工业数智化转型实践与思考
1. 背景与需求
- 背景：工业数智化转型的核心在于利用新的数字化技术和能力，挖掘数据价值，提升企业产品竞争力和服务模式。
- 需求：通过数据汇聚与知识流动产生价值，实现提质、增效、降耗、控险，推动企业的服务化转型。
2. 典型应用场景
- 健康评估与故障预警：如风力发电机、轨梁制造等设备的健康评估和故障预警。
- 备件预测与质量控制：如AMOLED面板阵列段TFT异常排查和黄金路径识别。
- 运维与优化：如风电场设计优化、智能微电网、电力交易优化等。
3. 关键技术特征
- 数据特点：海量高速长程多尺度，24小时持续产生，数据量大，数据来源广泛。
- 技术要求：需要深度融合知识OT、计算IT、数据DT，解决数据质量、模型构建、迭代演进等问题。
4. 实践案例
- 风力发电机研发：通过数据驱动的研发和协同设计，提升风力发电机的效率和安全性。
- AMOLED面板生产：利用大数据分析快速定位生产过程中的异常波动，提高生产良率。
- 轨梁制造：基于历史数据的优化寻优，缩短生产调整时间，提高良品率。
5. 挑战与对策
- 挑战：数据质量参差不齐，模型构建复杂，迭代过程漫长。
- 对策：采用敏捷开发和持续运行运维的方法，通过CRISP-DM和ModelOps过程方法，确保项目的顺利进行。
6. 共性分析方法
- 数据服务：统一集成、存储和管理多源异构数据，构建数字化设备全生命周期模型。
- 知识结构化：采用“特征量-征兆量-研判规则”等方法，实现故障定位和健康评估。
7. 行业展望
- 共性设备与模型：不同行业的共性基础工业单元和数据模型，促进跨行业的知识共享和应用。
- 创新平台：建设工业大数据创新中心，推动技术前沿发展，助力工业企业转型升级。
总结
工业数智化转型通过数据和技术的深度融合，提升了企业的生产效率和服务水平。关键在于数据的价值挖掘和知识的应用，需要解决数据质量和模型构建等挑战。通过实际案例和技术方法的应用，实现了从设备健康评估到生产优化的一系列创新成果。
