关于工业互联网数据上云可行性的两个问题

问题:

第1个问题是,工业互联目前遇到的最大的问题就是,企业的机器的核心数据是不会让你第三方企业传到云上面的,这个问题应该怎么去考虑?


第2个问题是,如果我再连的时候,我核心的考虑不是连企业的核心的设备,而是从一些工业辅助设备去连接,通过这个切入点去切入的话,那么这些辅助设备的数据价值怎么体现?比如说,企业用到了一些工业的环保设备,或者是一些空压机这些东西?我互联以后,简单的把数据拿到,然后做一些服务运维,做一些售后服务的增值业务,除了这个以外,我还能做到什么继续的这种商业价值的挖掘


回答:

第一个问题:工厂数据上云问题:


a:市面上大多数的数据上云,系直接从plc等控制系统读取数据,这些数据包含了工艺加工、生产信息等敏感数据。潜在风险是,这些数据流入到竞争对手那里,怎么办?

b:数据分析的本质是提升效率或管理增值,核心不是上云(云计算)还是不上云(边缘计算或雾计算),正确的做法应该是先做价值流分析,识别企业需要提升什么,再顺着梳理需要分析什么数据,有没有这些数据库,最后再看哪些数据需要从机器获取,这样的做法,是一开始就针对目标,数据类型会简单得多,适用得多。

第二个问题:什么设备(数据)上云?怎么上云?怎么延伸数据价值问题?

并不是所有设备(所有数据)都不能上云,我们需要识别商业模式和业务逻辑,这包括:

a:维修履历数据,这好比去医院看病时,病历本上的数据。这些数据本身就是工厂维修人员,社会专业维修人员和装备厂家的留下的痕迹数据,系供应链所有。我们通过智能运维系统,将这些数据进行痕迹管理,作业辅助和深度分析,应用于工厂端,服务端、供应链与装备端,这是可行的。但这需要维修模式创新作为基础,比如维修合伙人制度,以及工业服务产业化作为支撑,方能实现数据变现。


b.针对故障分析诊断的传感器数据。典型如红外成像,油液分析,振动分析(三大典型的诊断),以及其他读数(温度、泄露分析)等等。受制于传感器精度、诊断分析技术的制约,这种解决方案的关键在于经济性。一般发生在高价值,高风险的行业,如冶金,石油化工,电力等行业;而更经济的方式,可以是离线监测+上云方式,如智能传感单元+智能终端+云的解决方案。


C.除此之外,问题里面讲到空压机的解决方案。这里的商业模式,主要是还是能源托管为主,向用户提供更稳定和更经济的能源供给方案。通过设备连接,我们要做的是能源更节省,更经济,维护成本更低,供给更可靠,至于数据向设备供应商提供服务,这也是延伸应用而已,并非核心,还是要为能源托管本身服务。


d.金融风控系统。这主要解决的是:1工业品和工业服务供应链,开展融资授信业务;2.银行和金融机构,开展融资抵押的金融服务。这有利于解决企业转型升级中融资难和资金短缺问题,这时候,我们可以将一些核心关键设备,电力设备上云,它是风险控制的核心,结合到区块链技术,数据交互限于金融机构和用户之间,那么数据上云是可以实现的。

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