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智慧車載交通與能源環保
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工業 4.0 智慧工廠
2019年12月18日 星期三
．物聯網和預測維護改變服務業
Predictive Maintenance Solution for IOT
來源：Intelligentcomputing
現場服務行業巨大，包括遍布世界各地的 2000 多萬輛麵包車的現場技術人員，從醫院設備到辦公電梯，重型製造機械，風力發電機組等各個領域都有很多的效率。
在這個規模上，對諸如進行維修所花費的時間等變量的微小調整可能會產生巨大的後果，而 IoT 技術 - 傳感器和實時監控 - 可以給出應該調整的重要線索。
ServiceMax 是現場服務管理(FSM)的市場領導者，每天都會通過客戶的異地或移動機械設備來解決數千個問題。
一年前，它與 PTC 合作啓動了物聯網(IoT)驅動的雲服務管理平台。通過這個平台，作為連接式現場服務(CFS)銷售，公司能夠跨越「預測性維護」 - 在發生問題之前解決問題。
那麼在推出這項技術之後，一年中看到什麼樣的結果呢?根據 ServiceMax 創始人和 CSO Athani Krishna 的說法，這是非常令人鼓舞的。
「在許多情況下，我們仍然看到飛行員和實驗，但有些公司正在超越這些，」他告訴我。
預測性維護
醫療設備製造商 Medivators 是一個這樣的成功故事。通過在國際業務中實施 CFS，公司已經看到可以遠程診斷和糾正的服務事件數量增加了 78%，無需派遣現場技術人員。
存在 Shutterstock
克里希納說：「現在，他們有可能發生的事情，他們能夠更好地遠程診斷問題，併發送一個軟件補丁或修復程序，而不必推出一個卡車來解決它。
事實上，根據 ServiceMax 的第一年業績報告，客戶在生產率，效率，增長，收入，客戶體驗和合規性轉變為連接策略之後已經報告了收益。
邁向預測或主動維護和服務範式的潛力是現代分析和數據捕獲技術對製造和維修行業最誘人的承諾之一。
並不是每個組織都可以準備好立即跳躍 - 從頭開始，徹底瞭解數據如何影響業務，這是必須的 - 但是逐步採取小步驟，來改進措施，往往是建構連接策略的有用策略，克里希納說，一旦這樣做，那麼像預測維護這樣的想法，成為一種可行的可能性。
「在許多情況下，如果你看服務行業的狀況，有很多」滯後者」。
「如果不是數百名技術人員，那麼你們還是有幾十家公司，而且這個組織本來就是用筆，紙和傳真來運行的。
「從這裡跳躍到連接的策略是一個巨大的飛躍 - 所以企業需要多個鏡頭，才能進入一個現代化的集中式平台，您可以自動化工作流程，並以數位方式捕獲所有資訊。
透過更快的報告來提高現金流
醫務人員的另一個效率，是減少技術人員在事件發生後，大約兩周到兩天的時間。
這是一個有價值的指標，因為它大大減少了客戶之間的延遲 - 在 Medivators 案例中，使用其設備的醫療保健提供者，可以為服務事件付費。
克里希納說：「最終目標是在 24 小時內，向客戶提供賬單，這將真正改善現金收購。」
最近註冊使用 ServiceMax 技術的另一個客戶，是 Jones 和 Frank，美國最大的加油泵和設備的安裝和維修人員。它希望基於雲的行動分析和管理系統，能夠在以前受依賴舊系統，和孤立數據阻礙的領域中，提高效率。
也希望運行 CFS 或類似技術的現場服務機構，最終能夠為關鍵任務環境中的機器和設備，提供 100% 的正常運行時間保證 - 當然是費用。
最終採用連接策略，並不限於購買一種產品或服務，就像克里希納所說的那樣，這是關於利用這個機會來考慮「整個商業模式升級」。
「公司如何上市，如何賺取利潤，如何根據服務進行區分，以及如何建立和保持與客戶的長期關係 - 它必須是一個全公司的舉措。
．疲勞駕駛辨識：人臉辨識技術應用於疲勞駕駛檢測，守護駕駛員行駛安全
Drowsiness Detection
知乎
根據國際權威機構研究，疲勞駕駛的危害僅此與酒駕。為確保駕駛員的人身安全，各類疲勞駕駛辨識技術應運而生。
中國這家國朗科技結合人臉辨識技術，而研發的疲勞駕駛檢測系統，開始面向市場。
疲勞駕駛檢測系統 可以即時檢測辨識駕駛員是否疲勞、打呵欠、打電話、不系安全帶、抽煙、左顧右盼、車道偏移、前車碰撞等狀態，採用聲音告警、圖片上傳、錄影上傳等多種告警方式。
疲勞駕駛檢測系統更可實現即時駕駛員身份辨識，杜絕非指定司機駕駛車輛，實現對車輛營運的有效監控。
疲勞駕駛檢測系統，是杭州國朗科技有限公司的疲勞駕駛檢測系統，車輛輔助安全智慧終端， 不僅適用於白天，同時也能極好適應夜晚和雨雪等大部分天氣條件。
疲勞駕駛檢測系統 已部署於對岸中國多省市的兩客一危運輸系統，並和他們中國多家知名車載系統商，聯合推出安全駕駛整體解決方案。
國朗疲勞駕駛檢測系統 是一款先進的駕駛員異常行為告警系統，當前版本支持司機疲勞駕駛檢測，可以辨識司機的駕駛行為，如果有抽煙，打電話，疲勞駕駛等情況時，會提醒司機注意安全，並且能自動保存異常駕駛記錄，將記錄上傳至雲端數據中心，做為證據保存。可以有效的降低汽車異常駕駛行為，引發事故的機率，保障車輛安全。
疲勞駕駛檢測系統 適用於白天、夜晚和雨雪等大部分天氣條件，可安裝在公車、計程車、普通乘客用車、客運車輛、貨運車輛、危險品運輸車輛、校車、砂石車等多種車型上。
．工業物聯網助推製造走向自主模式
How Industrial IoT is Transforming Automotive Manufacturing
來源：工業評論
工業物聯網產業的歷程與現狀
「物聯網」這個詞語的出現，反映了智慧互聯產品數量不斷增加，代表著產業新機會。工業物聯網產品擁有 3 大核心元素：實體組件、智慧組件和連接組件。
智慧組件增強了實體組件的功能和價值，而連接組件增強了智慧組件的功能和價值，並使一些智慧組件存在於實體組件本身之外。這三者構成了價值提升的良性循環。
使智慧聯網產品從根本上產生差異的，是其不斷變化的「物」的屬性，而不是網路。智慧聯網產品不斷擴展的功能，及其產生的數據，引領著新時代的發展潮流。對企業而言，必須看到在技術本身以外正在發生的競爭變革。
從這個意義上來講，目前的工業物聯網，仍然處在早期發展階段。工業物聯網的應用受短期增量效益，和長期商業模式變革所驅動。市場調研機構 Technavio 的研究報告指出，到 2020 年，全球工業物聯網市場規模，將達到 1320 億美元。
到 2030 年，工業物聯網可在全球創造高達 140 萬億美元的經濟效益。這其中，物聯網則驅動著「產品+服務」商業模式的落地。
到 2030 年，工業物聯網可在全球創造高達 140 萬億美元的經濟效益。這其中，物聯網則驅動著「產品+服務」商業模式的落地。
為幫助提升產量和效率，企業的所有者和經營者針對數位化服務投入大量資源。一些企業已經從單純的產品模式轉化為「產品+服務」的混合模式，透過智慧的、可聯網的實物產品生成數據，並據此提供數位化服務。
以商用汽車製造為例，我們可以看到新製造業的一個共性，是從生產原材料的冶煉技術、加工工藝、製造流程，所有的工業產品都需要不斷提高，產品品質和可靠性，以滿足客戶的普世價值需求。
基於產品或作為產品附加價值，而提供的製造服務，是工業企業對客戶價值開放性思考的充分體現。現如今企業管理者已經清晰地意識到要提升產品對市場的絕對影響，透過物聯網，企業可以打入新市場、開發全新的產品服務或業務，在刺激成長方面也蘊含著巨大潛力。對企業來說，今天賣的已經不再是一個產品，而是為客戶創造價值的能力。
通向競爭優勢的道路，最終將止於策略。在智慧互聯的世界禮，新類型的產品改變著產業結構及競爭本質，從而帶給企業新的競爭機會和挑戰。它們重新塑造產業邊界，創造出全新的產業。
把產品與現代科技和服務管理結合，是上世紀末生產型製造向服務型製造發展的核心策略途徑。在把服務開發看作產品研發的一部分的策略引導下，新製造服務不再受地域、空間、人才和時間的限制。
工業物聯網成就突破性創新
工業升級和轉型是一個主動求新求變的過程。工業物聯網為轉型提供涵蓋產品、事務和專業性服務的數位化資訊與服務基礎。對各個企業而言，在物聯網方面的投入最關鍵方面，包括了對利用連接產品生成的豐富數據的分析，安全交換數據的技術平台、全面的身份與訪問管理安全，以及進一步與合作夥伴分享數據的平台等。
智慧聯網產品，提供大量且仍在迅速成長的，超越傳統產品界限的新功能。產品屬性不斷變化，打破了傳統的價值鏈，企業不得不重新思考其所做的一切，包括如何構思、設計、獲得產品源，如何製造、營運、維修等各個環節的問題，以實現不斷突破。
市場行銷、產品加工、流通、供應鏈、製造服務等多環節，透過工業物聯網得以融合，產業的經濟資源綜合利用率、生產自動化、產品性能、專業化，以及精細化管理能力大幅度提升。
市場行銷、產品加工、流通、供應鏈、製造服務等多環節，透過工業物聯網得以融合，產業的經濟資源綜合利用率、生產自動化、產品性能、專業化，以及精細化管理能力大幅度提升。
在利用智慧技術推動突破性創新的過程中，我們要關注感測數據處理與產業融合分析能力，以產業融合建構產業物聯網平台。產業一旦數位化，其數位化實力將成為競爭點，這也意味著新興工業物聯網企業，涉足傳統行業的門檻大幅降低，產業物聯網為企業的產品開發和經營運作，提供了全新的思路。
對未來工業發展五大影響
站在創新產品和服務的角度，我們需要結合雲端運算的模式，以及需要實現基於軟體的服務模式，努力實現物聯網上的數據變現。新網路的生態圈系統建設，從端到端實現自動化，這些都與實現自主型的經濟模式緊密相關，有助於實現持續感知市場需求，按成果付費，同時做好資源的優化配置與減少浪費。
從埃森哲的分析模型可以看出，物聯網對不同國家潛在的經濟貢獻完全不同。
這取決於投資水準，和各國為了普及物聯網技術，所採取的行動措施。現如今，全球企業和各個國家，都在試圖抓住工業物聯網這一價值萬億美元的重大契機。
就中國而言，若基於當前的政策以及投資趨勢，保守估計，截至2030年，將有5000億美元的GDP是來自物聯網的。如果提高採用物聯網技術的能力和投資，估計這一數值可達到1.8萬億美元。在製造業板塊中，也將累計帶來7360億美元的GDP。
對於大多數工業企業而言，在談論製造業將如何轉型與升級時，談得最多的技術，是物聯網和工業大數據的預測分析與預測維修。物聯網連接了人、物與流程，這不僅是人類科學技術發展的一大進步，更對未來工業發展起到了非常大的影響。
融合物流業，實現製造業全面的「優步化」
小批量與個性化智造是工業 4.0 時代的一個顯著特徵，產業網路在以擁有類似，3D 列印機等製造工具的企業，與尋求小批量組件的市場之間，實現互聯互通是一個典型的場景。 互聯網交易平台，以及工業產品的設計工程將更多駐留雲中，大量小型工廠製造實現互聯與數位化。這將開啓以物流平台，與營運商所主導的製造業全面「優步化」。
雲中製造執行系統將成為主流
MES(製造執行系統)必須托管於製造工廠的伺服器上。這一想法在任何具有合理連通性的領域，都變得越來越普遍。隨著工業物聯網的部署實踐加快，2016年底，SAP 公司在 HANA，交付了其雲 MES，這是 MES 市場首次見證了純粹的雲 MES。
與此同時，自動化管理供應商，以及類 MES 提供商等，也推出了其雲平台解決方案，有些宣佈了未來在雲中，預置 MES 解決方案，有些宣佈在不久的將來，有意擁有雲 MES 解決方案，雲中製造執行系統正成為主流。雖然要在雲端完全實現生產製造細節的管理層功能，還有很長的路要走，但這一小步的確已經邁出。
配置工具利用雲連接
隨著工業物聯網相容設備的激增，管理這些設備的工具，也將愈發重要。專有的單一供應商編程和配置，會逐漸淡出人們的視野。儘管可能在設備上安裝配置應用，但熟練的編程人員缺乏，以及日益複雜的系統開發，逼迫著遠端存取的迅速發展。從 GE 的數位鑄造，以及全球主流的自動化工具商，對提供第三方、內部 API，以及使配置更加開放透明的，物聯網工具的承諾來看，這已成為了一種趨勢。
伴隨著工業物聯網設備持續不斷地湧入市場，物聯網利用雲端運算將實現快速發展，雲連接將使工業物聯網可配置性更高，成為未來幾年的熱門領域。
伴隨著工業物聯網設備持續不斷地湧入市場，物聯網利用雲端運算將實現快速發展，雲連接將使工業物聯網可配置性更高，成為未來幾年的熱門領域。
供應鏈可視性的新定義
即時數據，是實現供應鏈間可視性的困難之一。借助物聯網可瞭解到材料、製造、物流、銷售等更多相關資訊，但若要使這些資訊更有用，還需要將這些數據，轉化為資訊並實現共享。這是工業物聯網技術發揮關鍵作用之處。
配置狀態下，從不斷迅速增多的，基於工業物聯網的感測器中，獲取並解釋資訊的能力，是雲解決方案的理想環境。在雲環境中分享工業物聯網數據，提高了供應鏈的可視性，進而改善了客戶服務。
工業物聯網與雲相結合，將改變供應鏈的交互方式。特別當其基於全球性平台時，透過工業物聯網重新定義供應鏈，將使即時可見性更加實用、實惠且易實現。
配置狀態下，從不斷迅速增多的，基於工業物聯網的感測器中，獲取並解釋資訊的能力，是雲解決方案的理想環境。在雲環境中分享工業物聯網數據，提高了供應鏈的可視性，進而改善了客戶服務。
工業物聯網與雲相結合，將改變供應鏈的交互方式。特別當其基於全球性平台時，透過工業物聯網重新定義供應鏈，將使即時可見性更加實用、實惠且易實現。
工業物聯網數據與分析高度開放
透過工業物聯網、大數據及預測性分析，可逐步實現從智慧資產管理，到資產性能管理(APM)的轉變和提升。工業物聯網的價值，是透過資產的智慧化與連接化來確立的。
針對資產性能管理空間，幾乎所有推動預測性分析的新解決方案，都是工業物聯網與雲端化結合的交付模式。依託雲的工業物聯網資產分析的真正價值，在於使機器學習算法產生更好的行為模式。從利基型企業到 IT 平台企業，純雲交付正奠定著工業預測性分析的整個基調。
針對資產性能管理空間，幾乎所有推動預測性分析的新解決方案，都是工業物聯網與雲端化結合的交付模式。依託雲的工業物聯網資產分析的真正價值，在於使機器學習算法產生更好的行為模式。從利基型企業到 IT 平台企業，純雲交付正奠定著工業預測性分析的整個基調。
工業物聯網爆發前的三大工作
發展工業物聯網的基礎建設
企業通過產業物聯網，可以提供新的服務，改進產品並打入新的市場，實現產業升級。未來物聯網未必會完全取代網路。但在某種程度上，物聯網有潛力形成跨越傳統行業邊界，和價值鏈的全新生態系統。在這個過程中，需要發展工業物聯網的基礎建設。
未來的工業製造中，物聯網的智慧與連接性從監測、控制、優化與自治四個維度，實現一套全新的產品功能。而一個未來工業產品有可能包含這四個方面，每種功能除去其本身價值以外，還為下個階段奠定了基礎。為了加強跨行業協作，政府應投資於一體化通信系統和平台，並且增加數據傳輸安全網路的可用性，與此同時，完善對數據共享的監管和指導，促進跨行業生態系統的發展。
加強工業數據與風險的管理
資訊化與工業化深度融合，意味著跨領域的全面一體化合作，以及大數據資訊交叉的融合。從哲學的高度審視，資訊本身具有物質的普遍屬性，是客觀存在事物有序性的度量。任何事物只要存在一定的「序」，它就包含著一定的資訊。因此，資訊是客觀世界對人類的無私「饋贈」。然而，如果資訊的安全出了問題，就無法保護資訊的價值。
因此，伴隨著工業物聯網的來臨，我們要加強風控與治理。隨著數據所產生的價值驅動，被大眾廣為接受，數據所有權及數據共享的問題，變得越來越突出。
那麼究竟是資產設備的製造者，還是用戶擁有數據，目前市場沒有定論。如果我們沿用資訊管理的最佳實踐，認同客戶擁有這些數據，那麼設備製造者的角色就是配合用戶，以做好數據保管者的工作為主。
那麼究竟是資產設備的製造者，還是用戶擁有數據，目前市場沒有定論。如果我們沿用資訊管理的最佳實踐，認同客戶擁有這些數據，那麼設備製造者的角色就是配合用戶，以做好數據保管者的工作為主。
推動人才隊伍建設與轉型
能否建立工業物聯網，並有效實現智慧製造，取決於如何建立工業物聯網產學研產業鏈，所需要的學習曲線。工業物聯網平台引起無數供應商的關注，是因為工業物聯網平台的構成，自身就是一個多元化的整合，以及不同元素之間相互探索的平台。考慮到各種各樣的工業物聯網應用案例與場景，其中也包括新數據源，改變系統架構的數據，以及多結構化數據等因素，我們今天的製造企業尚未擁有足夠多，具有適當分析與預測等能力的人才。
因此，需要擴大工業物聯網相關技術的人才庫，並提高理工科人才的品質。企業要加速利用並理解，當下市場上工業物聯網的相關資訊，不斷去理解併發現其中的共性。而「各式網路」為我們提供的一個強大的經濟驅動力，就是複合型人才的培養出現。
從一般網路到工業網路，從物聯網到工業物聯網，其發展的核心，就是透過資產的智慧化與數位化，透過網路連接，實現生產、物流、銷售、服務等，全環節的網路化，最終實現高級人工智慧的美好願望。「即時」看到一條供應鏈上，所有的貿易夥伴，將激發新的商業模式，以及競爭夥伴關係出現。
工業物聯網已經被各行各業所接受，認知度之高史無前例，其應用前景十分廣闊。製造服務透過網路與數位行動平台，結合生態和軟體的雙定義，正從僵化模式向自主模式轉變。
而工業物聯網技術與產業的結合，最終形成了行業新的智慧大腦。企業管理者和政策制訂者，可透過推廣物聯網應用試驗、試點和示範項目，來推動工業物聯網發展策略轉變為現實。
而工業物聯網技術與產業的結合，最終形成了行業新的智慧大腦。企業管理者和政策制訂者，可透過推廣物聯網應用試驗、試點和示範項目，來推動工業物聯網發展策略轉變為現實。
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．標竿製造業工廠訪學（探究新智造）
Industry 4.0 - Digital Bosch plant in Blaichach, Germany
來源：三体文明SanTei
學習製造強國(德國、韓國)標竿企業，助力智慧製造
歐洲注重人本自由和設計，在此基礎上表現出，強勁的滿足個性特徵的差異化能力;
日本和韓國強調品質和服從，在此基礎上表現出強勁的成本和品質能力。
----陳春花
但不論風格如何不同，有幾點都是共通的：對人才的重視和對品質和效率的提升；
很多公司走過了野蠻成長的時代，到今天，無序化開始往有序化，無文化開始建設文化，粗放式生產開始往成本、效率、精益化、智慧化發展；
企業「腦容量要求」一下變大，卻沒有一條清晰的道路是指向成功的，所以我們「去到」不同的商業生態、文化體系；「見多識廣」才有判斷力，才能做正確的方向指引。
(一)
博世是一株不折不扣的常青樹。在百多年的發展歷程中，除了在金融危機的若干年裡，其業績一直都穩步成長。
在企業界，能夠在多元化的工業技術和高科技領域，如此長久地維持著優良業績的極其罕見。從這個意義上來說，博世幾乎是全球獨一無二的。
工業 4.0 的先驅者
聯網生產領域的領軍企業，並在推動產業實現「第四次工業革命」的過程中，發揮積極的作用。
RFID應用到每位車間工人的工作服上，系統透過辨識 RFID，為這位工人準備報表和工作清單，還會檢查該員工的技能，是否有能力承擔這項工作。
AGV(自動導引運輸車)和物流機器人應用，在生產線物流自動化方面，工廠沒有追求全自動化的物料配送，而是根據需要設計物流配送模式，提高了柔性，也很好地控制了成本。
企業數位化和人機結合
智慧手套：智慧感知到的相關數據，可即時傳到雲端系統，以實現數據實時採集，進行分析，防止生產過程中，因操作錯誤導致的產品不良 ;
物聯感測器：透過一枚小小的物聯感測器，提前預知設備運行狀態，戴上一副輕巧的智慧眼鏡，就能幫助工程師快速完成遠端即時檢修。
學徒制
博世的學徒制即雙元制(Dual System)職業教育體系。雙元制中的「一元」指企業，另外「一元」指職業學校，即企業與學校合作辦學，把企業的職業技能和工藝知識教育，同職業學校的專業理論，和普通文化知識教育相結合。
博世公司於 2007 年，將「雙元制」學徒班職業教育模式引入亞洲中國，在蘇州建立了博世中國首個學徒培訓中心。
(二)
三星電子是三星集團旗下最大的子公司，是全球營收最大的電子企業，2009 年全球 500 強企業中，三星電子佔據了第 40 位的一席之地。全球最受尊敬企業排名第 50 位，三星的品牌價值排名第 19 位，較 2008年又有了2 位的進步。在 2011 年的全球企業市值中為 1500 億美元。
智慧化無人工廠
智慧製造已經在三星生產線的各個環節充分扎根，成為助力三星產業升級的重要推手；大數據的運用在新產品生產，如何最優化做生產要素安排，物料、庫存管理，如何實現生產無縫化鏈接都是三星智慧工廠亮點。
大數據驅動下的供應鏈整合
三星電子有限公司在 2005 年就導入 Oracle ERP ，實現了全集團內部 7 家分部和總部間的，所有生產資源的資訊共享。
卓越的人才策略
美國通用電器前任 CEO 傑克.韋爾奇說過：「在人才培養上，三星已經走在了其他公司的前面；
三星歷任社長把培養人才和重用人才，放到所有工作的首位 ，三星的人才策略從招聘、培養、發展是如何來落地的？
