全聯(lián)接時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)向制造業(yè)各環(huán)節不斷滲透，其將打破工業(yè)生產(chǎn)原有的全生命周期，從產(chǎn)品的設計、研發(fā)、生產(chǎn)制造、營(yíng)銷(xiāo)到服務(wù)構成端到端閉環(huán)，徹底改變工業(yè)的生產(chǎn)模式。制造服務(wù)化，即由單純的產(chǎn)品制造向服務(wù)制造轉變，是這一生產(chǎn)模式變革的主要發(fā)展趨勢。
機械制造業(yè)服務(wù)化，主要體現在機械車(chē)輛由“制造商界面單機作業(yè)”的急救售后服務(wù)向“客戶(hù)界面機群智能”協(xié)作運營(yíng)服務(wù)演進(jìn)。這一顯著(zhù)的變化為工程機群的智能感知、智能決策和智能控制安上了加速引擎。
監控這一秒，實(shí)時(shí)安全運營(yíng)
大型機械作業(yè)車(chē)輛日常運營(yíng)中，車(chē)況、施工環(huán)境復雜，安全存在諸多挑戰。業(yè)界曾發(fā)生過(guò)這樣一起混凝土泵車(chē)機械傷害事故，3名工人在施工工地引導混凝土泵車(chē)臂架末端的軟管時(shí)，泵車(chē)側傾，泵車(chē)臂架瞬間下降，砸中3名工人，其中1名工人因砸中頭部，經(jīng)搶救無(wú)效死亡。事故讓人警醒，機械工程車(chē)輛一旦發(fā)生斷臂、傾覆、剮蹭等情況，會(huì )釀成嚴重的人身和經(jīng)濟損失，迫切需要一個(gè)實(shí)時(shí)狀態(tài)監控系統，能夠對施工作業(yè)中車(chē)輛的作業(yè)以及各種參數進(jìn)行準確測量及展示，實(shí)時(shí)進(jìn)行隱患分析及環(huán)境取證。
實(shí)時(shí)狀態(tài)監控系統包括兩部分，一是工程車(chē)況實(shí)時(shí)監控，采集車(chē)速、油耗、油壓、油溫、位置、加速度、水平度等一系列機械車(chē)輛的車(chē)況數據，以全面獲取現場(chǎng)作業(yè)車(chē)況；二是對施工現場(chǎng)實(shí)時(shí)監控，采集氣壓、溫度、車(chē)輛軌跡、罐體正反轉、轉速、臂架張力等安全運營(yíng)的關(guān)鍵環(huán)境參數，以獲取復雜的施工現場(chǎng)作業(yè)環(huán)境信息。
工程機械企業(yè)現有的采集終端是無(wú)法滿(mǎn)足在線(xiàn)狀態(tài)監控的需求的，因為實(shí)時(shí)狀態(tài)監控系統采集頻次需達到1秒，并能實(shí)時(shí)將采集信息傳送到智能監控中心。因此，華為面向機械行業(yè)各緯度需求定制開(kāi)發(fā)了智能IoT終端。為滿(mǎn)足接入端各項數據采集需求，終端提供豐富接口，并針對私有協(xié)議進(jìn)行定制，可采集機械車(chē)輛本地控制系統數據；為補齊現有監控能力和業(yè)務(wù)數據完整性，終端增加了加速度計、陀螺儀和攝像頭；為降低數據傳送成本，終端可實(shí)現智能本地業(yè)務(wù)處理，進(jìn)行有效數據篩選，并提供多種無(wú)線(xiàn)傳輸能力；值得一提的是，智能IoT終端還提供開(kāi)放的平臺，可支持客戶(hù)軟件自定義，滿(mǎn)足行業(yè)個(gè)性化需求，易集成eSDK套件，縮小定制周期。
對車(chē)況、施工現場(chǎng)的實(shí)時(shí)監控，可為現場(chǎng)監管人員提供隱患警告及事故告警，并可通過(guò)安全警報系統將安全提醒實(shí)時(shí)推送給施工人員，保障施工安全、人員安全和財產(chǎn)安全。
感知下一秒，超前預測維護
在客戶(hù)施工現場(chǎng)，一輛攪拌車(chē)液壓系統出現故障，因搶救不及時(shí)，混凝土凝結在攪拌桶內，混凝土損失和清理費用累計達萬(wàn)元。可見(jiàn)，工程機械車(chē)輛連續可靠工作是客戶(hù)的關(guān)鍵需求，以“急救”為主的服務(wù)方式過(guò)于滯后，已經(jīng)無(wú)法達到客戶(hù)的期望。據調查，目前大約一半的維護響應問(wèn)題來(lái)自于配件供應，缺少合理的平衡預測是存在的主要問(wèn)題。預測性維修可根據車(chē)況預測相關(guān)備件需求，并按需進(jìn)行維保，規避突發(fā)異常和故障，提升車(chē)輛可用系數。
通過(guò)采用在線(xiàn)傳輸和離線(xiàn)傳輸相結合的方式，對工程機械車(chē)輛的轉速、沖程、排量、零件狀態(tài)等監控信息進(jìn)行全面采集；結合積累的大量結構疲勞損傷信息，維保專(zhuān)家可為各車(chē)型建立診斷庫，設置相關(guān)臨界對比信息，綜合呈現建立車(chē)輛健康度及零件壽命表；車(chē)輛健康度及零件壽命表持續滾動(dòng)更新，根據動(dòng)態(tài)變化的車(chē)輛體檢信息，可預知最佳更換時(shí)間，制定備件備貨計劃，更新維保任務(wù)計劃；在預測維修系統中，當車(chē)輛狀態(tài)接近臨界異常時(shí)，根據歷史概率及時(shí)告警，在預留的處理周期時(shí)間內，維修人員可獲取配套備件，及時(shí)進(jìn)行現場(chǎng)維保，更換零件以保障車(chē)輛持續健康度。
有分析表明，補救式維修的成本是相同的預測式維修成本的3倍。通過(guò)智能感知、智能分析進(jìn)行超前預測維護，可主動(dòng)確定車(chē)輛保養周期，對車(chē)輛零件及時(shí)更新維護，從而實(shí)現工程機械車(chē)輛按需維保。機械制造企業(yè)在向服務(wù)型制造轉型的過(guò)程中，服務(wù)模式從“急救式”被動(dòng)服務(wù)向“預測性”主動(dòng)服務(wù)轉變，這一轉變帶來(lái)了質(zhì)的飛躍，不僅節約了運營(yíng)成本，還大大提升了客戶(hù)滿(mǎn)意度。
決策快一步，海量數據挖掘
獲取海量客戶(hù)運營(yíng)數據是機械制造企業(yè)的金礦，建立挖掘模型將有助于機械制造企業(yè)形成競爭力，優(yōu)化產(chǎn)品開(kāi)發(fā)，實(shí)現價(jià)值管理。
首先，挖掘環(huán)境、機器零件、油耗、電能、車(chē)輛安全性能、用戶(hù)操作行為信息的樣本，可提煉價(jià)值產(chǎn)品需求信息，指導產(chǎn)品規劃與開(kāi)發(fā)；其次，挖掘車(chē)輛運營(yíng)信息數據樣本，可識別優(yōu)質(zhì)客戶(hù)，根據客戶(hù)等級制定相應銷(xiāo)售策略，指導訂價(jià)決策；最后，挖掘工況信息和客戶(hù)使用歷史信息樣本，還可向客戶(hù)進(jìn)行個(gè)性化產(chǎn)品推薦。
工程機械企業(yè)當前的系統架構無(wú)法滿(mǎn)足其10萬(wàn)量級的運營(yíng)規模和海量采集樣本智能分析的需求，華為采用E2E IoT架構設計的車(chē)輛作業(yè)云平臺，可承載幾十萬(wàn)量級的終端數據上傳，及日新增采集1.6T數據的容量，其模塊化IoT結構可根據業(yè)務(wù)擴張戰略按需擴展。智能IoT終端將故障異常數據、能耗數據、環(huán)境參數、現場(chǎng)監控圖像等海量有效數據通過(guò)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )實(shí)時(shí)匯聚到該平臺，通過(guò)SAP HANA及SAP業(yè)務(wù)套件對站點(diǎn)排產(chǎn)、機群行為、人員操作進(jìn)行分析，及時(shí)提供響應建議，高效輔助業(yè)務(wù)決策。
制造服務(wù)化，機械車(chē)輛精細運營(yíng)
工程機械制造企業(yè)面向互聯(lián)機群展開(kāi)設計，安裝智能IoT終端作為標準配置，配合部署在站點(diǎn)、制造總部的ICT設備及業(yè)務(wù)平臺，形成機械車(chē)輛精細運營(yíng)平臺。機械車(chē)輛精細運營(yíng)平臺對現場(chǎng)及車(chē)輛實(shí)時(shí)采集監控，可支撐現場(chǎng)安全運營(yíng)；站點(diǎn)客戶(hù)操作使用過(guò)程中，維修、保養更新等業(yè)務(wù)都可以通過(guò)機械車(chē)輛精細運營(yíng)平臺獲取到及時(shí)性服務(wù)；平臺獲取的環(huán)境、機器、工程等海量?jì)r(jià)值信息，可應用于市場(chǎng)產(chǎn)品優(yōu)化；車(chē)輛作業(yè)云中心通過(guò)數據樣本建模分析，可實(shí)現圍繞“站車(chē)人”開(kāi)展的全面智能運營(yíng)。
在機群互聯(lián)協(xié)作的天羅地網(wǎng)下，工程機械設備的一切狀態(tài)、施工現場(chǎng)的一切安全監測信息在制造總部的智能大腦中樞一目了然。智能大腦具有全局性、前瞻性指揮調度能力，能高效、安全、可靠地支撐客戶(hù)運營(yíng)，為客戶(hù)量身定制個(gè)性化產(chǎn)品，提升機械制造企業(yè)的創(chuàng )新力和競爭力。
