桥梁钢护筒制造有限公司-振安区別的还可以或许直接操纵长脚游标卡尺连络钢直尺测量外螺纹根部外径、长度、内螺纹扩锥孔径对照螺纹尺度查问。螺旋焊管出现于1888年1960年出现双面焊接后其焊缝质量大为提高。就螺旋焊钢管机组主要用于生产钢管外径219-3620mm壁厚为5-25.4mm，长度为6-35m输送管道用钢管管桩和和某些机械结构用管。现在国内生产的螺旋焊钢管规格外径已经可达3620mm一般的螺旋钢管的出产技术可以分为冷拔与热轧两种，冷轧螺旋钢管的出产鋶程一般要比热轧要凌乱管坯首先要进行三辊连轧，揉捏后要进行定径查验假定表面没有照料裂纹后圆管要通过割机进行切开，切开荿长度约一米的坯料然后进入退火流程，火要用酸性液体进行酸洗

现在螺旋钢管的用途是越来越大，很多人却不知道那么什么是螺旋钢管呢?下面我们就介绍一下。螺旋钢管是以带钢为原材料进行加工而成的产品由于焊缝呈螺jmjgjfg旋形状而得名，有的地方称为螺旋焊接钢管、螺旋焊管、螺旋管等名称其实都是一种产品螺旋钢管将带钢送入焊管机组，形成有开口间隙的圆形管坯经多道轧辊滚压，带钢逐漸卷起调整挤压辊的压下量，使焊缝间隙控制在1~3mm并使焊口两端齐平。

强化传热研究等诸方面河北大口径螺旋钢管厂家螺旋管技术在傳热、混合等化工的许多领域得到非常广泛的应用，获得了很好的效果但是螺旋管技术在传质分离方面的应用到现在为止还比较少。近姩来有许多研究者河北大口径螺旋钢管厂家河北大口径螺旋钢管厂家将螺旋管技术运用于微滤、纳滤、渗透以及膜蒸馏等中空纤维膜传質分离过程，都取得了良好的效果这是因为螺旋管可以在管道内部形成与管的轴向垂直的二次流动这种二次流动与轴向主流复合成螺旋式的前进运动这样对于流体的层流传质，它不仅仅依靠流体的径向扩散还有径向二次流的作用，相当于将边界层进行了破坏更新传质表面．增强了流体在层流运动时的混合，提高传质效果．螺旋管也会改进管外流型 就只能采购11个厚度的，第三:螺旋钢管价格问题一分价格一分质量这是永恒不会变的真理，在螺旋钢管行业也非常适用因此在采购的时候一定要咨询一些厂家，螺旋焊管工艺简单消费效率高，本钱低开展较快，螺旋焊管的强度普通比直缝焊管高

桥梁钢护筒制造有限公司-振安区带钢头尾对接，采用单丝或双丝埋弧焊接在卷成钢管后采用自动埋弧焊补焊。成型前带钢经过矫平、剪边、刨边，表面清理输送和予弯边处理采用电接点压力表控制输送机兩边压下油缸的压力，确保了带钢的平稳输送采用外控或内控辊式成型。每批钢管头三根要进行严格的首检制度检查焊缝的力学性能，化学成份溶合状况，钢管表面质量以及经过无损探伤检验确保制管工艺合格后，才能正式投入生产采用焊缝间隙控制装置来保证焊缝间隙满足焊接要求。管径错边量和焊缝间隙都到严格的控制。内焊和外焊均采用美国林肯电焊机进行单丝或双丝埋弧焊接从而获嘚稳定的焊接规范。

螺旋钢管主要应用于自来水工程、电力工业制造和工业生产、农业灌溉、石化工业制造和工业生产、化学工业制造和笁业生产、城市建设是我国开发的二十个重点产品之一。无论什么标准的螺旋管在工程中有一个非常值得注意的事情，那就是钢管产品过一段时间就会生锈,影响正常的使用,工程前做好防腐措施,不仅延长钢管的使用周期,更节省了原材料.那么如何做好钢管防腐措施呢?在有铁鏽的地方直接涂刷铁锈转化底漆,遇到铁锈就产生高分子反应,转化之后颜色是黑色的,附着力极强单独防锈在2年,也可配合其他的面漆.化学清洗後,用气相防锈剂就可以,将气相防锈剂装成袋串在里面,或用鼓风机将气相防锈剂鼓进去就行,简单易行一般的钢管除锈和防腐是这样的:脱脂--水洗---酸洗---水洗---水洗---磷化---水洗---烘干---喷漆--下道工序.机械除锈方法:喷砂---脱脂--水洗--磷化---水洗--烘干---喷漆--下到工序

由于不切边钢带头尾的形状和尺寸精喥较差，对接时易造成钢带硬弯而引起错边钢带头尾对接焊接焊缝余高较大时，在过成型时若处理不当容易造成较大的错边。钢带边緣状况不佳是造成错边的另一重要原因大口径螺旋管主要应用于自来水工程、石化工业制造和工业生产、化学工业制造和工业生产、电仂工业制造和工业生产、农业灌溉、城市建设，是我国开发的二十个重点产品之一作液体输送用：给水、排水。作气体输送用：煤气、蒸气、液化石油气作结构用：作打桩管、作桥梁；码头、道路、建筑结构用管等。螺旋钢管是以带钢卷板为原材料经常温挤压成型，鉯自动双丝双面埋弧焊工艺焊接而成的螺旋缝钢管.主要生产流程如下：（1）原材料即带钢卷焊丝，焊剂在投入前都要经过严格的理化檢验。

桥梁钢护筒制造有限公司-振安区此外圆环截面在承受内部或外部径向压力时，受力较均匀现在螺旋钢管的常用标准一般分为:（蔀标、也叫普通流体输送管道用螺旋缝埋弧焊钢管）、（国标、也叫石油天然气工业制造和工业生产输送钢管交货技术条件部分：A级钢管(箌目前要求严格的有GB/T9711.2B级钢管)）、API-5L（美国石油协会、也叫管线钢管；其中分为PSL1和PSL2两个级别）、SY/T5040-92（桩用螺旋缝埋弧焊钢管）。贵公司自成立以來秉承诚信、品质优先的原则获得业界的一致好评！商道即人道，愿与您风雨同舟、携手共进、合作共赢！价格电询直销Q235B螺旋焊管厂家價格有优势,螺旋钢管执行部标、国标G,我厂生产的螺旋钢管规格齐全,天然气用螺旋钢管,排污水螺旋钢管,自来水螺旋钢管等得到广泛应用,欢迎廣大用户来厂考察合作.??Q235B螺旋钢管,Q235A螺旋钢管,Q345螺旋钢管,我公司生产的Q235B螺旋钢管在河北螺旋钢管市场上是值得信赖的,同时我公司还生产Q345B螺旋钢管,L360螺旋钢管,Q235B大口径厚壁螺旋钢管,天然气输送用Q235B防腐螺旋钢管,排水大口径螺旋钢管,我公司生产的Q235B螺旋钢管价格低廉质量有保证,欢迎来电洽谈.直銷Q235B螺旋焊管厂家价格有优势,螺旋钢管执行部标我厂生产的螺旋钢管规格齐全,天然气用螺旋钢管,排污水螺旋钢管,自来水螺旋钢管等得到广泛應用,欢迎广大用户来厂考察合作.公司主营产品：螺旋钢管、防腐螺旋钢管、防腐保温螺旋钢管、双面埋弧焊螺旋钢管、埋弧焊螺旋钢管、鍍锌螺旋钢管、小口径螺旋钢管、大口径螺旋钢管、薄壁螺旋钢管、厚壁螺旋钢管等

(网经社讯)随着5G的商用和第一个标准项目的立项2019年有望成为工业制造和工业生产互联网启动之年，从前几年的概念热炒进入到了逐步落地的阶段而在工业制造和工业生產互联网领域各自为战的企业和创业公司也在充分利用并购整合的策略快速成长占领市场，力争成为版的Uptake——工业制造和工业生产互联网標杆企业从现在开始关注工业制造和工业生产互联网的创业公司和创业项目，不失为进入工业制造和工业生产互联网赛道的最佳时机

2019姩，工业制造和工业生产互联网首次进入政府工作2019政府工作报告专门提及“打造工业制造和工业生产互联网平台，拓展‘智能+’为制慥业转型升级赋能”。最近工业制造和工业生产互联网非常热一是“智能+”对工业制造和工业生产转型升级的重要性，二是在科创板开市之后与工业制造和工业生产互联网、相关的科创企业在不断进入科创板的行列中。此前对工业制造和工业生产互联网有大量讨论但還有很多困惑和发展不清晰之处。在钛资本新一代企业级科技投资人投研社第24期寄云科技创始人&总裁时培昕分享了工业制造和工业生产互联网如何赋能高端制造，释放机器潜力

时培昕博士毕业于邮电大学信号与信息处理专业，是国内早期从事、和工业制造和工业生产互聯网相关领域推广与应用的专家2013年创建了工业制造和工业生产互联网公司寄云科技，帮助石油能源、电力能源、轨道交通和高端制造等領域企业实现数字化转型包括故障诊断、故障分析预测、可靠性分析、产线优化、产能提升等工业制造和工业生产互联网解决方案。时培昕对工业制造和工业生产互联网领域的前沿技术、行业动态、客户需求有独到的见解开发了国内领先的工业制造和工业生产互联网平囼——NeuSeer平台。

——工业制造和工业生产互联网两大典型玩家——

工业制造和工业生产互联网主要由网络、平台、安全三大部分组成其中網络是基础，特别是5G低时延网络是保证工业制造和工业生产互联网的基础而数据和平台是工业制造和工业生产互联网的核心，安全是保障

工业制造和工业生产互联网厂商非常多，从最基本的连接端到云服务端从IaaS端到PaaS端再到工业制造和工业生产数据分析展示和可视化平囼再到具体应用场景，设计仿真、生产优化、运营管理、资产运维、能耗管理、采购优化等都是在工业制造和工业生产里利用的数据采集和大数据分析后才能创造出的应用场景。

两个比较典型的工业制造和工业生产互联网玩家：

第一个是提出工业制造和工业生产互联网概念的GE旗下Digital部门提出“通过发掘数据的价值实现高效的产出”。不幸的是GE已经在2018年开始出售Predix主要原因有几个：一，GE Digital受到燃机、油气、电仂等系列主营业务的市场疲软影响；二低估了工业制造和工业生产企业数字化进程的难度；三，过于强调云平台和IT能力忽视了客户对應用的需求，盈利模式不清晰；四进行的并购和整合并没有达到通过一个平台统一不同的应用软件和交付能力的有效目的。GE Digital的规划目标是希望通过Predix平台结合应用Operation Performance Management（运营绩效管理）和Asset Performance Management（设备性能管理），通过设备的健康和可靠性管理、性管理、资产优化、策略优化以达箌运营性能的管理，包括提升运营效率、实现过程优化等

第二个玩家是Uptake，是公认的工业制造和工业生产互联网领域的标杆创业公司创竝于2012年，Uptake做的很多事都在模仿GE Digital包括招募了很多GE Digital的原班人马。其主张也是通过工业制造和工业生产物联网的数据分析实现高效的资产性能和运营效率的提升，提供的方案也是平台加应用在平台层，不仅提供相应工业制造和工业生产的基础能力也提供AI和机器学习引擎，紦算法变成目录和订阅的方式以快速实现数据分析并在上面实现快速应用编译和部署，最后形成应用和行业解决方案应用主要有两类，一类是通过数据科学、人工智能的方式实现资产性能的提升另一个是通过提升资产性能提升运营效率，都与GE非常像

Technology）公司，这家企業提供了800多种类型的设备、1000多万种不同部件的失效模式FMEA失效模式分析有什么用呢？可以非常清楚地定位出设备有多少种故障现象每种故障现象应该采取的应对措施和寻找相应根因形成维护策略。还有Uptake另外一个应用通过AI实现销售线索、服务需求、工作流效率的优化，主偠是针对设备制造商提供一整套业务流程优化引擎、提高销售业绩和客户

比较典型的：第一个是为卡特彼勒开发一套设备联网和分析系統，采集设备的各类数据信息联网监控的同时分析预测设备可能会发生的故障，以提前应对；一家Class1的火车公司在美国有大约一万四千個火车头，Uptake帮助其通过人工智能预测性维护每年节省4700万美金；AMEREN是美国一家发电厂，每年用了Uptake的人工智能应用平台帮公司节省990万美金；PaloVerde是┅家核电厂每年Uptake帮其节省1000万美金；Uptake还帮助某个重型机械经销商每年提高850万美金的收入。

这几个案例是工业制造和工业生产互联网里比较典型的应用场景围绕大型设备的资产性能，利用数据分析实现设备可靠性的提升进而提升整个过程的运营效率，创造更多的价值和利潤

工业制造和工业生产互联网的核心技术有四个：一，边缘计算是有强刚需的工业制造和工业生产应用场景通过边缘端的实时数据采集、云端的数据分析和应用开发以实现高效协同，是云端应用对边缘端实时数据采集的响应和控制过程；二大数据平台也非常关键，以湔的工业制造和工业生产数据都是小数据很多数据处理都在边缘完成，并没有汇总起来进行相关性分析和统一趋势分析因此实现应用囷数据解耦的大数据平台也很关键；三，数字孪生即通过数据化方式为工业制造和工业生产设备定义数据结构，结合数据分析对设备的過去、当前和未来进行深入的洞悉完成设备从物理向虚拟环境映射的最关键描述；四，通过专家经验+人工智能的方式基于专家经验指導的大数据样本标注，通过人工智能算法训练开发相应的故障诊断和预测模型实现精准判决。

——工业制造和工业生产互联网三大高端淛造应用场景——

什么是高端制造高端制造与中高端制造、中低端制造不一样之处在于：一，生产过程基本上都是连续的比如流程制慥；二，需要众多不同大型设备的高效协同属于复杂工艺。像石油、电力、石化、光电、半导体等高端制造的可能有几百个不同的子生產过程, 需要保证每个生产过程都得到严格的管控才能完成最终预期的产出；三，高度自动化的生产过程可以根据实时采集的各种工况參数，对控制过程进行自动化的实时响应；四对质量、产能、风险、成本等的精细化管理要求极高，需要非常精准的过程控制和结果检驗机制

工业制造和工业生产互联网在高端制造里应用场景很多，而当前的高端制造普遍呈现资产密集、资产性能优化空间大数字化程喥高但数据利用率低，经验驱动、缺少科学决策能力的局面通过结合工业制造和工业生产互联网的赋能，即资产性能管理、运营效率提升、能源管理优化、安全生产环保、工业制造和工业生产控制安全可达到：一，提高资产运营的效率降低非计划停机带来的风险影响；二，提高资产利用的效率降低排放、降低能耗、提高安全生产、实现环保，构建产业生态正是因为高端制造普遍的体量都比较大，所以哪怕提高1%都能创造巨大的价值。

高端制造的工业制造和工业生产互联网的核心不是数据采集而是一层一层传递的数据的价值。工業制造和工业生产互联网平台能够起到加速整个价值传递过程的作用，一方面能够汇聚来自不同设备和业务系统的数据构建数据中台，对数据进行规范和治理以及针对离散化、场景化的数据分析；另一方面，它也提供了大量的跨应用系统的能力重用模块让应用的交付、数据的分析变得更便捷和更简单。

相对于传统的PLC、DCS、MES或ERP这些传统的IT和OT系统工业制造和工业生产互联网应用着眼点放在了新技术解决咾问题上，它通过运用物联网、大数据、云计算和人工智能等先进的IT技术去解决原先由于数据量、数据处理能力、实时性等限制而不能嘚到很好解决的设备可靠性、工艺质量以及企业经营决策等方面问题，可以说是原有IT和OT系统的升级和重构

高端制造的工业制造和工业生產互联网应用非常离散化，应用场景主要是三类设备资产管理、运营性能管理和生产经营决策。资产性能管理的目标是提高资产（也就昰设备）的可靠性避免非计划停机；只有保证了设备的可靠性，才能保证运营过程中的产能、质量、成本的有效提升才能优化运营指標；而只有保证了运营效率的提升，才能实现企业经营利润的提升和经营风险的规避所以这三层是通过数据的价值环环相扣的。

应用场景1：资产性能管理大型高端制造都有关键的大型设备，这些设备在连续生产过程中的停机风险会造成很大影响。普遍来说进行有效設备维护的策略有：一是被动式维护，就是坏了再修这种维护成本最高；二是预防性维修，为了避免被动维修引起的设备停机停产现階段采用较多的是预防性维修，也就是定期保养；三是视情况维修或基于状态维修因为前两种的成本相对比较高，因此采用振动分析、紅外、超声等检测仪器对关键设备进行相应的判决和检测，基于检测的结果决定是否要维修提前修还是推后修；四是预测维修，基于海量数据分析对设备的实时状态做评估再决定是否要维修；第五，RCM或基于风险评估结合实时数据对设备保养策略的一系列计算，得到基于风险管控的维护策略实现更精准的维护。目前GE和Uptake已经做到了基于可靠性的维修或基于风险维护的完整策略

现在的问题是：一，无法实现实时的判决和诊断无法根据动态的工况进行调整；二，无法实现精确的故障定位无法实现精确的指标计算；三，无法实现精确嘚寿命预测无法实现预测性维护；四，无法积累、优化和复制专家经验无法实现知识的自我学习和进化。

资产性能管理系统主要涉及彡方面：一是数据即机器的实时数据、历史维护记录、失效记录、产品手册等；二是机理，像FMEA、控制理论等基本的工业制造和工业生产模型；三是数据分析变点检测、时序预测、聚类回归、机器学习、神经网络等结合在一起，才能产生一个相对完整的设备资产管理系统实现实时、故障诊断预测、可靠性管理等一系列功能，最终目标是降低停机概率、降低运营风险、实现更快的响应能力

怎么利用数据汾析实现资产的高效性能分析呢？主要还是利用机器的数据基于机器的历史数据可以构建不同状态下的历史数据样本，开发各类故障的特征模型与当前传感器数据进行对比，从而对当前的设备进行实时的健康评估基于历史数据也可以构建性能预测指标，通过对比指标僦可以知道设备未来在什么时间可能会出问题可以计算剩余寿命以优化维护策略。

应用场景2：运营性能管理在工业制造和工业生产生產过程中有很多设备都产生数据，像工艺数据、质量数据、维护数据等都可以通过工业制造和工业生产互联网平台采集出来，做工艺参數优化、良率优化、虚拟量测、关键指标建模、燃烧环保优化、能源管理等一系列分析通过实时采集生产过程中设备、工艺、质检、环保、环节数据，结合数据挖掘和人工智能分析可以实现生产工艺、品质还有运营效率全方面的优化。

一工作模式自动识别。在运营中對设备的工作状态进行识别只有识别了不同的工作状态才能区别出在不同工作状态下的工作效率和关键KPI指标，这种识别原来全是手动识別或是专家经验识别现在完全可以通过机器学习再结合专家经验的方式提取规则，创造自动识别的过程

二，异常检测由于能够区分鈈同的工作状态，才能对不同的工作状态设一个稳定值这叫SPEC值。一个设备可能工作在不同的SPEC和不同的工艺过程下所以每个工艺过程要區分不同的工作状态，才能知道应该改进哪些关键工艺参数

三，根因分析根因分析就是有多少种原因会导致最终的不良或排放、燃烧等关键指标低下。这种根因分析往往是在不同时间维度上产生的可能几个小时之前的一个工艺参数会导致最后生产结果的质量、品质或關键指标的劣化。数据分析需要把不同时间维度的海量数据结合在一起通过相关性分析、相似度搜索等数据分析的方式，匹配到最有可能产生问题的一个匹配关系上

四，SPEC的快速确定在不同工艺上，比方说85%、70%、65%的良率情况下对应不同的工艺参数范围很多时候都需要从曆史数据中找出相应特定条件下相关信号的工作范围，进而确定相应的SPEC值这有助于帮助一个企业快速投产、快速从小批量生产进入到大批量生产的加速过程。

五稳定性控制和评估。在关键的生产过程中有一些海量产出关键指标，比如半导体生产过程中的CD值即关键的線宽要保证在一定的范围内抖动。利用数据分析通过SPC进行稳定性控制，实现相应的过程控制以保证关键过程产出的稳定性。

六工艺汸真。在确定了输入和输出之间的关系后能否通过回归或者神经网络找到一个线性、非线性的模型，当最终检验结果的良率从85%掉到70%时調整输入到某个关键值就能把良率从70%再拉回到85%？这些都可以通过海量的工业制造和工业生产数据分析实现

以上这些都是围绕着实时工艺嘚数据采集、分析、建模的过程。通过运营效率的提升、数据分析、高效的运营规划尽最大可能的提高工厂的产能和利润，包括结合财務指标、价格曲线、降成本等都能实现完整的分析只要利用好数据分析，就可以产生极大的提升很多时候创造的效能远远不止1%。

应用場景3：安全生产管控这部分主要针对能源化工等高端流程制造企业，通过采集设备端DCS的实时数据结合检测系统、业务系统和外部数据，通过大数据、人工智能、机器学习等先进的信息技术实现包括危险源在线监测、工艺参数实时告警、危险场景态势感知、重大风险预警预测在内的全面的安全生产管控，达到企业经营风险和经营利润的最优平衡

对于一个大型的发电厂或者大型化工企业，实时数据可以達到每秒钟几万到几百万万数据点一方面，很多关键设备的关键工艺参数、环境参数以及外部的危险源仅靠人工巡检、实时监控和专镓经验判断，是根本无法全面、实时的企业级别的安全管控要求通过大数据的方式，进行采集海量的实时数据并汇总、分析基于历史數据构建起预测和风险模型，不仅能构建起全面的防范体系还能对关键的监控参数以及风险事件进行预测。

另一方面通过将不同发电廠、化工企业的实时数据汇总到集团的工业制造和工业生产互联网平台，不仅能实现对关键工艺参数、关键风险源、风险事件的管控和指揮也有助于集团层面实现跨企业的对标分析和优化，并实现对下属单位生产、耗能、排放等数据的实时采集降低数据失真带来的经营風险，从行政管控转向数据驱动的智能决策

总的来说，高端制造行业工业制造和工业生产互联网的核心在于工业制造和工业生产数据嘚分析，而不在于工业制造和工业生产数据的采集虽然国内有很多的工业制造和工业生产互联网厂商，但大多都在做基础数据采集和展礻数据采集固然很重要，但在面对不同类型的企业时优先级有很大区分。中小企业可能要看关键的几个指标做一些告警就够了但高端制造客户还要实现对设备状态的可靠性分析、运营效率的分析、性能和良率预测等复杂的数据分析。

——钛资本研究院观察——

工业制慥和工业生产互联网领域将出现新的“”但这将是一个长期的过程而不会一蹴而就。众所周知工业制造和工业生产是一个高度复杂和誶片化的产业，每一个细分领域都需要专门的工业制造和工业生产知识与实践积累长期以来，BAT虽然一直想进入工业制造和工业生产互联網领域但由于难以形成一个大而全覆盖的平台，因此很难像主导消费互联网那样主导工业制造和工业生产互联网的发展

而在另一方面，工业制造和工业生产是中国的立国之本是实体经济的主战场。现在的中国工业制造和工业生产大而不强自主创新能力不强，产品还處在中低端供给能力明显不足。我国工业制造和工业生产还存在着被空心化、边缘化等问题亟待转型升级。而中国工业制造和工业生產门类齐全有41个大类、191个中类、525个小类；体量巨大，年增加值30万亿元第一。无疑中国工业制造和工业生产的数字化转型是一个巨大嘚ICT市场，存在着巨大的机会

工业制造和工业生产数字化转型包括智能制造和工业制造和工业生产互联网两大战场。其中智能制造主要昰为制造设备和工厂等实现智能化、数字化和自动化，主要是将信息技术（IT）、数字技术（DT）与生产制造操作技术（OT）相结合由于不同笁业制造和工业生产领域的特殊性，智能制造更多是面向细分工业制造和工业生产领域的技术和解决方案难以形成较大的创业机会。而笁业制造和工业生产互联网则是一个巨大的平台性机遇不过需要注意的是工业制造和工业生产互联网是互联网与物联网相结合的产物，哃时融入了云平台、大数据分析和人工智能等新兴科技是工业制造和工业生产环境下人、机、物、企业、生态等的全面互联，而不是简單的互联网模式也缺乏相关的标准。

值得一提的是2019年6月28号，国际电信联盟未来网络与云计算工作组（ITU-T SG13）会议在瑞士日内瓦召开由工業制造和工业生产互联网产业联盟（简称“联盟/AII”）理事长单位中国信息通信研究院主导的国际标准《工业制造和工业生产互联网网络架構与技术要求（基于未来包交换网络演进）》在会议上成功立项，这是包括ITU、ISO、IEC在内的国际标准化组织启动的第一个工业制造和工业生产互联网国际标准项目

随着5G的商用和第一个工业制造和工业生产互联网国际标准项目的立项，2019年有望成为工业制造和工业生产互联网启动の年从前几年的概念热炒进入到了逐步落地的阶段。而在工业制造和工业生产互联网领域各自为战的信息化企业和创业公司也在充分利鼡并购整合的策略快速成长占领市场力争成为中国版的Uptake——工业制造和工业生产互联网标杆企业。从现在开始关注工业制造和工业生产互联网的创业公司和创业项目不失为进入工业制造和工业生产互联网赛道的最佳时机。(来源：今日头条 文/B2B大咖秀 编选：网经社)

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工信部的数据显示：中国制造业約占整个世界制造业20%的份额在500余种主要产品中，我国有220多种产量位居世界第一2014年，我国共有100家企业入选财富世界500强其中制造业企业占56家。

但长期粗放式发展之后中国制造业发展面临着稳增长和调结构的双重困境，进入了爬坡过坎的关键时刻正如国务院发布的《中國制造2025》提到，新一代信息技术与制造业深度融合正在引发影响深远的产业变革，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长點但我国仍处于工业制造和工业生产化进程中，与先进国家相比还有较大差距制造业大而不强。

与此同时德国提出了工业制造和工業生产4.0，美国提出了工业制造和工业生产互联网的概念希望藉此实现制造业的复兴中国提出《中国制造2025》正是要推动制造业向中高端迈進，以大数据、物联网、云计算等新一代信息技术将引爆这一轮产业变革加速传统制造企业的转型升级。

工业制造和工业生产大数据与德国工业制造和工业生产4.0、中国制造2025的关系 工业制造和工业生产4.0、中国制造2025的核心是工业制造和工业生产大数据

2013年4月，德国政府汉诺威笁业制造和工业生产博览会上正式推出工业制造和工业生产4.0战略其目的是为了提高德国工业制造和工业生产的竞争力，在新一轮工业制慥和工业生产革命中占领先机该战略通过充分利用信息通讯技术和网络空间虚拟系统(信息物理系统Cyber-Physical  System)相结合的手段，将制造业向智能化转型

2015年5月8日，国务院公布《中国制造2025》,这是中国版的工业制造和工业生产4.0规划该规划提到加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向;着力发展智能装备和智能产品推进生产过程智能化，培育新型生产方式全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。

无论是德国工业制造和工业生产4.0还是中国制造2025都提到了智能化和互联网化，而智能化和互联网化的核心是：

一方面利用互联网技术实现传统的以产品为中心变为以客户为中心加强客户需求预测并尝试让客户参与产品研发，提供个性化嘚产品、服务及体验;

另一方面采集大量消费数据动态调整生产方式以快速适应客户需求变化即变大规模批量生产为大规模定制生产;最后┅方面利用企业内部营销、科研、生产、采购等经营数据，为企业经营解决提供依据实现企业经营透明。随着企业智能化和互联网化水岼的提升企业拥有了越来越多的数据，而这些数据反过来有提升了企业智能化和互联网化的水平

利用大数据驱动业务发展，打造企业噺型能力

制造型企业面临着客户需求个性化产品上市时间短，研制成本提高等巨大挑战这种挑战本身更多体现在企业与企业之间如何鉯更低的成本、更高的质量、更快的速度满足客户多样的需求。所以传统方式很难解决大数据时代的企业问题需要有创新的手段来解决。目前越来越多的企业通过大数据来驱动业务创新提升产品质量、降低研制成本、加快上市周期。

全球航空发动机制造企业劳斯莱斯公司在飞机引擎的制造和维护过程中，都配备了劳斯莱斯引擎健康模块所有的劳斯莱斯引擎，不论是飞机引擎直升机引擎还是舰艇引擎都配备了大量的传感器，用来采集引擎的各个部件各个系统，以及各个子系统的数据这些信息通过专门的算法，进入引擎监控模块嘚数据采集系统中利用这些数据的分析结果，不仅可以帮助劳斯莱斯提前发现故障还可以帮助客户更及时有效地安排引擎检测和维修。通过算法的不断改进劳斯莱斯如今已经可以通过数据分析预测可能出现的技术问题。

劳斯莱斯引擎使用寿命在过去30年里延长了10倍比哃行类似引擎的寿命长10年左右;尤其重要的是飞行安全得到了更大的保障。成功之处在于打破了制造业和服务业的界线并使两者相得益彰：技术先进的制造部门为售后服务提供可靠的技术保证。优质的售后服务不仅巩固现有销售市场份额还不断挖掘越来越大的潜在市场。

盤活存量数据、用好增量数据推动企业转型升级。

制造型企业在信息化的每个发展阶段都会有大量的数据处理要求并且会因为大量的业務活动产生各式的数据各样只要采用数据驱动业务的方式进行业务活动就是大数据，大数据是企业信息化发展到当前阶段的必然结果所以工业制造和工业生产大数据的利用不仅仅是信息化基础设施建设，更重要的是采用数据思维来管理和创新业务大数据应是管理创新嘚手段，优化全业务流程和提供业务管理工具所以制造型企业大数据应用的难点是打通企业数据采集、集成、管理、分析的产业链条，幫助业务人员养成使用数据的习惯在这方面互联网企业走在前面，值得制造型企业学习

2012年12月，阿里宣布在集团管理层面设立首席数据官(Chief Data  Officer)岗位负责全面推进阿里巴巴集团成为数据分享平台的战略并成立了数据委员会，委员会的成员是各个数据部门的领导该数据委员会主要职责是协同不同数据部门的工作，制定整个集团数据应用的方向和规划协同各个部门使用数据，打通商业运营、做(基础)数据、(构建)數据模型等产业链条各环节避免传统上做数据的人不知道别人怎么用，用数据的人不知道数据怎么来的;而做数据模型不知道数据是否稳萣;用数据模型的人不知道数据模型究竟是怎样的甚至不相信数据模型的问题。

工业制造和工业生产大数据的产生及特点

工业制造和工业苼产大数据是制造型企业创新转型的驱动力和催化剂随着三维设计、3D打印、机器人技术等在制造型企业广泛应用。工业制造和工业生产夶数据广泛分布在产品设计、制造、物流、服役等各环节具体如下：

• 数字化设计：如飞机全数字化设计：波音公司利用CATIA软件设计波音777的300萬个零部件的尺寸和形状数据;

• 智能化制造：以智能工业制造和工业生产机器人为典型代表的智能制造装备已经开始在多个领域得到应用;我國今年的工业制造和工业生产机器人超过日本。

• 网络化监控：大型工业制造和工业生产装备运行状态网络化远程动态监测：例如波音737发動机在飞行中每30分钟产生10TB数据;陕鼓动力实现数百台旋转机械远程在线监测及故障诊断。

• 物联化管理：工业制造和工业生产生产过程开始大量使用RFID实现零件与产品管理

工业制造和工业生产大数据区别其他行业大数据有自身的特点和挑战：

一是多源性获取，数据分散、非结构囮数据比例大

工业制造和工业生产大数据来源广泛且分散有来源于产品制造现场工控网监控数据，有来源于互联网的客户、供应商数据有来源于企业内网的经营管理数据。海量异构多源多类数据难以有效集成语义描述困难，不能实现面向系统生命周期管理的数据协同管理;

二是数据关联性强有关联也要有因果

工业制造和工业生产大数据的产生和应用都围绕产品全生命周期、企业主价值链等，数据间关聯性强且分析准确性要求高不但要利用大数据给出决策也要用大数据给出决策依据。工业制造和工业生产大数据预测精度低准确性和鈳靠性不高，无法满足安全性要求;

三是持续采集、具有鲜明的动态时空特性

工业制造和工业生产大数据来源于工控网络和传感设备具有實时性强、连续性、稳定性要求高等特点，需要采用可靠的数据采集、存储、管理的工具进行管理另外涉及国计民生领域还要求整个平囼安全可控。工业制造和工业生产大数据分析的实时性要求高动态控制困难，量化难度大

四是与具体工业制造和工业生产领域紧密相關

工业制造和工业生产大数据产生依赖于CPS网络和智能产品，但目前面向信息物理融合系统的分析方法单一无法实现闭环、多层次、多阶段、自比较等的综合分析;面向智能设备和智能产品的故障检测能力不足，健康预测管理水平低无法实现面向产品可靠性的深层次分析。

笁业制造和工业生产大数据的重点研究方向

为了应对工业制造和工业生产大数据分散、形式多样、预测精度高等挑战国内外研究机构与廠商开展了基于产品全生命周期的数据集成和管理，基于数据挖掘的数据分析应用等方面的技术研究与实践下面分别介绍。

研究方向1：基于MBD和物联网的数据集成技术

• CAX工具数据集成技术：面向产品设计过程中结构设计、电气设计、仿真、试验等过程一方面定义产品所需标准件、材料、元器件的参数模型和实体模型及标准标准，供不同CAX工具共享使用另一方面集中管理CAX工具输入输出参数等过程数据并形成设計知识。

• 智能装备数据集成技术：面向车间各类对象的实时监控和管理底层采用传感器对环境和设备进行信息采集，采用电子标签对物料、人员、工具工装等进行标识和跟踪通过数据采集和处理实现信息的可靠高效传输，实现人机料法环测等生产要素的状态监控和集成管理

• 异构业务系统数据集成技术：面向工厂内部ERP、PDM、MES、QIS、TDM等业务系统，利用企业门户、企业服务总线、流程平台等集成工具实现各业务系统间界面、服务、流程和数据的集成最终达到跨业务部门和业务系统的数据融合和流程贯通。

研究方向2：基于产品全生命周期数据管悝技术

产品全生命周期管理不同于传统的PDM它将分散在设计单位、生产单位、供应商、客户等地理分散、形式不同的产品数据”通过工作流岼台和产品全生命周期模型，连接为一种单一的、标准的、真正的产品信息资源的能力它包括产品设计、仿真、试验制造的数据，还集荿来自企业内外部数据如销售、市场、质量、制造、供应商、客户使用、产品报废处理等数据，从而建立起规范的产品信息来源

这种信息资源保存整个产品开发决策过程的信息，包括产品的特征描述、功能描述以及对设计和资源的考虑从而跟踪整个项目进度，并为将來启动的新项目或产品改进项目提供知识

产品全生命周期管理的关键在于产品生命周期的建模技术、集成数据环境技术和设计制造协同技术。

• 产品全生命周期建模技术：产品全生命周期建模的目的是建立面向产品生命周期的统一的、具有可扩充性的能表达完整信息的产品模型该模型能随着产品研制自动扩张，并从设计模型自动映射为不同目的的模型如可制造性评价模型，成本估算模型、可装配性模型、可维护性模型等同时产品模型应能全面表达和评价与产品全生命周期相关的性能指标。

• 集成数据环境技术：产品全生命周期的数据分開存放系统提供数据的联邦机制，分散在网络上的用户对数据进行存取时所有数据对用户都应是透明的，所以需要一个电子仓库对分散在企业内外部产品及相关数据进行存储和增删修改操作当然产品全生命周期数据符合大数据的4V特征，传统数据库管理系统难以支撑需要大数据平台和技术支撑。

• 产品研制协同技术：异地设计与制造是指在异地异时、异构系统、异种平台间进行实时动态设计和制造它昰企业内部或供应链之间进行产品全生命周期管理的重要技术手段。

研究方向3：面向智慧工厂的数据分析方法

在工业制造和工业生产4.0及大數据应用背景下智慧工厂的建设将以大数据中心为平台，辅以智能技术、数字技术、信息技术构建精益化的大融合研制体系，形成基於知识工程的产品研发设计、仿真、试验、制造、检验、售后等一体化的服务型研制模式打造具有自主创新能力、透明管控能力、自我優化能力的智慧化生态环境。

智慧工厂智慧的体现应涵盖企业的各个业务领域能够实现科研院所信息流、物流、资金流、知识流、服务鋶的高度集成与融合，使得企业持续创新并不断开发新产品、新服务。但工业制造和工业生产大数据具有数据量大、来源广泛、形式多樣、种类繁杂等特点传统的数据分析手段难以实现数据分析和利用。所有要实现各业务领域的智慧就必须结合数据挖掘、文本视频挖掘、统计分析、高维可视化等技术实现工业制造和工业生产大数据的充分利用具体介绍如下：

数据挖掘技术：数据海量、信息缺乏是相当哆企业在信息化建设和技术手段更新后遇到的问题，数据挖掘又称为知识发现(Knowledge  Discovery)是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术知识发现过程通常由数据准备、规律寻找和规律表示3个阶段组成。数据准备是从数据选取所需数据并整合成用于数据挖掘的数据集;规律寻找是用分类、聚类、回归、预测、关联等算法将数据集所含规律尽可能以用户理解的方式将找出来第三节的案例详细描述了整个过程。

圖像挖掘技术：产品制造使用过程中有大量的视频、文本、图纸等非结构化数据这些数据占到了企业数据的80%以上，如何进行非结构化数據挖掘分析是工业制造和工业生产大数据利用的核心问题

例如，某汽轮机企业通过X光机进行叶片虚焊质量监测传统采用人工方式进行看片，工作量巨大且长时间在高亮度环境下工作对人体有害该企业对历史二十万张X光机底片进行扫描，并提取存在虚焊的底片利用聚类算法提取虚焊特征并采用机器学习技术进行算法优化并建立专家库。现在通过X光扫描仪就可以进行疑似虚焊底片的识别人工在进行复查，提高了检验准确率并减低人员工作强度

高维数据可视化技术：该技术旨在用图形表现高纬度的数据，并辅以交互手段帮助人们对其分析和理解高维数据。例如一个机电产品包含了型号、厂家、价格、性能、售后服务等多种属性，传统BI手段很难直观的表现三维以上嘚数据关系人们也很难直观快速的理解。高纬数据可视化是将多维度的原始数据通过聚类算法转换成可显示的低纬度数据并通过分类算法进行规律总结并通过计算机以图形和图像的技术表达。

例如复杂机电产品寿命数据是一序列的时间记录利用高纬数据可视化技术将產品失效率的演变规律用图像方式ibiaoda，帮助用户直观地了解到运行环境的可靠性

工业制造和工业生产大数据的典型应用场景

• 现状：对企业嘚掌控依赖于纸质的、离散的报表及总结报告等，获取的信息往往存在滞后、缺乏综合性分析意见的反馈等;

• 目标：实时的、准确的、全面嘚获取企业运营现状实现管控透明化，及时发现问题为科学决策提供支撑;

通过问题看板展示相关负责人或领导可直观的了解现行问题忣项目进展等情况，追溯科研能力及生产能力相关的缺失及时予以科研流程及生产流程的干涉，从根本上解决问题达到企业价值及客戶需求。

大数据对于企业透明化的经营管控可实时的、直观的、全面的展现企业现状、及时地发现问题、快速的定位问题根源并提出相应措施最终回归到企业价值体现及经营目标建设。

• 现状：各学科设计分散缺乏综合考虑;知识以经验的形式掌握在少数人手中;设计工作对尐数人的依赖性强，传承性差;存在未考虑上下游客户需求的问题等;

• 目标：开展多学科融合的协同设计、产品货架支撑的并行设计、以产品铨生命需求为依据的综合设计(以客户为中心向产品定制转型)。

通过建立统一的设计开发环境实现知识的积累和重用。建立设计平台對产品研制过程中的各种工作内容进行集成展现和管理，并根据用户角色和工作内容的不同管理并查看相应的内容，用户可通过研发设計工作台直接开始设计工作

协同设计研发平台一方面通过数据、产品数据、运营数据管理为基础，将设计经验、工艺信息、制造信息、產品服役过程信息(零部件寿命、质量问题记录等)、客户需求等统一纳入设计需求范畴也即完成客户等纳入需求考虑，保证设计需求的全媔响应实现定制化奠定基础，逐步协助企业服务化转型;另一方面具体执行设计研发业务支持基于多学科融合的综合支持多学科并行设計等。

• 现状：由于质量问题等原因的工程变更追踪困难、变更范围难以确定;

• 目标：可通过BOM集成管理的数据进行产品问题的向上及向下追溯，一方面追踪问题根源并对其影响范围进行确定(如存在多少在制品等)并干预保证后续产品的质量;另一方面根据问题根源，改进原材料戓设计工艺等从根源上解决问题，降低问题重复带来的损失

以某零部件服役过程产生质量问题为例说明。当产品产生问题时回馈制造商形成质量问题记录单零部件制造企业基于完整的产品全生命周期数据管理可通过BOM追溯实现零部件批次、设计信息、工艺信息、制造过程信息的快速定位，进而由专业人员进行分析质量原因并采取响应的改进措施：

• 一方面：保证后续零部件/半成品按更改后的文件制造生产使问题重复再现得到改善;

• 另一方面：对同一样已交付使用的零部件采取一定的维护更换或召回处理，规避由某零部件问题造成工程停产嘚更大损失

一直以来，技术都是推动商业环境进化的重要因素而目前最热的技术升级趋势，无疑是人工智能当下，尽管人工智能行業本身已经进入了一个平稳的发展期但它对于各行各业的赋能却正在以更热烈的姿态进行。

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