“在全球制造業(yè)戰(zhàn)略當中，德國工業(yè)4.0、中國制造2025和美國的工業(yè)互聯網這三個是最強的。美國代表了先進技術，德國代表了先進制造，中國制造的體量則是全球最大的。這三個戰(zhàn)略，對全球的影響最大。”同濟大學中德工程學院副院長、工業(yè)4.0-智能工廠實驗室主任陳明說道，“在我們的平臺上，原來只有前兩個，沒有工業(yè)互聯網。通過引入NI合作，把這個平臺也建立起來。所以現在這個實驗室體系變得非常完整，可以開展很多工作，發(fā)揮每個戰(zhàn)略各自的特點，最終為解決中國制造2025的問題而做出應用的貢獻。”
近日，同濟大學-美國國家儀器(NI)工業(yè)互聯網聯合實驗中心在同濟大學嘉定校區(qū)正式揭牌。該實驗中心由同濟大學和NI共同打造，是國內首個具有工業(yè)4.0全要素的智能制造實驗室。
什么是工業(yè)互聯網?
互聯網在消費領域創(chuàng)造了巨大的價值，從PC時代到移動互聯時代，由于互通互聯創(chuàng)造的價值不斷上升，互聯網應用成為資本寵兒，傳統制造業(yè)頗受冷落，美國制造業(yè)外流現象非常明顯，這引起了美國政府的警覺。美國總統奧巴馬在2013年明確表示，要“讓美國成為新增就業(yè)和制造業(yè)的磁場”，要確保下一場制造業(yè)革命發(fā)生在美國。
美國工業(yè)界開始考慮如何把互聯網在消費領域的成功復制到工業(yè)領域。通用電氣董事長兼首席執(zhí)行官杰夫·伊梅爾特(Jeff Immelt)曾撰文指出，我們忽視了IT技術“在工業(yè)世界所能創(chuàng)造的巨大價值——僅僅生產力提升一項即可帶來8.6萬億美元，這個規(guī)模相當于未來互聯網消費市場的兩倍。很明顯，下一波創(chuàng)新浪潮的主要驅動力將不會來自點播服務或視頻流這樣的領域 。”
他說：“現在，我們需要將同樣的精力和熱忱投入到工業(yè)領域，致力于解決醫(yī)療、基礎設施建設、電力和交通等方面的重大挑戰(zhàn)。”
因此工業(yè)互聯網聯盟(Industrial Internet Consortium)應運而生，在這個2014年成立的行業(yè)組織中，如今200多個會員不僅有通用電氣、IBM、英特爾與NI等美國公司，還包括華為、海爾在內的中國公司與歐洲、日本的眾多知名公司，以及加州大學伯克利分校、麻省理工學院無線網絡中心等大學與科研機構。
工業(yè)互聯網可以視為美國版本的工業(yè)4.0，但還是稍有區(qū)別，據工業(yè)互聯網主席周思哲(Joe Salvo)的說法，“工業(yè)4.0將傳統工廠改造為智能聯網工廠，是制造業(yè)的又一次革新。工業(yè)互聯網則不僅包含制造業(yè)，所有需要對數據與信息進行分析的基礎行業(yè)，例如家庭護理、交通運輸、電力能源以及水處理等行業(yè)，都是工業(yè)互聯網的應用場合。”
什么是預測性維護?
同濟大學與NI合作的工業(yè)互聯網實驗中心從預測性維護出發(fā)，逐步拓展到智能制造的各個環(huán)節(jié)，那么什么是預測性維護呢?
為了展示工業(yè)互聯網的真實應用場景，2016年2月工業(yè)互聯網聯盟公布了包括狀況監(jiān)控及預測性維護測試平臺(Condition Monitoring & Predictive Maintenance Testbed，簡稱CM/PM)在內的9個測試平臺(如今已經擴展到16個)，負責狀況監(jiān)控及預測性維護測試平臺的成員是IBM與NI。
狀況監(jiān)控(CM)是指通過安裝在設備上的傳感器來實時監(jiān)控設備運行狀態(tài)，預測性維護(PM)則把收集到的運行數據進行分析，以期在早期就能發(fā)現設備性能下降或出故障的跡象，并給出可執(zhí)行的處理措施建議，通知產線維護人員進行維護或排除故障，從而最大限度減少由于設備故障造成的停產損失，并降低設備維修成本。此外，對于設備的全程監(jiān)控也有利于設備廠商改進設備。
在揭牌儀式上NI發(fā)布的Insight CM Enterprise軟件進階版，就是CM/PM測試平臺解決方案。該解決方案直面日趨復雜的設備監(jiān)控問題，妥善解決了測試速度與測試數據量的矛盾，借助InsightCM，用戶可以深入掌握企業(yè)的資產設備狀況，以便進行機位的維護和操作。InsightCM與DIAdem、CompactRIO 等NI工業(yè)物聯網技術平臺相結合，可開展分布式傳感器測量、智能終端處理、分析與開放式通訊、數據管理等相關領域的研究。
沒有分析處理的工業(yè)大數據一文不值
中國制造2025提出用十年時間，邁入制造強國行列。但從我國工業(yè)發(fā)展的現狀來看，實現中國制造2025的任務非常艱巨。中國制造的現狀是能耗高、附加值低、處于價值鏈的低端。產品制造過程總體上是設計等同“畫圖”、制造依賴“人手”， 而依靠數字化、自動化尤其是技術創(chuàng)新等體現現代制造特征的要素明顯不足，與制造強國相比有很大的差距。
實現中國制造2025的目標，人才培養(yǎng)與觀念轉變是關鍵。正如同濟大學團委相關負責老師所言，中國制造2025的中流砥柱如今都在大學，但大學教育與產業(yè)脫節(jié)的現象由來已久，因此大學與產業(yè)緊密配合，讓大學生在校園階段就能夠接觸到行業(yè)最先進的技術與觀念就非常有必要。陳明院長也介紹，同濟大學工業(yè)4.0-智能工廠實驗室作為教育部制造與工業(yè)4.0的培訓試點，已經培訓了好幾批學員，不少行業(yè)協會也委托同濟進行相關培訓，大學作為人才培育基地不僅要做好基礎知識的培訓，還要永葆先進性，能夠讓學生接觸到行業(yè)最新的知識與觀念。
在觀念方面，不能把智能制造簡單地理解為信息化與自動化。“智能制造、互聯互通、物物相連，這是智能制造與傳統制造不同的地方，但自動化加信息化并不等于智能制造，”陳明說，“汽車生產線的自動化程度最高，信息化程度也最高，但現在汽車產線并不是智能化生產線。為什么?汽車產線是固定生產線，如果中間某個環(huán)節(jié)壞掉了，其他所有環(huán)節(jié)都要被迫停工，以后的自動化生產線一定是固定生產線嗎?采用動態(tài)的生產線，由頂層直接控制每一個環(huán)節(jié)，這樣的應用一定越來越多。很多企業(yè)都在講智能制造，但現在還沒有理解到這一點，等大家意識到這一點，才能夠理解互聯互通的意義。”
NI中國市場部經理湯敏也贊同這種觀點，“設備互聯互通產生的大數據如果得不到有效地分析處理，那么將一文不值。因此如何將工業(yè)大數據價值化，是智能化制造的根本問題。”
下載文檔
