需求解析

技术需求基本信息

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技术研发指南

随着新一代信息技术与制造业深度融合,工业互联网平台作为网络汇聚的节点和数据集成挖掘、智能应用部署的载体,不仅能够支撑工业技术、经验、知识的模型化、软件化、复用化,还不断优化研发设计、生产制造、运营管理等资源配置效率,实现企业降本增效、高质量发展。

1、制约因素

数据分析能力不足。构建基于海量工业大数据分析体系是工业互联网区别于传统数字化、网络化、智能化解决方案的最重要的特征。工业领域的行业机理、工艺流程、模型方法经验和知识需要积累,算法库、模型库、知识库等微服务也需要积累。当前工业研发、生产、采购、配送、设备管理等都需要高水平的数据模型和大数据分析能力,目前国内许多平台类企业面临的共同挑战就是工业大数据分析技术、人才严重不足,供给能力远远满足不了市场需求。

安全保障能力不足。工业互联网平台建设步伐不断加快,对安全的需求更加迫切,从原有的工控安全演进到设备、网络、数据的安全,在这个过程中,工业互联网平台安全领域的技术、管理、标准、政策法规体系方面的供给能力都不足。

2、技术难题

工业互联网平台是在传统数字化基础上叠加物联网、大数据、人工智能等新兴技术,实现不同设备、工序、区域以及不同结构的数据汇聚和建模分析,实现工业知识经验软件化与模块化和工艺创新应用的开发与运行,达到生产智能决策、资源优化配置、业务模式创新等。平台建设需解决仪表研发、制造、交付、运维等全生命周期的设备设施互通互联问题,智能设备互联互通延迟问题,平台信息数据安全问题和海量信息数据存储、查询、分析、管理问题。

1、技术目标

仪表制造全流程各环节数字化率80%以上,外采元器件和组件技术指标、

制造过程数据、产品出厂质检数据等存储率90%以上,90%以上的产品在其全生命周期可视化。

2、预期收益

平台建成后将实现设备、系统、过程参数、软件工具、企业业务需求和制造能力的互联互通,实现将供应链的各部分的运行情况真实快速地反映给决策者,内容包括各工序的加工时间,设备使用情况,在制品、成品库存情况等,快速找到生产链中的浪费,实现企业生产制造过程的降本增效、节能减排。通过设备间的互联互通、人机交互、数据沉淀和机理模型构建,实现生产的自动化与智能化,达到资源的优化配置等。

平台建成后,还有助于企业研发、制造、检验等多方位数据收集与沉淀,积累实践经验,集聚上下游企业,逐步构建自主掌控的智能制造生态,从而有助于帮助企业在国内高端市场竞争中提前占位,赢得主动。

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