数据要素×工业制造:工业数据加速增长助力产业链提质增效
发布日期:2024-12-14 点击次数:
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卡奥斯工业智能研究院副院长鲁效平接受中国经济网记者采访表示,这种一体化的解决方案以“小◆◆★★、轻、快、准■★”的方式解决了工业生产中的多个场景难题■◆◆★■。
据了解,该项目基于海尔40年制造经验和卡奥斯数字化实践◆■■,积累高质量工业数据22PB、开发行业数据集550个,打造国内首个工业领域全链条数商解决方案★■★◆◆。通过数字工业操作系统◆■◆、工业大数据和工业大模型等技术,实现原始数据的采集、处理★◆★◆◆、分析和应用■◆★,支撑工业企业数字化智能化转型,同时基于平台构建工业数据要素服务生态■◆,打造数据资产管理、价值评估、上架流通等全链条数商解决方案★■★★◆,助力数据流通赋能和工业普惠★◆★◆■。
在日前落幕的2024年“数据要素×■★■★”大赛全国总决赛上◆★■★◆,卡奥斯物联科技股份有限公司带来的《基于工业互联网平台的制造业全流程数智化解决方案》项目斩获“工业制造”赛道的一等奖。
专家认为,我国数据要素市场快速发展,数据基础设施建设日趋完善■★,工业大数据市场加速增长。从2024年“数据要素×”大赛来看■◆◆■,工业赛道聚焦供应链■★★★、产业链效率提升,赋能制造业技术创新★■★◆■、生产变革。未来,数据要素的乘数效应还将加快显现★◆■★■,在促进制造业转型升级方面发挥关键作用。(中国经济网记者 李方)
以家电◆★■■★、汽车■■■、服装行业应用较多的加工设备注塑机为例,鲁效平介绍,■■◆★◆“这个设备价值较高,工业调试复杂、能耗高,全国所有的注塑机能耗加起来与三峡电站一年的发电量相当。我们一个冰箱工厂80多台注塑机★◆■◆★■,200多套磨具,每年有200-400种新品要生产◆★,会面临频繁换膜的问题◆★■◆■■。传统需要依靠人工去设置参数和调试,大概调试一周,中间会涉及到大量的材料和能耗的耗费■★◆◆,而且最终人工调试距离最优配置还会出现约10%的差距。”
据悉■◆◆,该方案已落地100多家注塑工厂,从实际测试结果来看,整个能效降低10%以上,调试周期减少70%以上。复制全国后★■,预计每年最多节约约150亿电费。
不过■★◆◆■,随着智能设备的上线,对工业数据进行及时的采集和处理,这种消耗已成为历史。鲁效平表示,“我们利用现场及操作系统去采集各个注塑机的历史运行状态数据,基于我们的大数据平台去做数据的清洗、治理和标注■★■◆◆■,结合我们开发的工业大模型来做注塑工艺优化的智能体,这个智能体就相当于替代了工艺设计师★◆■◆★,去实现不同模具的参数推荐。”
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“充分发掘数据要素价值,用数据来优化设计、制造、服务等各个环节★◆■■★,协同上下游产业■◆★◆★,已为企业带来了实际效益。★★■■”鲁效平表示◆★★,■■★◆“作为工业领域的制造企业,未来还将继续探索更多工业数据要素赋能,复制更多可实践可推广的解决方案。”
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此外,卡奥斯从行业实际痛点出发■◆■,构建15个行业场景方案库,目前已经覆盖创新、决策、服务和产业链协同等100多个典型场景。
数据要素是发展新质生产力的关键生产要素之一■◆■。今年,国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》,提出推动12项重点行动★■★■◆,其中首个就是实施“数据要素×工业制造■◆◆”行动★★◆■◆★。创新研发模式、推动协同制造、提升服务能力★■、强化区域联动、开发使能技术……发挥数据要素乘数效应,将成为工业制造高质量发展的重要驱动力量。