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基于数据要素的工业发展

发布时间:2024年03月26日 来源:中国自动识别网 作者:赵京鹤 姜海森 梁锋

无论是中国的智能制造还是德国的“工业4.0”,都是基于工业数据标准、工业数据治理和工业数据元素等方面展开的,可见数据要素变得尤为重要。将数据变成资产,再由资产演变成生产力,将成为工业数据核心发展路径,最终可成为推动工业发展的新动力和新方式。

随着云计算、大数据、互联网、人工智能、边缘计算等技术的不断普及,数据已经成为国家新兴的基础性战略资源,也是未来国家发展的基础性支撑要素。
纵观整个工业史,18世纪60年代至19世纪中期的第一次工业革命,通过水力和蒸汽机实现了工厂机械化;19世纪后半期至20世纪初的第二次工业革命,电力被广泛应用;20世纪后半期的第三次工业革命,出现了基于可编程逻辑控制器(PLC)的生产工艺自动化。前三次工业革命更多的是生产工具的革命,而第四次工业革命则是面向生产工具的数据要素。无论是中国的智能制造还是德国的“工业4.0”,都是基于工业数据标准、工业数据治理和工业数据元素等方面展开的,可见数据要素变得尤为重要。将数据变成资产,再由资产演变成生产力,将成为工业数据核心发展路径,最终可成为推动工业发展的新动力和新方式。
 
积极发展数字经济
随着云计算、大数据、互联网、人工智能、边缘计算等技术的不断普及,数据已经成为国家新兴的基础性战略资源,也是未来国家发展的基础性支撑要素。
党和国家高度重视发展数字经济。2019年10月,党的十九届四中全会首次提出将数据确立为新的生产要素;2020年3月,中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,把数据作为一种新生产要素首次写入了中央文件中,我国成为全球第一个在国家政策层面将数据确立为生产要素的国家;中共中央、国务院于2022年12月发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出了搭建我国数据基础制度体系的二十条政策措施,擘画了数据要素市场发展的宏伟蓝图;中共中央、国务院于2023年2月发布的《数字中国建设整体布局规划》提出了“到2035年数字化发展水平进入世界前列”的目标;同年,国家数据局成立。 
一系列重大政策、文件的出台,将数据确立为生产要素,将做强、做优、做大数字经济摆在现阶段经济发展的重要位置,将在发挥数据要素驱动作用、培育数据要素市场、形成数据要素产业链条等方面产生深远影响。
国家数据局等部门于2024年1月发布的《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》指出,支持工业制造类企业融合设计、仿真、实验验证数据,培育数据驱动型产品研发新模式,提升企业创新能力;支持企业打通供应链上下游设计、计划、质量、物流等数据,实现敏捷柔性协同制造;支持工业制造类企业联合软件企业,开发创成式设计、虚实融合试验、智能无人装备等方面的新型工业软件和装备。
 
数据要素推动工业模式创新
在工业领域,企业智能化转型已经发展多年。随着工业互联网和供应链协同平台的不断发展与深化,基于数字化的新模式逐渐被制造业所接纳。
这个过程产生了庞大的工业数据,而从这些数据中提炼出来的数据要素在很多方面发挥着重要作用。生产安全方面,生产过程中的设备运行与环境监控数据成为企业安全生产过程监管的重要内容;产品数字化档案方面,基于数字化的设计、生产、采购、物流、装配数据已成为贯穿工业制品全生命周期的数字化档案。供应链或产业链宏观统计数据成为支撑整个产业发展的核心资产。
在工业和信息化部举办的第五届中国工业互联网大赛中,本文作者在“面向重型装备行业设备域供应链一体化解决方案”项目中提出:基于数据要素构建供应链上所有环节,并在工业产品全生命周期沉淀重点数据要素,形成面向重型装备的全生命周期过程中数字化档案模式,打破了企业自行构建信息系统的传统自治方式,达成整个产业链的协同。
 
数据要素贯穿工业全生命周期
工业全生命周期主要包括设计、生产、装配、运维和使用五个层面。数据要素在这五个阶段均有参与,最终形成“数据链——业务链——价值链”的赋能。
设计层面
数据要素在设计阶段主要包括以下两部分内容:
在项目的规划论证阶段,通过数字化交付手段开展项目的预先设计与模拟装配,实现总体设计与主要产品设计的协同,最终在模拟装配中初步实现虚拟装配,从而满足规划与论证的需求,支撑项目的可行性论证。
在项目论证结束后,以规划论证为蓝本,开展各类设备产品及其部件的设计工作,具体包括设备BOM、工艺BOM、产品BOM、安装BOM及其他与设计、工艺、制造和安装相关的技术资料,形成整套的数字化交付文件。在此基础上通过三维仿真设计实现相关图纸的三维模型化,形成相应的三维数字化技术资料。
三维数字化技术资料贯穿整个产品从设计到生产的全过程。整个工程中的各类装备、设备及部件的智能化制造过程都依靠三维数字化技术资料完成各阶段的工作,并最终保证实体产品与产品的虚拟数字内容保持一致,从而为数字化装配和运维提供支撑。
生产层面
数据要素在生产阶段面向生产制造企业,围绕重型装备的主要设备与各类零部件开展定制化设计。在整个过程中要注重设备总装厂与零配件生产厂之间的协同。
生产服务主要分为数字化设计、数字化工艺设计、数字化制造和数字化质量检测四部分。其中,数字化设计主要是基于总体设计开展零部件的机械结构设计;数字化工艺设计则是在此基础上进行生产工艺、工序等方面的设计;数字化制造是按照相应的设计与工艺设计内容开展数字化加工与设备装配、形成相应设备产品的过程;数字化质量检测是以设计与工艺BOM为依据开展质量检测工作、输出质量检测报告的过程。
装配层面
数据要素在装配阶段主要面向项目的建设与装备安装现场,围绕基于数字化交付的安装工程开展设备的安装指导与安装过程监控。在整个过程中设备生产制造与装配服务的协同是离散制造企业向下游安装服务进行产业链拓展的重要标志。
数字化装配服务主要分为数字化装配指导与数字化装配验证两部分。其中,数字化装配指导是将原有的纸质二维装配过程通过数字孪生的方式转换为三维装配,为施工人员提供安装过程指导,将装配过程进行数字孪生,从而更加精准地定位装配问题,并开展远程指导;数字化装配验证则是围绕装配过程进行同步虚拟化操作,对安装过程进行验证和监督,保证安装过程和装配的最终结果与原有设计保持一致,或对于设计中不合理的内容进行修改,从而形成全新的数字化安装BOM和安装模型,并能用于支撑运维阶段的数字化判断。
运维层面
数据要素在运维阶段是通过对已完成安装的设备运行状态进行远程监测和远程检测,跟踪各类装备的使用状态和设备保养、零部件更换情况,开展设备预测性维护工作。
除此之外,基于物联网、工业互联网、数字孪生等先进技术,结合设备实际的运行过程,构建虚拟化设备运行环境,并在这个虚拟环境上加入设备运行诊断的各类模型和设备故障与解决方案的知识库,形成远程故障诊断运维体系。因此,在故障出现时,离散制造企业能够基于故障数据及诊断模型判断故障原因。模型可针对较为简单的故障,通过设备故障与解决方案库自动找寻匹配相应的诊断方案;而针对较为复杂且无法在知识库找寻到解决方案的故障,原厂可基于故障问题数据开展远程排查,形成相应的解决方案。
使用层面
数据要素以使用者维度构建供应链管理平台,实现对于供应链的协同管理。该过程以采购行为和供应商管理为主导,构建整体的产业链组织。在此基础上,数据要素针对设备使用过程的全生命周期管理构建设备运行监测、设备故障调度管理、设备台账等功能,旨在对设备的全生命周期运行过程进行管理。
 
作者单位:
赵京鹤 姜海森 北京航天智造科技发展有限公司/
梁锋 工业云制造(四川)创新中心有限公司
《中国自动识别技术》2024年第1期总第106期

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