艾默生:專業化團隊助力智能工廠落地

廠商:艾默生
  點擊數:6600  發布時間:2020-02-06 11:07
智能工廠主要通過構建智能化生產系統、網絡化分布生產設施,實現生產過程的智能化。作為實現智能制造的重要載體,智能工廠已被視為工業企業轉型升級的必由之路。近年來,在工業互聯網、大數據、云計算、邊緣計算、5G等新技術推動下,全球眾多優秀工業企業都開展了智能工廠建設實踐,但智能工廠是一項長期、艱巨、復雜的系統工程,對于很多企業來說,從何入手打造“智能工廠”依然具有挑戰性,圍繞這個主題已經進行了各種討論,卻依舊很難確定何時、何地以及如何開始。對此,艾默生數字化轉型業務及市場總監王志慧表示:“艾默生專門成立了一個數字化轉型團隊,整合公司各種關鍵資源,幫助企業用戶開發和實施切實可行的數字化轉型戰略,打造智能工廠,共同實現標桿績效?!?/div>

智能工廠主要通過構建智能化生產系統、網絡化分布生產設施,實現生產過程的智能化。作為實現智能制造的重要載體,智能工廠已被視為工業企業轉型升級的必由之路。近年來,在工業互聯網、大數據、云計算、邊緣計算、5G等新技術推動下,全球眾多優秀工業企業都開展了智能工廠建設實踐,但智能工廠是一項長期、艱巨、復雜的系統工程,對于很多企業來說,從何入手打造“智能工廠”依然具有挑戰性,圍繞這個主題已經進行了各種討論,卻依舊很難確定何時、何地以及如何開始。對此,艾默生數字化轉型業務及市場總監王志慧表示:“艾默生專門成立了一個數字化轉型團隊,整合公司各種關鍵資源,幫助企業用戶開發和實施切實可行的數字化轉型戰略,打造智能工廠,共同實現標桿績效?!?/p>

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艾默生數字化轉型業務及市場總監王志慧

和用戶一起進行智能工廠建設

對于當前工業企業來說,智能工廠的規劃和建設的重點、模式仍在摸索之中。王志慧認為,要開始智能工廠的建設,首先要評估企業當前狀況以及未來的發展方向,即路線圖。然后建立轉型基礎,采用先進且合適的技術,必須明確需要解決的問題或需要改進的關鍵領域,從提高生產效率到降低維護成本,再到防止意外停機或降低能源成本,然后再實施相應的技術。另外在實施階段可以從小范圍起步,等看到實際收益后逐步擴大應用范圍,避免一開始就追求大而全或一步到位。智能工廠的建設不僅僅是一項技術投資,更是一種文化變革,通過企業業務轉型戰略來推動及實施信息技術(IT)與運營技術(OT)的結合。

“根據艾默生多年的實踐經驗,企業需要一個合作伙伴,一個專業顧問來協助企業制定清晰的戰略并避免在實施過程中遭遇障礙?!?王志慧說道,這也正是艾默生專門成立數字化轉型團隊的緣由所在。

艾默生新團隊利用艾默生Plantweb數字生態系統整體架構,將咨詢、項目實施、智能傳感技術、數據管理和分析方面的現有專業知識高效融合,幫助客戶建立清晰的數字化轉型愿景,并幫助進行戰略的實施和執行,在每個步驟中實現可衡量的結果。懷揣著打造智能工廠的愿景,整個行業正處在令人興奮的關鍵時刻,艾默生成立新的數字化轉型業務部門將是這場變革之旅的重要一步,它通過以下解決方案及服務和用戶一起進行智能工廠的建設。

  • 普適測量方案:高度集成、易于部署且遠程鏈接的智能設備組合,包括無線智能儀表和非侵入式測量設備。

  • 運營分析:全面的預測性診斷和高級分析產品組合,提供相關設備資產運行狀況及性能洞查。

  • 行業解決方案:深厚的專業解決方案知識,可推動制定關鍵績效指標。

  • 運營確定性咨詢服務:在提高企業可靠性、安全性、生產效率和能源利用率方面為企業制定和實施可執行的企業級路線圖。

  • 項目管理:實施數字化轉型項目的最佳實踐、工具和資源。

  • 網絡安全的內容:通過專業的技術和服務 在幫助工廠提高運行性能同時有效防止網絡受到攻擊。

艾默生提供的智能工廠解決方案相對比較完整,涵蓋從現場感知、數據傳輸,到分析與應用,再到咨詢與服務。談及艾默生智能工廠解決方案的特點,王志慧認為范圍廣泛的現場感知技術是其中最重要的:“它是智能工廠架構的基礎和重要組成部分,因為沒有數據,一切分析、應用及管理都是空談,而艾默生創新的測量技術擴大了現場數據感知的范圍,除了傳統的溫、壓、液、流測量,還包括關鍵機械設備、管道腐蝕、管道溫度、有毒有害氣體泄漏等監測,以及人員定位等。當然數據獨立存在也是沒有意義的,因此海量的數據只有通過過濾處理、智能解讀,然后轉化為可執行的信息并隨時隨地被傳遞給相關人員以幫助其及時采取適當措施,以提高工廠運營效率、安全性及合規性,它的價值才得以體現。在這方面艾默生的AMS智能設備管理系統(儀表和閥門診斷)和AMS機械設備管理系統(機械設備保護及狀態分析)、Plantweb Insight設備監測APP(基于第一原則的數據解讀)、Plantweb Advisor (針對能源、機械設備和工廠性能基于計算預測的綜合分析系統)以及新收購的KNet軟件(提供基于人工智能和機器學習的流程及運營歷史數據分析解讀)都是很好的故障分析和預測診斷工具, 這些信息不僅能夠被集成到控制系統中,也可以通過網絡輸送至移動設備和增強現實(AR)系統,與計算機化的維護管理系統(CMMS)工作流集成,并整合到Plantweb Optics資產管理平臺中,向操作員、工程師和技術人員提供基于角色的可執行指令?!?/p>

為用戶提供落地解決方案

根據API、Solomon、HIS market等全球咨詢公司對于煉油及石化行業的統計顯示,從行業平均水平到標桿企業,安全事故可減少60%,維護成本可節省50%,運營成本降低20%,排放及能耗可降低30%,從而挽回每年1萬億美元的經濟損失。根據艾默生的估算進行智能工廠的建設可以讓企業的利潤(息稅折舊攤銷前)平均提高15%。從這些數字可以預見未來智能工廠的廣闊市場前景。

正是看到這一市場的未來機遇和挑戰,艾默生不斷通過研發和并購來擴充智能工廠的解決方案和技術。近期新研發的技術包括用于現場維護的AR技術、移動應用Planweb Optics資產管理平臺、人員定位系統,以及用于操作員培訓或工藝優化的數字雙胞胎系統。近兩年的業務收購包括2018年收購安沃馳氣動閥產品為機械和工廠自動化應用提供動力,補充并增強艾默生在流體自動化解決方案的全球能力;收購iSolutions公司,提供現場及工廠系統數據的分析,幫助企業制定生產和運營決策;收購Advanced Engineering Valves為液化天然氣行業用戶提供關鍵低溫深冷和嚴酷工況中工藝過程關斷閥;2019年收購GE智能平臺業務,擴充艾默生在機械控制和離散應用的能力;收購KNet軟件,用于提取、清理、轉換和分析運行及生產數據以提高過程及資產運行性能;收購生命科學分析軟件公司(Life Sciences Analytics Software),利用其調度及建模系統對制藥生產運營進行動態優化,并簡化技術轉讓流程;收購Zedi公司的軟件及自動化業務,運用其云上SCADA平臺,實現基于云的監測、控制和優化,進一步為油氣行業用戶提高產量、降低運營成本。

對于智能工廠技術未來的發展方向,王志慧表示:“無論何種技術都是智能工廠發展的手段,它們最終服務于需求,而目前智能工廠的發展需求比較明確,它正朝著高效、可靠、安全環保與節能的方向發展?!?/p>

此外,王志慧認為,融合、協同、跨界已經成為當前智能工廠發展的熱門詞語,無論是用戶還是解決方案的供應商都要打破固有觀念,開拓思路,具有創新意識,艾默生也在不斷進行結構調整以順應市場需求的不斷變化,業務覆蓋從設備和系統向軟件應用及服務咨詢擴展,從流程行業向離散行業擴展,旨在成為用戶值得信賴的業務合作伙伴,更有效地為用戶提供落地的解決方案和可衡量的業務收益。

摘自《自動化博覽》2020年1月刊

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