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『连接+洞察+优化』揭秘寄云NeuSeer工业互联网2.0

2021-06-03e-works 王阳

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寄云科技之于工业互联网的愿景,是围绕以数据智能为核心,通过连接采集不同类型数据,实现更深入的数据处理与洞察,最终为企业的绩效改进、指标优化提供更好的支持。
    “工业互联网领域,最后能脱颖而出的不一定是现在看起来具备各种背景和资源的公司,而是那些适应能力强、学习能力快,并且能形成产品化平台的公司,” 寄云科技创始人时培昕博士接受e-works采访时如是说。

    时隔四年,寄云科技推出全新的工业互联网架构,发布NeuSeer工业互联网2.0版本。这四年里,时培昕认为寄云最大的变化是不断提高产品化能力,通过100多个项目积累,将不同的碎片化场景与NeuSeer产品能力充分结合。

    在实践中不断沉淀,抽象出共性需求,固化出模板和工具,提高平台的标准化交付速度与质量,以及这个过程所积累的丰富经验,是寄云发展成为时培昕所期望工业互联网公司的筹码与底气。
 寄云科技
寄云科技创始人时培昕博士接受e-works采访

    多年潜心积淀,方可厚积薄发。在NeuSeer工业互联网2.0发布会上,时培昕强调,寄云科技之于工业互联网的愿景,是围绕以数据智能为核心,通过连接采集不同类型数据,实现更深入的数据处理与洞察,最终为企业的绩效改进、指标优化提供更好的支持。

“平台+应用”双轮驱动的发展策略

    在数字化浪潮中,工业互联网为工业企业提供了可行的数字化转型路径。基于数据驱动、行业机理与智能科学结合,数字空间与物理世界融合的智能化决策闭环,工业互联网构建出一个混合的新范式和方法论。

    如果将工厂里的设备、产线比作人类的骨骼、肌肉,发达的神经系统可以让人更加聪明和智慧,那么工业互联网就如同附着在制造业的数字化神经系统。

    在时培昕博士看来,工业互联网的核心技术主要围绕物联网、云计算/边缘计算、工业大数据、工业数据分析、数字孪生、工业安全等领域。

    物联网为工业互联网提供了多种类型PLC、DCS系统、传感器的对接,支持高频数据采集和传输,提供就地边缘分析计算能力;基于物联网采集的大量实时数据,需要在云端或边缘端进行存储和计算;工业大数据作为制造业数字化转型与智能化升级的关键点,只有通过数据智能实现可量化的生产和经营指标优化,才能为企业的品质和效率带来跃迁;结合各个行业中的具体问题和具体特点,形成工业数据分析中典型的应用场景,才能让数据真正成为新的生产要素;数字孪生赋予物理世界一个完美的数字副本,通过孪生体进行虚拟协作、快速接收传感器数据和仿真交互,提供更准确的预测结果;工业安全则为工业互联网构筑了基础且必要的防御体。

    基于多年的实践和积累,寄云科技发展出“平台+数据智能应用”的双轮驱动模式。一方面,寄云不断提升NeuSeer平台的标准化程度,开发了诸如工业网关、边缘智能一体机、时序数据库、MPP数据库、工业数据管理和数字孪生开发平台、工业数据分析和建模平台等多个标准化产品,为企业提供方便的异构数据接入和融合、大数据处理与智能化分析,以及低代码的开发工具,简化和加速工业应用的开发与迭代;另一方面,寄云提炼开发出安全生产管控PSS、实施生产决策RPI、异常监测与诊断FDD、预测性维护PdM等数据智能应用,解决工业企业的具体痛点。

    在平台+数据智能应用的双轮驱动下,如今,寄云科技已经广泛服务于包括中国电科、中国电子、富士康、中石油、中海油、国网、大唐、中车、中铁、麦格纳等在内的世界五百强和行业头部客户,积累了丰富的高端制造行业经验与样板工程,对拓展行业内其他客户起到了示范效应。

连接+洞察+优化,三款产品应运而生

    寄云科技最新推出的NeuSeer工业互联网2.0,“连接”、“洞察”、“优化”成为其最重要的三大关键词,分别对应着工业物联网平台、工业大数据平台、数据智能应用三款产品,服务于工业企业全生命周期。
 寄云
寄云NeuSeer工业互联网2.0

   首先是连接。基于寄云NeuSeer工业物联网产品,从工业数据的底层采集、存储、建模、分析及工业应用开发开始,利用寄云工业物联网平台方便快捷地连接人、机、物等各类工业要素,获取各种设备实时数据和生产过程数据,再深入结合行业的机理模型,辅以机器学习和人工智能分析,快速搭建设备、产线、工厂的数字孪生,实现设备预测性维护、数字化产线、智能工厂等应用。

   其次是洞察。寄云向各类工业用户提供工业大数据平台,利用工业大数据湖汇聚物联网实时数据以及IT系统数据,在数据管理系统中对数据进行数据管理、数据治理、可视化开发,并使用应用门户对平台进行系统管理;利用工业数据分析建模平台实现数据的预处理、统计分析及机器学习分析,从而构建复杂分析模型来对指标、工艺参数等进行分析、预测和优化。基于平台数据的API,实现大数据相关应用的开发,包括研发设计验证、设备智能化、生产过程实时优化、实时决策和管理;利用寄云大数据平台实现异构系统和数据接入、数据治理、数据管理、数据分析以及数据应用。通过融合各种设备实时数据、生产过程数据、上下游数据以及企业外部数据,实现企业数据全生命周期的管理,帮助企业全面数字化转型,实现数据智能驱动的智能制造。

   最后是优化。寄云倡导的数据智能应用,基于数据驱动、指标优化、效益为先的三大核心理念,辅助制造业客户推进数字化转型战略的完成。其中,设备预测性维护系统PdM,能够有效的降低关键设备的非计划停机率,提升设备维护效率,实现维护成本的下降以及设备使用寿命的提高;异常检测与诊断系统FDD,能够帮助企业提高控制过程的稳定性,加快缺陷定位的速度,更早期的实现缺陷的预警,进而提高生产的运营效率和产品品质;实时生产决策系统RPI,帮助工业企业实现各种关键生产指标的实时计算,降低了人为因素导致的指标失真,提高了生产决策的实时性和精准性;安全生产管控PSS,通过一张网、一平台、多节点、多应用的架构帮助企业、园区、政府构建安全生产管控系统,实现提升安全生产的整体管理水平。

    在采访中时培昕谈到,寄云2017年发布NeuSeer工业互联网1.0时,尽管理念与现在类似,但当时经验还有所欠缺。2.0版本则丰富了很多平台功能,包括物联网、大数据功能、支持更多场景的数据应用、数据分析,同时将更多经验通过模板沉淀在最新的NeuSeer平台上。

构建一体化的合作生态

    时培昕认为,工业互联网需要开放的生态合作,但同时是一个需要非常谨慎、严肃和专业对待的过程。为给客户提供一体化的工业互联网服务,寄云一直在寻求与云平台、自动化、工业软件、行业应用、工控安全等领域厂商合作。

    时培昕强调,“寄云选择合作的生态伙伴,都不是基于某个具体项目进行的,而是产品层面和平台级的合作。只有这样,才能真正为客户提供一体化的能力”。这也是时培昕认为工业互联网公司最终能够崭露头角的关键。

    在云平台领域,寄云科技与腾讯云在多个区域展开了工业互联网平台的合作。寄云的应用市场为腾讯云WeMake平台提供了丰富的应用管理和计费的功能,双方在多个区域工业互联网平台项目中紧密合作,共同打造工业垂直应用场景解决方案。

    在自动化领域,寄云科技与施耐德电气为中大型客户提供包括数字化转型和智能制造规划、工业互联网平台和行业智能应用的组合方案。

    在工业软件领域,寄云科技与安世亚太针对传统物联网无法实现全面监测的问题,开发基于仿真模型+物联网监测的数字孪生,实现更精准、更全面的状态监测和性能评估。

    譬如在与安世亚太的合作中,寄云科技通过对特定装置和工艺进行仿真,形成可以实时运行的SDK,再通过与工业互联网采集的实时数据进行结合,实时的构建仿真预测的结果,并对结果进行监测和预测,形成真正的全生命周期的数字孪生。基于寄云提供的数据智能的工业互联网平台和应用,基于设备的物联网数据实时采集、处理和分析能力,构建设备的预测性维护、异常检测和实时决策能力,从而提高设备状态监测的准确性和有效性、实现有效的预测和预警能力、优化运行性能和设计参数。

    在行业应用方面,寄云科技与东方通针对能源、电力、煤矿、制造等行业,共同开发行业应用,拓展行业市场。从侧重点上来看,东方通擅长客户侧业务场景中的工作流程、数据逻辑和考核指标,寄云擅长数据采集、数据开发、算法适配和调优,以及数据计算、AI分析,双方合作可以在数据智能和应用智能上开启无限的想象空间。

    在工业安全领域,寄云科技与绿盟科技开发基于工控安全和信息安全融合的解决方案,实现更全面、更精准的异常监测和工控安全防御。绿盟在关于工控安全的产品和方案中,开发融合了物理安全和工控安全的边缘智能安全网关产品。在与寄云科技的合作中,一方面通过基于安全操作系统的硬件资源合作,构建安全的业务底座、安全能力组件化部署于业务设备或业务能力组件化部署安全系统中,另一方面,通过业务相互促进、安全告警信息与物理工况异常的融合分析,提升生产的质量,最终构建物理安全与网络安全,两安融合的工控安全体系。

记者手记:

    四年前,时博士认为寄云NeuSeer应该对标国外领先的工业互联网平台;四年过去了,随着国内头部企业对智能制造诉求的潜移默化,以及寄云在100多个项目中所积累的经验和理解,他对工业互联网的有了更清晰和明确的刻画。

    “距离我们期望中的工业互联网,寄云目前大概做到了七八十分”,时博士坦言。当然,相比更多还在探索工业互联网发展模式的公司来说,寄云至少有了笃定的发展预期和目标。

    以“平台+数据智能应用”双轮驱动的发展策略, 以“连接+洞察+优化”为宗旨不断提升产品化能力,基于产品层面打造一体化的合作生态。在工业互联网这条赛道中,寄云科技面临着绝佳的发展机遇,但同时仍任重而道远。
 
责任编辑:王阳
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