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為何傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)都在做數(shù)字化轉(zhuǎn)型？

  數(shù)字化引領(lǐng)著各行各業(yè)的新潮流，產(chǎn)業(yè)價值鏈、供應(yīng)鏈和行業(yè)生態(tài)正在加速分解、整合與重構(gòu)。工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型一方面是來自市場的壓力，只要有一個參與者成功實施了數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目，那么市場中的其他競爭者也將被迫跟著轉(zhuǎn)型，否則就會面臨失去競爭力及市場份額的風險。另一方面工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠讓企業(yè)考慮以目前尚無法實現(xiàn)的方式來進行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，提高競爭優(yōu)勢，通過顛覆性的創(chuàng)新在市場中滿足客戶需求等。

  支撐工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵技術(shù)：

  (一)云計算/邊緣計算

  邊緣計算技術(shù)使信息處理更加靠近數(shù)據(jù)源，從而能夠在本地設(shè)備無法穩(wěn)定連接到數(shù)據(jù)中心資源的情況下提供(準)實時響應(yīng)與改進功能。Witium的WTG系列邊緣計算網(wǎng)關(guān)整體提升了解決方案的效能，能夠更快地響應(yīng)，具有更高的穩(wěn)健性、可靠性以及自主運行能力，對數(shù)據(jù)的存儲和處理更加靠近設(shè)備側(cè)，從而更符合法規(guī)的要求，包括隱私保護和安全性等方面。在邊緣計算網(wǎng)關(guān)就可以進行簡單地算法運算和數(shù)據(jù)篩選，可減少發(fā)送數(shù)據(jù)至平臺時產(chǎn)生的連接、數(shù)據(jù)遷移及帶寬成本。

  (二)人工智能與分析

  人工智能可加速來自工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)場數(shù)據(jù)的反饋，從而幫助企業(yè)進行合理決策。先進的分析技術(shù)可使企業(yè)在大數(shù)據(jù)中找到端倪，進而提升自身的品質(zhì)與責任。也從過往的經(jīng)驗當中“學習”并根據(jù)環(huán)境做出實時調(diào)整。

  (三)數(shù)字孿生

  數(shù)字孿生(DT)是“對現(xiàn)實世界中的實體或系統(tǒng)的數(shù)字化呈現(xiàn)”，包括其屬性和行為，能滿足一系列使用案例的需求。實現(xiàn)流程自動化，監(jiān)視工業(yè)設(shè)備在各環(huán)節(jié)的狀態(tài)，協(xié)助產(chǎn)提升產(chǎn)品的質(zhì)量問題;可協(xié)助制造業(yè)進行預(yù)測性維護、優(yōu)化運營效率以及確定資產(chǎn)維護策略;可以處理采礦業(yè)關(guān)于資產(chǎn)運行情況的數(shù)據(jù)，優(yōu)化維護決策。

  (四)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)

  工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是第四次工業(yè)革命浪潮中的一項核心技術(shù)。它指的是將傳感器驅(qū)動的物聯(lián)網(wǎng)擴展并用在非消費類應(yīng)用程序上。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)將邊緣計算與企業(yè)的系統(tǒng)、業(yè)務(wù)流程和分析技術(shù)連接并集成在了一起。例如制造業(yè)可通過Witium的預(yù)測性維護系統(tǒng)來優(yōu)化生產(chǎn)并最大限度地避免意外停機。

  上海輝泰Witium依靠上述技術(shù)推出了工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方案，為客戶提供WitExpert預(yù)測性維護服務(wù)。通過主動監(jiān)控設(shè)備、識別工業(yè)設(shè)備異常并提供預(yù)警和維修建議，在故障造成運營中斷之前進行處理。在流程工業(yè)中，這樣做有助于降低維護成本，提高正常運行時間和生產(chǎn)率。進一步實現(xiàn)工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

  WitExpert工業(yè)設(shè)備預(yù)測性維護系統(tǒng)由硬件和軟件兩部分組成，從傳感器、邊緣計算網(wǎng)關(guān)，再到軟件平臺都是Witium團隊自主研發(fā)。系統(tǒng)依托先進的物聯(lián)網(wǎng)工業(yè)AIoT技術(shù)，用MEMS三軸振動傳感器采集設(shè)備的振動數(shù)據(jù)及特征參數(shù)(如振動加速度、速度、溫度等)，計算并存儲設(shè)備的運行參數(shù)，自動生成日數(shù)據(jù)庫、歷史數(shù)據(jù)庫及報警庫。通過振動機器學習算法，將特征參數(shù)值與模型閾值進行比較，來確定設(shè)備當前是處于正常還是故障狀態(tài)，邊緣計算網(wǎng)關(guān)根據(jù)設(shè)備故障預(yù)測性維護診斷模型分析計算，一旦出現(xiàn)異常或者故障，第一時報警通知運行管理人員，實現(xiàn)振動預(yù)測性維護。幫助用戶查找產(chǎn)生故障的原因，識別、判斷故障的嚴重程度，為科學檢修提供指導，切實提高工廠的安全管理水平，促進工業(yè)企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。