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昆仑数据陆薇:工业互联网让工业企业新生、治病、减肥

昆仑数据已经实现在电子制造、新材料等领域的应用

2019年02月26日
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221日,2019年工业互联网峰会在北京国家会议中心举行。此次峰会规模空前,预示着2019年工业互联网赛道的火热。在本次峰会上爱分析采访了昆仑数据创始人&CEO陆薇,畅谈昆仑数据在工业互联网方向的观点和实践。

昆仑数据是聚焦在工业领域的一家大数据公司。在工业互联网领域,昆仑数据的核心竞争力,是基于新兴技术手段汇集工业数据,挖掘数据的业务价值,为工业企业解决问题。

在行业选择上,昆仑数据主要瞄准数据基础较好、数据价值较高的行业,包括能源、先进制造、环保等,标杆客户包括国家电网、中石油、金风科技、北汽等龙头企业。

具体到为工业企业解决什么问题,可以用“工业企业的需求金字塔”模型总结昆仑数据的思考。

助力龙头企业加速新生

在金字塔顶端,是行业龙头企业。从需求的角度,龙头企业面临的挑战,更多不是内部业务的改善,而是突破既有业务的天花板,在互联网时代进行工业互联网的转型,提供新的工业互联网业务。

基于数据流与业务流的交互,在创新研发、效率提升、质量改善等多维度形成上下游协同,提供新的工业互联网业务,重构行业生态,共建工业互联网“有墙的花园”。例如昆仑数据与国网青海电力合作的“绿能互联”、与金风科技打造风电工业互联网,以及与某环保上市公司打造新一代环保行业平台。

以“绿能互联”为例,这是国内第一个覆盖源网荷一体化的新能源行业的工业互联网平台,汇集了风电场、光伏电场等发电端数据和下游企业用电数据,基于这些数据可以为发电企业提升发电效率、优化新能源消纳,为下游企业提高电能质量,用电成本优化等等服务。甚至还可以衍生电厂资产证券化,提升有效的资产评估等金融服务。这一系列增值服务超越了原来电网传统业务,是基于工业互联网平台产生的新兴业务,帮助电网实现工业互联网的转型。

帮先进制造企业精准治病

金字塔腰部的先进制造业,许多领域的核心技术不是中国原创,依赖国外引进的工艺、设备、制程等支持生产,存在引进技术水土不服、以及在国际对抗中存在被卡脖子风险等问题。如何能将国外引进的核心工艺技术消化吸收,如何提升国产工艺的创新能力和国际竞争力?

针对这类“卡脖子病”,基于机理和工业场景的大数据算法,帮助企业明确与关键工艺和制程相关的核心工序及所有相关参数,以深度数据挖掘、人工智能、深度学习等技术手段,加速异常排查,提升企业整体研发能力,突破专家经验,突围技术封锁。昆仑数据已经实现在电子制造、新材料等领域的应用。

以昆仑数据合作的某半导体企业举例,该企业的主要生产设备从日本进口,安装、使用、调试等全需高价从日本请原厂专家,企业始终无法有效掌握核心技术,工艺不稳定,良品率很难保障。先进制造业的技术壁垒很难快速突围,而靠数据分析沉淀、突破专家经验,更快掌握既有工艺,是目前最好的手段。以往一批次产品出现良率问题,影响因素数百个,靠专家排查根因要七天时间,现在只要15分钟。

为传统企业科学减肥

金字塔底部最大量的需求,集中在如何通过数据与业务流程的梳理,帮助企业清晰看到现在的健康状况,针对“有肥可减”的地方怎么改善,整体如何提升?

将数据和精益、6σ等先进的管理理论,有效结合在一起,减少因跑冒滴漏而产生的生产浪费和因效率低下而产生的管理浪费,用数据为生产经营流程赋能。针对成本红利消失、环保趋严、产能过剩、利润率严重下滑的传统工业行业,向创新要效益更为紧迫。

例如与昆仑数据合作的某纺织原料厂,在实施6个月的减肥项目后,当年实现直接成本降低930万,同时还获得减少客户投诉、提高客户满意度、减轻厂长管理负担等间接效益。

在技术实践与价值探索的过程中,昆仑数据用“(IOT+AI*(人、机、料、法、环)”的全新生产力,实现了“打破职能边界,跨部门协作,通盘提升”的新生产关系,进而对全新的生产方式提出了思考——“融合工业机理与数据科学、人工智能,我们可以预见到,未来的生产方式,将是通过技术优化流程、赋能管理、突破工艺,以产业链各龙头企业的突围,进一步实现产业链供需动态匹配,数据链正反双向可追溯,推动行业良性发展。”