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联想大数据发布LeapIOT工业物联网平台,助力国之重器工业产业转型

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工业,国之利器,是一个国家的基础;数据,是互联网的基础。当工业结合数据会产生怎么样的变化?联想大数据告诉你答案。

作者:任新勃 来源:至顶网存储频道【原创】2018-09-25 09:37:25

关键字: LeapIOT 联想大数据

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工业,国之利器,是一个国家的基础;数据,是互联网的基础。当工业结合数据会产生怎么样的变化?联想大数据告诉你答案。

联想大数据不仅首次参加了中国装备制造业最具影响力的年度盛会——2018中国国际工业博览会,同时宣布正式发布联想物联网平台LeapIOT。该平台是一款全新的端到端工业智能解决方案,可针对工业用户在新建和改造项目中对设备连接、系统协同、数据分析的需求,提供设备智能、生产智能与运营智能服务。

按照目前流行的概念来讲就是能够大幅度的提高制造业的生产力,其核心是作为各类制造型企业迈向智能制造的一个大数据服务平台。

今天是虚拟经济向实体经济回归,对于工业产业来讲,工业互联网有一个永恒的主题就是最大限度的释放生产力。

不管是从最早的突破单体工人的劳动力瓶颈,还是电控设备提升产线的生产力,再到线下的数控产线以及今天的数字化、网络化、智能化的企业级协同。无一不是为释放生产力,提升核心企业竞争力。

国之重器工业产业转型,数据如何更好的利用是大痛点

我们知道了要释放生产力,就应该知道工业互联网在助力产业转型中面临的那些痛点?这个问题不研究透彻,就不能很好的利用互联网来提升工业智能需求。

而今天我们看到的是,第一传统的工业面临旧的设备不能采集数据,或者没有同步接入采集设备。这就是工业现场没有数据或者数据不全的挑战。

第二,从管理系统到控制系统再到现场仪表,每下降一层,数据量是几何式增长,工厂数据智能化又面临了数据量大,不好处理的挑战。

第三,是生产制造工业具有特殊性,融合AI/ML进一步赋能难,比如对工业大数据的来源、类型、领域范围,以及收集数据在质量、粒度、一致性方面等需要工业特性知识帮助鉴别。

第四,面临着应用场景在哪里的问题。什么算法应用在什么特定工业场景,需要大量的验证和实验,因此需要不断寻找有价值、ROI显著的可复制的场景。

工业智能制造发展需要一个端到端提供现场智能的工业物联网平台来支撑。通过全量的数据实时处理,实现现场生产、设备、质量等数据利用。

联想大数据发布LeapIOT工业物联网平台,助力国之重器工业产业转型

联想集团副总裁、首席研究员,大数据事业部总经理田日辉

联想物联网平台LeapIOT根本是实现IT和OT融合

因此我们看到,对于对于工业互联网来讲,不同设备之间的系统协同需要考虑,而设备产生的数据需要分析的考虑。联想大数据的做法是实现IT和OT的融合,联想集团副总裁、首席研究员,大数据事业部总经理田日辉多次谈到的一个观点就是,让数据智能是利用好工业互联网的核心要素。数据智能一定要让IT域和OT域结合,包括ERP、SCM、CRM等IT域的软件可以提升经营管理能力,而PLC、HIMI、DCS等OT域能解决工业生产瓶颈。那我们如果实现IT和OT的深度融合,是不是能释放更多生产力。

这也是为什么联想推出工业物联网平台LeapIOT,通过联想工业物联网平台LeapIOT来重塑IT/OT架构,实现二者深度融合。具体来讲田日辉表示,“通过LeapIOT这个有利武器,借助开放式接口对接多种工业协议,针对工业现场复杂的网络环境快速和实际生产设备进行配置、管理和对接,并通过将边缘计算前置到生产设备端预处理大量生产数据,实现数据实时分析,从而提高企业数据处理的效率,助力企业实现数字化重塑与行业智能应用突破。”

联想的工业物联网平台LeapIOT,结合了工业物联网技术、工业大数据技术和工业智能技术。快速对工业现场的实际生产设备进行配置、管理、对接、轻松应对工业生产现场复杂的网络环境。LeapIOT能够提供数据处理的效率,达到实时分析的最终目的;可针对设备多、协议多、数据并发、高频次的工业生产现场复杂环境;借助开放式接口对接众多达的工业协议;将边缘计算前置到生产设备端,预处理大量生产数据。总的来说,LeapIOT是中国企业转型升级理想的工业物联网平台。

联想大数据发布LeapIOT工业物联网平台,助力国之重器工业产业转型

联想大数据工业智能专家胡雁

LeapIOT平台为工业互联网发展提供全面服务

针对工业互联网升级面临的痛点,联想大数据工业智能专家胡雁分享了联想LeapIOT的优势。

针对现场接入,没有数据或者数据不全。联想LeapIOT平台系统能够非常好的接入所有的主流工业协议,并且能够接入现场能够见到的所有工业厂家。

针对海量数据的管理,联想作为来自于IT的企业有先天优势。通过开放分布式的架构,基于持续管理数据库,能够非常好的利用数据技术重构工业历史数据库,能够把PB级数据在我们这里进行更好的管理。

管理之后,如何把工业机理分析好?结合最新人工智能算法找到新的优化点呢?通过建立在数字镜像基础上的机理模型系统,数字镜像最根本是把工业上的人、过程和资产融在一起,把现场的设备、所有的真实数据、真实的实体在虚拟世界再现一遍。实现无缝融合工业特性,控制算法和AI/ML,才能建立起实实在在的工业机理管理,才能把我们结合工业机理模型过程和人工智能化算法结合得更好。

关于应用场景落地,联想大数据的相关产品和解决方案已经在汽车制造、石油化工、金融、教育、冶金、能源、医药流通等多个行业赢得了众多客户的信任。

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实际上,利用大数据技术,联想自身已经实现了全流程的产品优化和全球供应链再造,每年节省数亿美金的库存和产品维护费用,显著提升了公司运作效率。联想自己作为全球最大的电子制造厂商做的事情,在自己工厂已经实践了这个过程,在过去时间里通过实践,准时交货率提高了8%,制造质量提升20%,制造效率提升10%以上,联想自己也非常获益。

这些经验使得联想面对制造业客户时更能够供其所需,补其所短,根据客户不同阶段和时期的需要,提供适度前瞻的规划咨询和解决方案。联想大数据通过抽出最典型的应用和核心过程,面向其不管是提供解决方案还是提供对外服务接口,来支撑联想LeapIOT服务于各个行业、企业。

最后田日辉谈到联想工业互联网平台,优势是构建跨领域跨行业能力,尤其是像汽车、石化、钢铁领域,包括联想的电子制造,这几个行业的发展。未来希望能够和其他行业,包括重型装备制造,包括影响国家国计民生的航空航天、核电领域包括电力运营领域,能够发挥我们的技术的能力和经验积累,为这个行业做一些贡献。同时联想LeapIOT物联网平台也是在不断发展的,希望能够对其他行业的拓展构建一个良好的基础。

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