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    國茂股份智能數據中心主體落地 國茂智能制造實質跨出關鍵一步

    發布時間:2020/4/22 10:59:50?????點擊:0

    作為國茂股份2020年公司級重點項目之一的“面向智能制造的國茂信息化建設項目”,其核心建設——智能數據中心,可喜于46日主體落地、業務順利遷移,正式建成預計在420日左右,隨后開始進入測定階段。

    很顯然,國茂股份正在強化互聯網思維,抓“國家大力推進工業互聯網建設”新機遇,加快數字化改造,主動升級轉型,積極化危為機;也標志,國茂智能制造實質性跨出了關鍵一步,后續必將有能力和條件來充分運用、融合發展現代工業互聯網技術,高質量打造國茂自己的智能制造信息化綜合管控平臺;更堅信,這將強力推動國茂精益生產、大規模定制、精細管理和智能決策,加快國茂真正向數字化、智能化制造轉型。

    據流程信息部負責人介紹,大手筆投入、堅持服務智能制造定位的該項目智能數據中心建設,正式開工于今年11日,占地面積約120平方米,組裝了19個數據機柜,采用規范、成熟的數據中心建設和服務標準,做到切實可行的節能技術并自動監控節能設備的運行情況,以此精益通過對數據中心的閉環管理來實現效益最大化,致力打造行業一流、具有國際先進水平的大數據中心機房。

    回頭看,自2013成立以來,根據公司戰略發展規劃,結合精益生產理念與減速機行業特性,圍繞智能制造,朝著“全業務集成管控平臺的減速機工業互聯網工廠、最終實現面向商業全流程的工業互聯網工廠”目標,國茂股份就一直在強力推進著高標準的信息化“兩化融合”規劃建設,每年投入大量資金,進行人才培養、軟件、硬件和網絡資源等全方位的儲能建設。以此,加快實現對企業核心業務的一體化數字管控,帶動企業向著精細化、網絡化、智能化的方向發展,使信息化與工業化融合的效益得到充分體現,大幅優化企業內部管理,顯著提升企業綜合競爭力,進一步夯實和提高行業競爭優勢。

    應該說,各類現代信息技術應用現已不斷滲透到公司的各個關鍵業務環節,并逐漸實現全覆蓋,這越來越對國茂股份高質量運營、制造和現代管理提升,產生著極大的支持和保駕作用。對此,很必然,建設如此高技術含量、全方位的高質量創新升級項目,定將很快構建起國茂股份愈發顯著的行業競爭新優勢。

    非常欣慰,始終以模式創新和科技創新為支撐、不斷加大投入和建設力度的國茂股份,近年來,也快速取得了諸多不俗成績2017年、2019年“蘇南國家自主創新示范區瞪羚企業”,江蘇省服務型制造示范企業、江蘇省兩化融合管理體系貫標試點企業、江蘇省四星上云企業,2018年通過兩化融合管理體系貫標評定并成為“江蘇省企業知識產權管理標準化合格單位”,中國通用機械工業協會特色優勢企業、2019年度國家知識產權優勢企業等等。

    放眼市場和未來,隨著智能制造、工業互聯網的不斷加快發展,中國減速機市場正在快速進入國產替代化的新時代。對此,面對這歷史性的發展新機遇,作為專注減速機行業28年的高新技術企業,國茂股份也正同步堅定地開啟著新一輪更高起點的跨越式發展——以更大力度加快科技創新升級,以更高質量提升核心競爭力等三有競爭力。從而,鞏固并進一步提高行業優勢地位,力爭早日成為具有國際一流競爭力的傳動機械制造企業,最大為工業化進程做貢獻。

     

     

    延伸閱讀一

    智能制造的核心關鍵:工業大數據

     

    當前,大數據已成為業界公認的工業升級的關鍵技術要素。在未來十年,以數據為核心構建的智能化體系,也必將會成為支撐智能制造和工業互聯網的核心動力。

    眾所周知,對于工業大數據的重要性,究其根本,大數據是手段而不是目的,人工智能也是如此。如果僅僅因為工業互聯網的概念很熱,企業就要去盲目擁抱工業互聯網和工業大數據、人工智能技術,實際上是一個非常錯誤的觀點。

     

    工業從數據到大數據

    在新一代信息技術出現之前,工業企業已經正常運轉了上百年,我們應該清晰地認識到信息技術手段的加入更像催化劑的作用。首先需要明確,需要達到怎樣的業務目標,可以使得今天已經存在的生產工藝、工業產品、管理方法變得更好。

    其實,大數據支撐制造業的業務變革,最根本的目標,就是提質增效,在自動化與信息化基礎之上,實現智能化的制造體系。在智能制造的基礎上,然后才是打造平臺,構建產業生態,與產業鏈進行更有效的協同,實現工業互聯網的乘法式發展。

    工業大數據的三個典型應用方向,也是我們實現工業互聯網的目標,包括智能裝備、服務型制造和跨界融合。第一個層次是設備級的,就是提高單臺設備的可靠性、識別設備故障、優化設備運行等;第二個層次更多是針對產線、車間、工廠,提高運作效率,包括能耗優化、供應鏈管理、質量管理等;第三個層次是跨出了工廠邊界的產業跨界,實現產業互聯。

    工業大數據并不是憑空而來,傳統工業信息化一直在進行,我們已經有大量的數據來自于研發端、生產制造過程、服務環節,工業信息化過程一直在產生大量的數據。工業從數據到大數據,其實更多要考慮的是與自動化域數據的疊加,這是數據的兩化融合。而在工業互聯網時代,我們還需要納入更多來自產業鏈上下游以及跨界的數據。

     

    工業大數據如何成為智能制造和工業互聯網的核心動力

    工業大數據有哪些特點?可總結為多模態、高通量、強關聯的特性。在工業領域,約有130多種不同類型的數據,數據模態多樣,結構關系復雜;高通量是指數據持續不斷地產生,采集頻率高,通量大;強關聯是指工業場景下的數據有非常強的機理支撐,不同學科之間的數據是在機理層面的關聯,而不是數據字段上的關聯。

    而對工業大數據的分析應用,也不是將深度學習、強化學習的方法放到這里就可以有結果。這需要獲知研究對象的機理模型與定量領域知識,而這在當前基礎上前進很困難。我們希望找出數據在輸入、輸出之間的統計關系,對機理和模型不確定、不清晰的部分加以補足,這是工業大數據應用的基礎。

     

    業務引領,數據推動產業發展

    智能制造在不斷獲得數據的驅動,從智能制造到工業互聯網平臺,核心都是利用數據和模型,優化制造資源的配置效率。

    工業互聯網并不等同于智能制造,區別在于數據的跨界和業務的邊界上是否有所突破。當下,太多人過于重視平臺能力,而真正的工業互聯網講的是生態,資源優化從描述、診斷向預測、決策不斷深入,從單機設備、生產線、產業鏈再到產業生態不斷拓寬。

    我們的生態如何來構建業務體系,如何跨界,才是工業互聯網成功與否的關鍵。而決定工業互聯網發展方向的,一定是業務驅動。我們從一開始就反對拎著一把錘子,滿世界找釘子,現在很多大數據、人工智能公司就存在這個問題。

    我們需要深入到一個工業領域,造一把可靠的錘子,剛好可以去敲有需求的釘子。將業務、數據理清楚,評估數據,真正實現業務落地,要點就是三個要素的協同——人、場景、算法。

     

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