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      国茂股份智能数据中心主体落地 国茂智能制造实质跨出关键一步

      发布时间:2020/4/22 10:59:50?????点击:0

      作为国茂股份2020年公司级重点项目之一的“面向智能制造的国茂信息化建设项目”,其核心建设——智能数据中心,可喜于46日主体落地、业务顺利迁移,正式建成预计在420日左右,随后开始进入测定阶段。

      很显然,国茂股份正在强化互联网思维,抓“国家大力推进工业互联网建设”新机遇,加快数字化改造,主动升级转型,积极化危为机也标志,国茂智能制造实质性跨出了关键一步后续必将有能力和条件来充分运用、融合发展现代工业互联网技术,高质量打造国茂自己的智能制造信息化综合管控平台;更坚信,这将强力推动国茂精益生产、大规模定制、精细管理和智能决策加快国茂真正向数字化、智能化制造转型

      据流程信息部负责人介绍,大手笔投入、坚持服务智能制造定位的该项目智能数据中心建设,正式开工于今年11日,占地面积约120平方米,组装了19个数据机柜,采用规范、成熟的数据中心建设和服务标准,做到切实可行的节能技术并自动监控节能设备的运行情况,以此精益通过对数据中心的闭环管理来实现效益最大化,致力打造行业一流、具有国际先进水平的大数据中心机房。

      回头看,自2013成立以来,根据公司战略发展规划,结合精益生产理念与减速机行业特性,围绕智能制造,朝着“全业务集成管控平台的减速机工业互联网工厂、最终实现面向商业全流程的工业互联网工厂”目标,国茂股份就一直在强力推进着高标准的信息化“两化融合”规划建设,每年投入大量资金,进行人才培养、软件、硬件和网络资源等全方位的储能建设。以此,加快实现对企业核心业务的一体化数字管控,带动企业向着精细化、网络化、智能化的方向发展,使信息化与工业化融合的效益得到充分体现,大幅优化企业内部管理,显著提升企业综合竞争力,进一步夯实和提高行业竞争优势。

      应该说,各类现代信息技术应用现已不断渗透到公司的各个关键业务环节,并逐渐实现全覆盖,这越来越对国茂股份高质量运营、制造和现代管理提升,产生着极大的支持和保驾作用。对此,很必然,建设如此高技术含量、全方位的高质量创新升级项目,定将很快构建起国茂股份愈发显著的行业竞争新优势。

      非常欣慰,始终以模式创新和科技创新为支撑、不断加大投入和建设力度的国茂股份,近年来,也快速取得了诸多不俗成绩2017年、2019年“苏南国家自主创新示范区瞪羚企业”,江苏省服务型制造示范企业、江苏省两化融合管理体系贯标试点企业、江苏省四星上云企业,2018年通过两化融合管理体系贯标评定并成为“江苏省企业知识产权管理标准化合格单位”,中国通用机械工业协会特色优势企业、2019年度国家知识产权优势企业等等。

      放眼市场和未来,随着智能制造、工业互联网的不断加快发展,中国减速机市场正在快速进入国产替代化的新时代。对此,面对这历史性的发展新机遇,作为专注减速机行业28年的高新技术企业,国茂股份也正同步坚定地开启着新一轮更高起点的跨越式发展——以更大力度加快科技创新升级,以更高质量提升核心竞争力等三有竞争力。从而,巩固并进一步提高行业优势地位,力争早日成为具有国际一流竞争力的传动机械制造企业,最大为工业化进程做贡献。

       

       

      延伸阅读一

      智能制造的核心关键:工业大数据

       

      当前,大数据已成为业界公认的工业升级的关键技术要素。在未来十年,以数据为核心构建的智能化体系,也必将会成为支撑智能制造和工业互联网的核心动力。

      众所周知,对于工业大数据的重要性,究其根本,大数据是手段而不是目的,人工智能也是如此。如果仅仅因为工业互联网的概念很热,企业就要去盲目拥抱工业互联网和工业大数据、人工智能技术,实际上是一个非常错误的观点。

       

      工业从数据到大数据

      在新一代信息技术出现之前,工业企业已经正常运转了上百年,我们应该清晰地认识到信息技术手段的加入更像催化剂的作用。首先需要明确,需要达到怎样的业务目标,可以使得今天已经存在的生产工艺、工业产品、管理方法变得更好。

      其实,大数据支撑制造业的业务变革,最根本的目标,就是提质增效,在自动化与信息化基础之上,实现智能化的制造体系。在智能制造的基础上,然后才是打造平台,构建产业生态,与产业链进行更有效的协同,实现工业互联网的乘法式发展。

      工业大数据的三个典型应用方向,也是我们实现工业互联网的目标,包括智能装备、服务型制造和跨界融合。第一个层次是设备级的,就是提高单台设备的可靠性、识别设备故障、优化设备运行等;第二个层次更多是针对产线、车间、工厂,提高运作效率,包括能耗优化、供应链管理、质量管理等;第三个层次是跨出了工厂边界的产业跨界,实现产业互联。

      工业大数据并不是凭空而来,传统工业信息化一直在进行,我们已经有大量的数据来自于研发端、生产制造过程、服务环节,工业信息化过程一直在产生大量的数据。工业从数据到大数据,其实更多要考虑的是与自动化域数据的叠加,这是数据的两化融合。而在工业互联网时代,我们还需要纳入更多来自产业链上下游以及跨界的数据。

       

      工业大数据如何成为智能制造和工业互联网的核心动力

      工业大数据有哪些特点?可总结为多模态、高通量、强关联的特性。在工业领域,约有130多种不同类型的数据,数据模态多样,结构关系复杂;高通量是指数据持续不断地产生,采集频率高,通量大;强关联是指工业场景下的数据有非常强的机理支撑,不同学科之间的数据是在机理层面的关联,而不是数据字段上的关联。

      而对工业大数据的分析应用,也不是将深度学习、强化学习的方法放到这里就可以有结果。这需要获知研究对象的机理模型与定量领域知识,而这在当前基础上前进很困难。我们希望找出数据在输入、输出之间的统计关系,对机理和模型不确定、不清晰的部分加以补足,这是工业大数据应用的基础。

       

      业务引领,数据推动产业发展

      智能制造在不断获得数据的驱动,从智能制造到工业互联网平台,核心都是利用数据和模型,优化制造资源的配置效率。

      工业互联网并不等同于智能制造,区别在于数据的跨界和业务的边界上是否有所突破。当下,太多人过于重视平台能力,而真正的工业互联网讲的是生态,资源优化从描述、诊断向预测、决策不断深入,从单机设备、生产线、产业链再到产业生态不断拓宽。

      我们的生态如何来构建业务体系,如何跨界,才是工业互联网成功与否的关键。而决定工业互联网发展方向的,一定是业务驱动。我们从一开始就反对拎着一把锤子,满世界找钉子,现在很多大数据、人工智能公司就存在这个问题。

      我们需要深入到一个工业领域,造一把可靠的锤子,刚好可以去敲有需求的钉子。将业务、数据理清楚,评估数据,真正实现业务落地,要点就是三个要素的协同——人、场景、算法。

       

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