备、机器人的连接，减少现场人工操作。

　　对于现场自动化程度已经很高的制造企业，有两个方向可以展开工业物联网实践。一是基于设备数据的设备诊断与维保。因为生产现场已经无人化，设备的全面稳定运行是生产稳定性的前提。同时，企业还要基于设备数据培养一支队伍，能看懂设备数据，给设备做诊断。二是工艺的优化。高度自动化意味着生产节拍不会有问题，企业需要把工艺数据采集上来进行工艺优化，降低能耗、提高质量等；再有就是基于这些数据研发下一代的生产线。

　　某汽配企业有五百多条产线，通过分批连接的策略建设了工业物联网。该企业首先关注的是生产节拍的准确率。其次是设备的使用率，因为设备价值高，使用率不足是巨大的浪费。第三关注刀具，基于数据采集与分析，可以知道一把刀在该设备上的使用和产能，以此为依据与刀具供应商结算，而不是直接购买。

　　某大型制造企业发现自身设备利用率不高，上马工业物联网项目后，数据显示，每天上午8点到9点之间设备效率最低，设备基本都没有开工。通过分析，企业发现问题所在：夜班加工完之后，往往把工件留到第二天白班处理。白班上班后需要把工件从机床上吊下来上新工件，因此在这个时间点，工人都在找天车、卸工件。以此为依据，企业进行了管理的优化，提高了设备利用率。

　　当然，挖掘工业物联网大数据里的业务秘密，从功能上，一个工业物联网平台承载着数据存储和发布、数据可视化展示以及数据的加工和流转三大内容。而当人工智能和物联网在越来越多的场景融合，AIoT成为必然趋势。人工智能+物联网，对于创新制造场景，发挥工业数据价值已经不可或缺。

　　李万祥介绍，用友YonBIP|AIoT智能物联网平台在生产管理、安全生产、产业链协同、废钢判定等众多场景，已经获得深入应用，让工业数据说话。

　　上海新朋联众通过用友精智工业互联网平台，打通工厂的设备数据和管理数据，实现了人、机、料、法、环全面对接，人均产值提升79.8%，缺陷率下降2‰。四川大西洋焊接材料股份有限公司通过智能产线改造，可实时统计生产设备OEE以及生产能耗。生产人员减少50%，综合能耗降低30%。济源钢铁上线机器视觉识别废钢，不仅判定结果客观公正、可追溯。更能与计量系统、财务系统无缝衔接，让数据不落地，每年预估节约成本2000万元。江铜贵冶基于平台沉淀工业大数据，通过用友精智工业大脑，提供智能算法的构建和优化服务，成功打造智能化生产调度指挥中心。

　　多年来，数据即资产已成为共识。然而，数据资产的价值衡量、转化甚至是交易却并不顺利。随着中央文件将数据纳入生产要素范围，数据是资产同时也是生产要素正在逐渐被企业所接受。基于AIoT，企业不仅能迅速采集未曾获得的数据，更将以此激活数据资产，实现生产全要素增值。