国内汽车制造数字化发展情况（六）｜AP汽车制造
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六、国内工业互联网平台应用情况
2013年，通用电气（GE）推出全球第一个大数据与分析平台，管理云中运行的由大型工业机器所产生的数据。
▲大众与微软合作的项目，图片来源AP，大众汽车供图
由此，工业互联网平台的概念进入了国内企业的视野，同时也进入了国内汽车行业的视野。
工业互联网平台是全球工业系统与高级计算、分析、传感技术以及互联网的高度融合。
利用大数据、复杂分析、预测算法等能力，提供理解智能设备产生的海量数据的方法，能够帮助选择、分析和利用这些数据，从而带来网络优化、维护优化、系统恢复、机器自主学习、智能决策等益处，最终帮助工业部门降低成本、节省能源并带动生产率的提高。
工业互联网平台采集工业大数据、利用工业大数据实现对对生产系统进行全天候独立监控。
工业大数据的一个非常重要的功能是可以被用来对产品的生产过程建立动态虚拟模型，或对在工艺规划阶段建立的三维仿真模型进行验证和实时信息连接。
实时数据与三维仿真模型连接后，工厂将可视化和透明化，工艺人员可持续对生产工艺进行优化和改进。另外，智能装备在大数据分析与积累的基础上可实现自我调节，自我改善。
▲有了工业云，大众汽车希望为其生产和物流的连续数字化打下基础。图片来源AP，大众汽车供图
目前，国内市场的工业互联网平台有GE推出的Predix平台，西门子推出的MindSphere平台，三一集团推出的“树根互联”平台，航天科工集团推出的“航天云网”平台，海尔集团推出的COSMO平台等。另外，施耐德公司的EcoStruxure平台也正在进入中国市场。
汽车制造企业的生产线处于高速运转，由工业设备生产、采集和处理的数据非常复杂而多变。这些数据是由生产线上安装的数以千计的小型传感器来探测的温度、压力、热能、振动和噪声信息。利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析、生产线物联网分析、供应链优化、生产计划与排程优化等。
因为工业互联网平台也是近几年刚刚兴起的智能制造技术，对国内汽车企业来说，工业大数据的采集、传输和分析利用也是在探索阶段，因此大多数汽车企业并没有建立工业数据平台/工业互联网平台，有部分企业建立了面向供应链管理、行业数据分析的工业互联网平台，也有企业建立了局部的面向生产环境、装备运行数据分析的工业互联网平台。
也就是说，依据工业互联网平台水平成熟度分级表，国内大多数汽车企业处于第一级水平，少部分企业达到了第二级水平，只有个别企业在局部区域实现了第三级的技术水平。
表 工业互联网平台水平成熟度分级
但是，工业生产线和生产设备一直是重资产，实现基本云平台的大数据管理投资庞大，国内部分汽车企业从轻资产一端入手，在产品设计、市场、销售等环节建立了大数据分析系统，利用国内的阿里云等商务云平台提供金融、供应链和市场服务，积累经验，为向重资产大数据分析和工业云平台建设领域迈进做准备。
（全文完）
◆以往经典内容回顾
国内汽车制造数字化发展情况（一）｜汽车制造AP
国内汽车制造数字化发展情况（二）｜汽车制造AP
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