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智能制造下一个风口:工业智能

讲述:杜力大小:1.99M时长:02:11
工业一般分为流程工业和离散工业。两者最大的差异在于生产的自动化程度、数据的可得性和工业的复杂度,而最大的共性在于,每一个场景都需求各异。
智能,可以理解为数据化以及建立于此之上的 AI。以产线自动化为始,多源异构的工业数据被采集、流转、分析并帮助形成决策和控制,端到端的解决方案就形成了当前行业 player 的典型画像。
整体来说,工业智能呈现一横,即整体架构,+ N 纵,即多个细分行业的格局。
对于工业领域的大客户来讲,现阶段需要的不是单个产品,而是端到端的整体解决方案。这虽说是现状,其实也是工业创业者的终极目标。然而路径选择很重要。
关于发展路径,业内主流认为自动化 - 数据化 - 信息化 - 智能化是工业用户进阶的合理顺序,并且前一阶段是后一阶段开始的必要条件。因此国内工业智能领域的企业在很长一段时间内,只关注自动化领域的机会,甚至将工业智能等同为“机器人”或者“工业自动化”。从用户现场的大量实践来看,这几个阶段存在着显著的先后顺序,但同时交叉渗透,迭代进行。
具体来看,离散制造行业大部分客户自动化程度不够,所以优先完成产线自动化。一些厂商以工业以太网和板卡实现设备互联,打通设备级数据,经过 MES 反馈到平台层,在不更换原有工控设备的基础上实现初步物联,用户接受度很高,业绩每年翻几番增长,趋势非常明显。
另外有一类厂商可以直接从顶层设计切入,在平台层以工业大数据平台或者场景化的 AI 模型服务用户,实时的解决业务问题。反过来在数据采集层,在一些数据不完善的局部加装传感器,加装智能化的检测设备,甚至于做小段的产线集成等。
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全部留言(3)

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  • 闰土-智能制造
    我是做MES的,现在离智能还比较远。
    3
  • jay
    坐了快10年MES,当前制造行业除了半导体类这种高端分支,其他分支对这部分的认知和投入都还非常有眼
    1
  • 慧长青
    工业智能,,也就是工业4.0的突破,解决工业大数据智能
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