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分布式在線監測與預測性維護領域,分析了當前產業現狀、市場機遇及面臨的困境

cyVQ_nipush ? 來源:lq ? 2018-12-19 14:29 ? 次閱讀

長期以來,我國工業的變革都處于初級階段。然而,隨著物聯網突飛猛進的發展,新一輪工業革命即將迎來新的突破點。但工業物聯網(IIoT)產生的數據往往具有很大的體量,如何解決日趨復雜的設備遠程監控運維難題,以及因種類繁多的傳感器、與大量已啟用設備而產生的工業大數據(Big Analog Data) 的問題是很大的挑戰,市場迫切需要有效的分布式數據采集與狀態監測方案!

在近日由 National Instruments(以下簡稱NI)舉行的NIDays 2018上,數位大咖再次聚焦在IIoT重要應用場景——分布式在線監測與預測性維護領域,分析了當前產業現狀、市場機遇及面臨的困境。其中,上海振華重工智慧產業集團研發中心的技術總監孫斌展示了NI平臺化的理念及微軟Azure云平臺如何幫助大家快速搭建工業物聯網解決方案,實現業務模式和效益的革新,受到現場觀眾的高度關注。

上海振華重工智慧產業集團研發中心技術總監孫斌、微軟AI商用部/微軟AI及研究事業部資深產品總監繆玉峰、NI 大中華區工業物聯網/人工智能行業拓展經理郭翹在NIDays發表演講

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NI 邊緣計算的分布式數據采集方案與微軟Azure云平臺、AI技術驅動振華重工智慧港機設備業務模式轉型

振華重工在港機設備領域的成就有目共睹,振華重工產品已遍布全球101個國家和地區,覆蓋全球約300個碼頭,且以在全球港機市場連續20年70%以上的占有率,保持行業第一。在此情況下,如何繼續保持高增長?

孫斌表示:“振華抓住了工業物聯網發展的浪潮,在自動化碼頭領域重點投入,從設計、研發、管理、服務四個維度進行數字化轉型升級,為用戶提供包括從規劃仿真、港機設備、系統集成和運營維護在內的全生命周期服務。”

據悉,振華有10000多臺起重機設備在全世界運行,其中很大一批設備服役周期超過了10年。重型設備的監測是極其復雜的,以起重機為例,振華重工列出了與安全、故障和壽命密切相關的50多個關鍵部位,通過在這些部位上安裝位移、應力、振動、溫度、液位等傳感器采集起重機的運行數據,實現對起重機的結構安全評估、機構的故障診斷和預測以及零部件的壽命預估。

為了能讓振華的港機設備可以更長久可靠地運行,振華重工、NI和微軟圍繞港機裝備的遠程監測與診斷、智能維保等打造完整的解決方案,為服役中的港機設備提供全方位的服務。

NI分布式數據采集,邊緣計算方案與微軟Azure平臺強強聯手

孫斌進一步指出:“這些傳感器的數據首先被采集到NI的數據采集裝置中進行處理,利用邊緣算法進行故障診斷,然后經過處理的數據被發送到碼頭本地的服務器或上傳到ZPMC遠程維護云平臺,再利用微軟Azure平臺上的機器學習算法和工具,結合ZPMC的專業知識和經驗,進行數據分析和挖掘,最后利用Power BI實現各種應用結果的展示。”

振華重工智慧港口機械設備方案

憑借在工業互聯網領域多年的經驗,NI可提供靈活、開放且穩定的軟硬件解決方案,通過有效的整合、簡便的布署與實用的數據管理方式來提升系統性能,使工業互聯網領域的創新產品更加智能。

IIoT與AI的融合,是預測性維護的關鍵。在以上案例中,微軟云IoT解決方案平臺也起到了重要作用。微軟AI商用部/微軟AI及研究事業部資深產品總監繆玉峰提到:“微軟依托合作伙伴,比如NI,從設備端及邊緣端提取數據,分發到Azure IoT Hub,進行數據處理、分析及管理。基于這些數據,再使用微軟的高級數據分析及機器學習服務,從而實現設備遠程監控、可預測維修等。”

OT+IT平臺構建智慧港口機械設備

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NI聯合業界頂尖廠商推進IIoT生態體系建設

工業資產的狀態監測、預測性維護等,已經成為制造行業不可所缺的關鍵技術之一。在傳感器種類龐雜、量測速度要求提高的情況下,工業大數據的處理也成為今日制造業的一大挑戰。

近期,微軟發布了自動化機器學習服務。它能夠自動調參,支持分布式的深度學習,由 FPGA提供算法支持,并且可以部署到公有云、私有云、及IoT邊緣。在建立一個機器學習模型的時候,工程師要考慮選擇哪些維度、哪個算法、什么樣的參數。以前,這個過程往往需要算法工程師人工來做。但現在,微軟云自動化機器學習可以將這個過程完全自動化,最終自動建立準確率最高的模型。

正如NI 大中華區工業物聯網/人工智能行業拓展經理郭翹所言:“借助OT端的NI平臺及IT端的Microsoft云平臺,無論是對于振華重工已經在使用的港口碼頭設備、還是對于目前正在大力推廣的全自動化港口碼頭解決方案,振華重工都能以創新技術保證其持續在行業中的領先地位。同時,我們希望 NI在OT端開放的邊緣計算平臺化理念,能幫助更多的中國制造企業更上一個臺階。”

IIoT的發展離不開整個生態圈的培養, NI與振華重工的港機設備工業物聯網方案融合了NI與振華重工的兩大公司的優勢,取得了積極的成果。這種互利共贏的合作,對于推動IIoT生態體系的建設具有重要意義。振華重工的孫斌進一步指出:“未來我們計劃將起重機智能監測與診斷系統推廣到ZPMC所有的起重機機型上,同時繼續加深與包括NI和微軟在內的伙伴的合作,開發在線故障診斷、剩余壽命預估和智能維護決策等應用,為用戶提供全方位的智能運維服務。”

關于上海振華重工(ZPMC)

上海振華重工(集團)股份有限公司(ZPMC)是重型裝備制造行業的知名企業,為國有控股A、B股上市公司,控股方為世界500強之一的中國交通建設股份有限公司。公司總部設在上海,并在上海、南通、江陰、張家港等地設有10個生產基地,24家海外分支機構遍布全球,是全國也是世界上最大的重型裝備制造商之一。公司產品已遍布全球100個國家和地區,萬余臺港機設備,包括岸橋、場橋等,覆蓋全球約300座碼頭,全球港機市場占有率連續20年在70%以上,保持行業第一。

關于Microsoft Azure

Microsoft Azure 是微軟的公用云服務 (Public Cloud Service) 平臺,是微軟在線服務 (Microsoft Online Services) 的一部分,自 2008 年開始發展,2010年2月份正式推出,目前全球有54座數據中心以及44個CDN跳躍點 (POP),并且于2015年時被 Gartner 列為云計算的領先者。Microsoft Azure 是一個不斷擴展的云服務集合,它可以幫助組織應對各種商業挑戰。用戶可使用個人喜歡的工具和框架,在大規模全球性網絡上隨心所欲地構建、管理和部署應用程序。在中國,Microsoft Azure是基于微軟技術由世紀互聯運營。

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原文標題:分布式監測與預測性維護方案成IIoT關鍵一環,振華重工借助NI、微軟Azure成為智慧港機設備行業先行者

文章出處:【微信號:nipush,微信公眾號:nipush】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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