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          物聯網提升工業智慧化管理

          發布時間:2013-01-22 來源:中國自動化網 類型:行業資訊 人瀏覽
          關鍵字:

          物聯網 智慧工業

          導  讀:

          工業是物聯網應用的重要領域,改善產品質量,降低產品成本和資源消耗,將傳統工業提升到智能工業的新階段。

            工業是物聯網應用的重要領域,改善產品質量,降低產品成本和資源消耗,將傳統工業提升到智能工業的新階段。12月6日,泛在網技術與發展論壇圍繞“智慧·工業·設計”主題,在“十八大”報告提出“四化同步發展”之后鮮明地提出了智慧工業這個熱點話題。與會專家認為,物聯網在工業領域的應用主要集中在以下幾個方面:制造業供應鏈管理、生產過程工藝優化、產品設備監控管理、 環保監測及能源管理、 工業安全生產管理。


            物聯網是信息通信技術發展的新一輪制高點,正在工業領域廣泛滲透和應用,并與未來先進制造技術相結合,形成新的智能化的制造體系。這一制造體系仍在不斷發展和完善之中。物聯網與先進制造技術的結合將體現在泛在感知網絡技術、泛在制造信息處理技術、虛擬現實技術、人機交互技術、空間協同技術、平行管理技術、電子商務技術、系統集成制造技術等領域。


            原科技部重大專項辦巡視員劉玉蘭:


            運營商是物聯網產業的主導者


            我國物聯網已經成為國家發展戰略,初步明確了未來的發展方向和重點領域,正在著手制定相關財政、金融政策和法規以確保物聯網發展體制的有效性。環境保護壓力、節能減排要求、人民生活質量和生活水平的提高、人民收入的持續增長,都對下一步推進物聯網的發展有利。中國企業正在隨著國家的快速發展,持續提升競爭力和國際影響力,對物聯網的需求逐步呈現,企業對信息化方面的認知提高,經濟支付能力也將增強。但是,國家今年在通信信息領域改革力度大,步伐較快,對通信市場可能造成一定沖擊,過度分散運營商精力。同時,產業和行業標準正在建立,是機遇也是挑戰。人們對信息化認知較低,支付意愿和能力有限,金融危機的后續影響,也會影響企業對信息化需求和相關資源的配備。


            總體來看,國內物聯網的應用和發展速度相比國外要快一些。歐美國家雖然重視,但是市場發展主要依賴企業,國家不參與推動,但企業則關注短期利益。我國則是統一調控,統籌力度大,推進要比國外政府推進得快。


            政府及產業聯盟已經成為推動物聯網產業鏈成熟的主導動力,產業聯盟是目前產業鏈上橫向合作的主要形式,以應用帶動產業發展的共贏商業模式需要各環節有效協同。運營商在產業鏈上處于主導地位,向上可制約上游設備供應商,向下通過合作提高控制能力。向下的合作還處于初級形態,主要是由運營商發起,以市場為導向,以買賣形式來實現運營商與軟硬件集成商的合作。中國移動在這方面走得比較快,已經形成了對系統集成商的分級管理模式,希望提早卡位軟硬件集成環節。除運營商外的其他各環節,廠商整體綜合實力均較弱,運營商是產業鏈的主導,扮演集成商和服務商角色,通過產品和服務購買的形式向產業鏈下游滲透。

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            大唐電信科技產業集團鞠秀芳:


            智慧是信息化的更高階段


            智慧是信息化向更高階段發展的表現,具有更強的發現問題、解決問題的能力,因而具有更強的創新發展能力,包括更全面靈活的物與物、物與人、人與人的互聯互通和相互感知能力(更好地發現問題);更高效安全的信息處理和信息資源整合能力(信息處理);更科學的監測、預警、分析、預測和決策能力;更高水平的遠距離控制執行和智能化執行能力;更協調的跨部門、多層級、異地點合作能力。


            物聯網理念把IT技術融合到控制系統中,實現“高效、安全、節能、環保”的“管、控、營”一體化:生產自動化提高生產效率,降低成本;產品智能化提供產品附加值;管理精細化促進決策科學化智能化,安全、綠色生產;產業先進化使得制造業和物聯網技術融合,優化產業結構,促進產業升級。


            大唐電信圍繞能源和資源等重點行業,以物聯網理念為指導、以物聯網架構為依托,整合3G、4G寬帶無線技術、云計算、RFID、3D GIS、安全等新一代信息技術,推出了感知礦山、智慧油田、智慧水利、智慧物流等整體解決方案。感知礦山解決方案利用擁有自主知識產權的TD 3G技術的KT151專網設備,成功搭建了井上井下統一的泛在、寬帶、融合與安全的通信平臺, 可同時滿足精確人員定位、生產調度、數據、語音、視頻等綜合業務需求,并與工業以太環網實現無縫融合。智能終端和礦山業務的融合,創新了更高效的生產管理模式。


            北京起重運輸機械設計研究院副院長閆獻軍:


            數據收集分析是起重機械管理的要害


            截至2011年年底,全國在用特種設備729。15萬臺,其中起重機械171。74萬臺,設備總量比2010年增加12。3%。如此巨大的數量給目前監察工作造成了巨大困難,尤其是違規使用過程基本無法及時發現,造成了巨大的安全隱患。起重運輸機械安全事故多發主要有三個原因:設計和制造方面的原因;使用中操作方面因素;起重機的違規使用。在起重運輸機械事故中,后兩類事故類型占到總事故數的80%以上,但操作與事故的相關度研究亦因數據缺乏難以開展。


            從這個角度看,起重運輸機械運行參數收集、分析開展很少,提高其設計、制造水平缺乏數據支持,對信息化建設提出了顯著需求。國家起重運輸機械公共安全應急預警信息管理平臺是我們承擔的工信部重點指導推進的首批100項“兩化”融合促進安全生產項目之一“在役起重機械遠程安全預警系統”的基礎上建設的。該平臺將設備端安全監控管理系統采集的起重載荷譜、各機構位置、電機工作狀態、環境條件等主要參數檢測信號通過M2M、3G無線數據傳輸技術集中到起重運輸機械公共安全應急預警平臺,建立起重運輸機械運行數據庫、事故及事故征兆數據庫,實現對在役起重運輸機械運行狀態的實時監控及突發事件的預警響應,使整機安全性能達到新高度。下一步,應用將以在役起重運輸機械、客運索道、立體倉庫為試點,具備兼容電梯、壓力容器、游樂設施等其他機電及壓力容器類特種設備的能力。

           




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