船舶行业工业互联网应用报告

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中国工业互联网发展报告

中国工业互联网发展报告

~中国工业互联网发展报告2019年3月,政府工作报告鲜明提出“打造工业互联网平台,拓展‘智能+’,为制造业转型升级赋能”,“工业互联网”一词首次被写入政府工作报告。

地方层面,福建、河北、内蒙古、长沙、深圳、广州、银川等地也相继出台相关支持政策和指导意见,因地制宜推动工业互联网发展政策落地实施。

总体来看,我国工业互联网发展加快从概念普及转入实践深耕阶段,形成了政策支持到位、技术创新多样、产业推进迅速的良好局面。

一 2019年工业互联网发展总体情况2019年,供给侧与需求侧同步发力,助力工业互联网迈入创新发展的快车道,市场呈现协同联动、创新活跃的良好发展格局,充满活力的产业生态体系加速形成。

工信部数据显示,2019年我国工业互联网产业规模将达到4800亿元,为国民经济带来近2万亿元的增长。

[1](一)三大核心体系实现全方位突破在政策红利的支持下,我国工业互联网建设的三大核心体系——网络、平台、安全实现全方位突破。

网络层面,工业互联网标识解析体系初具规模,五大国家顶级节点功能不断完善,实现与主要标识解析体系国际根节点的对接。

截至2020年1月15日,工业互联网标识注册总量突破20亿,二级节点已上线运营45个,覆盖钢铁、电子、医药等19个行业,接入企业超过1000家。

[2]平台方面,工业互联网平台建设迈上新台阶,初步构建起涵盖研发创新、生产制造、运维管理、平台资源整合等的多层次平台发展体系。

截至2019年底,全国具有一定区域和行业影响力的平台超过70个,重点平台平均工业设备连接数已达到69万台、工业App数量突破2124个。

[2]安全方面,我国工业互联网安全能力不断提升,国家、省、企业三级联动安全监测预防体系进一步完善。

国家级工业互联网安全监测平台已上线运行,可识别141类协议、4500余类联网设备和平台。

(二)产业承载基础持续夯实目前,特色鲜明的工业互联网体系逐渐形成,全国各类型工业互联网平台数量总计已有上百家,具有一定区域、行业影响力的平台数量超过70家,重点平台平均设备连接数达到69万台,工业模型数突破830个,工业App数量突破2124个,平台注册用户数突破50万。

船舶制造行业智能化造船技术方案

船舶制造行业智能化造船技术方案

船舶制造行业智能化造船技术方案第一章智能造船概述 (2)1.1 智能造船的定义 (2)1.2 智能造船的发展趋势 (3)第二章智能设计 (4)2.1 船舶设计软件的应用 (4)2.2 设计数据管理 (4)2.3 设计协同与优化 (4)第三章智能工艺 (5)3.1 工艺流程优化 (5)3.1.1 工艺流程分析 (5)3.1.2 智能优化策略 (5)3.1.3 优化效果评估 (6)3.2 工艺参数监控 (6)3.2.1 工艺参数监测 (6)3.2.2 数据采集与处理 (6)3.2.3 工艺参数调整与优化 (6)3.3 工艺仿真与验证 (6)3.3.1 工艺仿真模型构建 (6)3.3.2 仿真分析与优化 (6)3.3.3 实验验证 (6)第四章智能制造 (6)4.1 技术应用 (6)4.2 自动化设备集成 (7)4.3 智能生产线建设 (7)第五章智能物流 (8)5.1 物流信息化管理 (8)5.1.1 管理理念 (8)5.1.2 技术手段 (8)5.1.3 应用实例 (8)5.2 物流自动化设备 (8)5.2.1 设备类型 (9)5.2.2 技术特点 (9)5.2.3 应用实例 (9)5.3 物流效率优化 (9)5.3.1 优化策略 (9)5.3.2 技术支持 (9)5.3.3 应用实例 (10)第六章智能检测 (10)6.1 检测技术与方法 (10)6.1.1 概述 (10)6.1.2 检测技术 (10)6.1.3 检测方法 (10)6.2 检测数据管理 (11)6.2.1 概述 (11)6.2.2 数据采集 (11)6.2.3 数据存储 (11)6.2.4 数据处理 (11)6.2.5 数据应用 (11)6.3 检测设备集成 (11)6.3.1 概述 (12)6.3.2 设备集成方法 (12)6.3.3 设备集成策略 (12)第七章智能质量控制 (12)7.1 质量管理体系的建立 (12)7.2 质量数据采集与分析 (12)7.3 质量改进与优化 (13)第八章智能安全监控 (13)8.1 安全生产管理 (13)8.2 安全监测技术 (14)8.3 安全预警与应急响应 (14)第九章智能运维 (14)9.1 设备健康管理 (14)9.1.1 设备状态监测 (15)9.1.2 故障预测与诊断 (15)9.1.3 设备健康管理策略 (15)9.2 运维数据管理 (15)9.2.1 数据收集与存储 (15)9.2.2 数据处理与分析 (15)9.2.3 数据安全与隐私保护 (15)9.3 运维优化策略 (15)9.3.1 设备功能优化 (15)9.3.2 生产计划优化 (16)9.3.3 故障处理与维修优化 (16)9.3.4 能源管理优化 (16)第十章智能造船系统集成与协同 (16)10.1 系统集成技术 (16)10.2 协同作业管理 (16)10.3 造船企业数字化转型 (17)第一章智能造船概述1.1 智能造船的定义智能造船是指在船舶制造过程中,运用现代信息技术、自动化技术、网络技术、大数据技术、人工智能技术等先进技术手段,对船舶设计、生产、管理、服务等环节进行集成与创新,以提高生产效率、降低生产成本、提升产品质量和安全性的一种新型造船模式。

数字化造船技术发展现状及趋势

数字化造船技术发展现状及趋势

通过改革开放三十连年的发展,我国船舶工业取得了长足进步。

特殊是新世纪以来,我国船舶工业更实现了跨越式发展,综合实力和国际地位稳步提升,造船完工量、新接定单量和手持定单量持续连年维持快速增加,造船三大指标已进入世界造船大国行列,已具有了向世界造船强国冲刺的基础和条件。

成为造船强国的重要标志之一,就是要实现数字化造船。

在中国造船行业向着这个目标前进的进程中,需要不断应用各类最新的技术,不断提高造船的效率和质量。

数字化造船是以造船进程的知识融合为基础,以数字化建仿照真与优化为特征,将信息技术全面应用于船舶的产品开辟、设计、创造、管理、经营和决策的全进程,最终达到快速设计、快速建造、快速检测、快速响应和快速重组的目的。

数字化造船技术涵盖的范围超级普遍。

咱们这里所述的数字化造船技术主要包括船舶设计数字化、船舶建造数字化、船舶管理数字化三个方面。

IT 技术的发展和现代创造业的管理理念及技术方式深刻地改变着传统创造业。

各造船强国如美、日、韩、欧等均十分重视以先进的信息技术手腕改造传统的造船设计和生产方式。

发达国家在设计技术方面普遍采用了三维设计建模;在信息的集成和共享方面采用了产品数据管理系统,实现了并行协同设计和生产;在创造方面,虚拟创造技术已应用于生产实践中,实现了创造前的生产进程数字化摹拟;美国 Intergraph 公司的 Intelliship 系统将船舶设计规则融合在 CAD (计算机辅助设计)系统中,初步实现了设计的智能化。

当今世界的造船强国日本,早在上世纪八十年代就十分重视造船信息化的自主开辟与创新,各大造船集团如日立、三菱、三井、IHI、住友等均组织力量自行开辟了造船信息集成系统,日本一些先进船厂大体上都已采用 CIMS 系统实现了数字化造船。

韩国自上世纪九十年代开始大力推行造船信息化,并迅速崛起成为世界造船大国和强国。

韩国各大造船集团如现代、大宇、三星等普遍引进欧美的造船 CAD 系统,如 TRIBON、Intelliship 等,并结合自身企业的特点自行开辟了造船 CIMS (计算机集成创造系统)系统,取得了显著的功效,大大缩短了船舶设计建造周期。

工业互联网垂直行业应用报告

工业互联网垂直行业应用报告
3 电子信息行业工业互联网实践 .......................................................................... 38 3.1 行业基本情况及生产特点 ...................................................................................... 38 3.2 行业对工业互联网实施的业务需求 ....................................................................... 40 3.3 细化应用场景一:设备健康管理........................................................................... 43 3.4 细化应用场景二:人机协同一体化 ....................................................................... 46 3.5 细化应用场景三:生产过程质量追溯 ................................................................... 49 3.6 细化应用场景四:生产质量智能管理 ................................................................... 51
5 高端装备行业工业互联网实践 .......................................................................... 75 5.1 行业基本情况及生产特点 ...................................................................................... 75

舰船网络技术现状和发展趋势

舰船网络技术现状和发展趋势

舰船网络技术现状和发展趋势随着信息技术的不断发展,各行各业都在加速数字化转型。

而舰船也不例外,网络技术在舰船领域中的应用越来越重要。

本文将阐述舰船网络技术的现状及发展趋势。

一、舰船网络技术现状现如今,通过数字化系统来实现舰船通信、导航、武器控制、数据传输等方面的自动化,使现代化军舰的武装力量得到了大幅度提升。

然而,为了让这些系统可以实现稳定运转,建立的网络架构必须极其稳定可靠,且具有高安全性。

此外,舰船网络技术的发展还需要考虑以下几个方面:1. 硬件设备。

在硬件方面,应选用适合海洋环境的高品质网络设备以保证系统稳定性。

同时,为了支持更快的数据传输,需要使用高速硬盘和处理器。

2. 软件系统。

作为关键的网络技术应用,软件系统也需要稳定可靠,极大程度上减少网络故障的发生。

因此,网络中的操作系统和应用程序需要不间断的更新完善,并得到相应的改进,以解决海上环境与网络技术相结合所带来的新问题。

3. 安全防护。

网络安全一直是企业信息系统、互联网和其他广泛采用的 IT 技术面临的主要问题。

在舰船网络技术领域中,网络安全问题如不安全连接、防护漏洞、黑客攻击等都会造成严重影响。

要在海上环境中建立一个安全的网络环境,需要采取多个安全措施。

二、舰船网络技术发展趋势虽然现在舰船网络技术已经实现了许多技术突破,但在未来的发展趋势中,还可以看到以下的一些变化。

1. 智能化。

随着技术的不断进步,人工智能将在舰船的操作中得到更广泛的应用。

AI 模型通过分析舰船数据并根据数据结果做出自主推荐或执行相关指令,将在舰船网络技术中发挥巨大作用。

2. 云计算。

云计算是一种新型的海上网络技术,它已经被广泛应用于全球各地的数据处理中。

推广云计算技术到舰船网络中,可以实现海上数据的全局共享与访问,目前已经有很多国家在使用云计算技术。

3. 自适应网络技术。

基于这种技术,系统会分析船上的工作环境和运行数据,根据这些数据来实现自动适应性调节,做到最优化的情况,以充分发挥网络系统的效能。

船舶行业工业互联网实践

船舶行业工业互联网实践

船舶行业工业互联网实践1 行业基本情况海洋工程装备和高技术船舶已被“中国制造2025”明确列为国家十大重点发展领域之一,其产业链覆盖广、规模大、水平高,优势产品地位突出,集聚发展态势明显,行业工业互联网发展对区域经济带动明显。

船舶产品典型特征是零件数量级大、主尺度大、生命周期长,以大型豪华邮轮为例,其零件数超过2500 万个,长度超过350 米、船宽大于60 米、高大于70 米、吨位超过20 万吨。

一般从设计到交付、保修期维护,全船寿命一般10 年至30 年,中间需经历多次大修。

船舶制造业是海洋工程领域的重点支柱产业,中国船舶制造的体量大,造船三大指标国际市场份额均位居世界第一,2017 年,全国造船完工量为4268 万载重吨;承接新船订单量为3373 万载重吨,手持船舶订单量为8723 万载重吨,分别占全球总量的41.9%、45.5%和44.6%。

船舶制造业具备服务密集型、劳动密集型、物资密集型、资金密集型及技术密集型五大特征:配套服务方面,为其提供各种原材料和配套产品的企业覆盖国民经济122 个产业部门中的98 个,国民经济中关联面高达80%;涉及工种繁多,劳动力并行投入数千人,立体作业现象频繁,作业时间长;船舶建造中使用物资超过5000 类,且非标物资种类繁多;船舶建造经费以亿元为单位,配套企业众多且遍布各地,物资库存周转率较低,资金占用率高;研发设计环节复杂,涉及数十个专业分工,设计变更关联多家机构。

船舶制造业的这些特征,决定其与其他离散制造业的工业互联网建设方法存在很大的不同。

2 行业对工业互联网实施的业务需求随着企业全球化业务的发展,船东对船舶产品的个性化定制要求越来越广泛,船用设备物资的种类和供应渠道也越来越多,物流模式越来越复杂,如何实现跨业务模块的流程优化、多信息化平台的高效集成应用,船企与船东、供应商、第三方物流公司之间的横向端对端集成,其要求越来越迫切。

船舶行业对工业互联网平台的需求是面向全流程的整体顶层解决方案,主要包括以下几点:首先,船舶工业企业需要通过工业互联网平台应用,加速船舶智能制造的实现。

智能化技术在船舶建造领域的应用

智能化技术在船舶建造领域的应用

智能化技术在船舶建造领域的应用摘要:船舶工业的发展,可以带动当地经济的快速发展,对促进劳动力就业、保障海防安全发挥着重要作用。

近年来,中国对外贸易以惊人的速度增长,在一定程度上为船舶制造产业提供了良好的发展机遇。

目前,该行业具有较高的国际竞争力。

随着大信息化浪潮的到来,中国造船业也面临着重大变革。

智能技术可能成为扭转全局、摆脱当前困境的有效途径。

在此基础上,笔者分析了智能技术在造船领域中的应用。

关键词:船舶行业,智能化技术,互联网,探讨1船舶智能化技术的特点船舶智能化技术的主要包括物联网技术、大数据技术、智能化技术设备等内容。

在应用的过程中,生产设计人员普遍采用现代设计软件和智能技术设备来设计和生产船舶,并在生产过程中对相关的设备进行测试,然后通过 D-MACS 系统进行统一总结,使船舶建设各部门能够有效地进行沟通和协作,从而提高船舶建设的效率。

船舶智能化技术主要体现在智能化设计、智能化施工、智能化管理等方面。

所谓智能设计,是指数据信息的实时共享、整体设计的标准化和二维建模的实时修改。

应用大数据技术建立数据库,可以基于公司内部不同部门之间的数据共享,也可以基于集团内部与造船厂之间的数据共享。

所谓智能化管理,主要包括船舶设计、施工等各个环节的管理。

利用物联网技术可以实时收集各个阶段船舶的数据信息,为领导决策提供数据支持。

所谓智能制造,是指在船舶钢板预处理、涂装、内部加工、装配和封闭施工的生产和装配过程中,应用工业机器人进行焊接、抛光、涂装等操作,并使用仿真系统控制生产过程,大大提高生产效率。

2物联网及大数据软件管理在船舶制造的应用2.1物联网技术物联网技术可以将虚拟世界和现实世界连接起来,然后利用传感器技术和设备将各种物品连接到网络上。

每个项目的操作都可以通过计算机观察到。

物联网技术在船舶智能化建设中的应用,主要是利用物联网技术对船舶建设的供应链进行智能化管理,实现对采购、物流、订单、仓储等方面的智能化管理,从而保证供应链管理的效率。

船舶智能制造技术的应用和发展

船舶智能制造技术的应用和发展

船舶智能制造技术的应用和发展摘要:造船业作为制造业的主要构成部分,具有明显的高技术性与高难度的特点,若在制造环节因相关工艺的使用或操作上出现错误,将对船舶产品的寿命、质量与安全带来较大的影响。

激烈的市场竞争和高速发展的信息技术和自动化技术,决定了造船行业要想取得更好、更快的发展,必须紧跟时代发展步伐,引入智能化生产理念,引进和使用智能生产技术,确保生产制造的可靠性和高效性。

本文旨在通过对船舶智能制造技术的应用及发展的分析,掌握船舶智能制造技术的应用要点,明确发展的方向,促进造船行业的现代化发展进程。

关键词:船舶智能制造技术;智能化;应用;发展通信技术与自动化技术以及智能化技术的发展和应用,为造船业发展创造了全新的机遇,也营造了良好的生产及发展环境。

通过各类新技术,尤其是智能化技术的使用,很好的完成了对造船工艺以及流程的优化及改进工作,实现了数字化、智能化和绿色化造船的目的,加快造船产业的发展。

不过需要注意的是,要想全面发挥船舶智能制造技术的应用优势,还需采取适当的举措推进使用该技术,并且深入研究船舶智能制造技术的发展方向,掌握技术发展趋势,以便在未来更好推广和使用此技术。

1.智能技术发展的现状当前,世界很多发达国家和地区均积极地开展智能化制造技术研发。

在此形势下,我国对智能制造技术也倍加关注,加大对智能技术的研发力度,相应地出台一系列相关政策给予智能制造技术的研发与创新支持,在资金方面给予很大保障,鼓励各个高校和企业加大对智能制造技术的研究与开发[1]。

伴随我国智能制造技术进一步发展,目前各类新技术成果逐渐被应用到智能制造技术创新发展以及各行业生产作业中,包括工业机器人技术以及传感器设备和智能制造系统等技术成果,均在智能制造技术中体现和使用,一定程度上加快了我国智能制造领域的发展,初步形成智能化制造装备产业系统。

但是,尽管我国目前关于智能生产技术研发取得一定成效,但是伴随行业以及科学技术的创新发展,未来还需加大对智能制造技术研究与实践应用研究,便于推广和更加高效地使用智能制造技术[2]。

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船舶行业工业互联网应用报告目录1工业互联网发展情况 (2)2船舶行业工业互联网实践 (98)2.1行业基本情况及生产特点 (98)2.2行业对工业互联网实施的业务需求 (98)2.3细化应用场景一:大型离散制造智慧物联应用 (100)2.4细化应用场景二:船舶工业供应链上下游协同应用 (103)3 结语 (113)3.1 发现 (114)3.2 建议 (115)3.3 展望 (115)1工业互联网发展情况1.1工业互联网体系架构工业互联网通过系统构建网络、平台、安全三大功能体系,打造人、机、物全面互联的新型网络基础设施,形成智能化发展的新兴业态和应用模式,见图 1 所示。

图 1 工业互联网体系架构其中,网络体系是工业互联网的基础,将连接对象延伸到工业全系统、全产业链、全价值链,可实现人、物品、机器、车间、企业等全要素,以及设计、研发、生产、管理、服务等各环节的泛在深度互联,包括网络联接、标识解析、边缘计算等关键技术。

平台体系是工业互联网的核心,是面向制造业数字化、网络化、智能化需求,构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系,支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的载体,其中平台技术是核心,承载在平台之上的工业APP 技术是关键。

安全体系是工业互联网的保障,通过构建涵盖工业全系统的安全防护体系,增强设备、网络、控制、应用和数据的安全保障能力,识别和抵御安全威胁,化解各种安全风险,构建工业智能化发展的安全可信环境,保障工业智能化的实现。

新模式新业态是我国工业互联网的特色应用。

我国工业企业、信息通信企业、互联网企业积极开展工业互联网应用探索和模式创新,形成了智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸等诸多新模式新业态。

1.2工业互联网重点领域标准化发展情况网络与联接在传统工业网络领域,虽然我国自主研发的工厂自动化用以太网(EPA)、面向工业过程自动化的无线网络(WIA-PA)等技术已成为国际标准,但在工业互联网整体产业和技术方面基础仍较为薄弱,急需制定相应标准。

目前,联盟已发布或在开展《工厂内网工业EPON 系统技术要求》、《工业互联网标杆网络工厂外网技术要求》标准制定,随着工业互联网的发展,需要在时间敏感网络(TSN)、软件定义网络(SDN)、第五代移动通信技术(5G)、支持互联网协议第六版(IPv6)、确定性网络(DetNet)、低功耗无线网络、工业无源光纤网络(PON)、工业无线等重点领域加快技术标准及产业布局。

标识解析标识解析系统是工业互联网重要基础设施之一。

目前,国内外存在多种标识解析技术,包括标码(Handle)、对象标识符(OID)、物联网统一标识(Ecode)编码、国际物品编码(GS1)等。

现有标识解析技术大部分面向物联网个别领域应用,缺少针对工业互联网特定应用场景、复杂工序流程等特定应用设计,在数据互认、互操作等方面也缺技术方案,无法支撑构建统一管理、高效、安全可靠、互联互通的网络基础设施。

目前,CCSA 和工业互联网产业联盟正在制定《工业互联网标识解析信息协同共享技术要求》等相关标准,将从整体上构建一套体系完整、兼容性强、能够满足各行业应用的工业互联网标识解析标准体系。

边缘计算边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧构建的融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放体系和关键技术,其国内外标准化工作刚刚进入起步阶段,国内正在制定《工业互联网边缘计算节点模型和技术要求边缘控制器》《工业互联网边缘计算节点模型和技术要求边缘网关》等通信行业标准。

目前,联盟尚未发布边缘计算相关标准,正在加快推动边缘计算相关的总体架构、资源抽象和虚拟化、边云协同、节点管理、设备资源开放等方面标准研制工作。

平台与数据工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求,构建基于云平台的海量数据采集、汇聚、分析服务体系,支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置。

全球工业互联网平台发展迅速,涌现出一批优秀平台产品和创新应用,但整体上看,当前平台发展还处于初级阶段,产业发展与标准化共识正在形成,数据采集、资源管理与配置、工业大数据、工业微服务、工业应用开发环境、平台互通适配等领域成为标准化和产业推广布局的重点。

目前,联盟已发布《工业互联网工业互联网平台通用要求》、《工业互联网平台接口模型》等平台架构类标准;在数据采集方面,联盟已发布或正在制定制造资源/能力集成接入要求、工业设备接入技术要求等标准;在应用开发环境和工业微服务方面,已发布或正在制定《工业互联网平台应用接口管理要求》、《工业互联网平台微服务框架》等标准;在工业互联网平台测试与评估方面,发布或正在制定《工业互联网平台可信服务评估评测要求》、《工业互联网平台测试验证》等标准。

工业 APP工业APP 是基于工业互联网平台,承载工业知识和经验,满足特定需求的工业应用软件,是工业技术软件化的重要成果。

工业APP 的本质是工业知识的沉淀、复用与重构,其根本价值是解决工业应用问题。

业界需要尽快对工业 APP 的内容体系、生态体系、支撑平台体系等方面建立共识。

目前,联盟尚无相关标准。

随着工业APP 不断解决工业实际问题、支撑工业能力体系建设、推动工业应用模式升级,通过制定相关标准,能够更有效的发展和推广工业 APP,支撑“百万工业APP”发展目标的实现。

工业互联网安全工业互联网安全标准化工作应紧密围绕工业互联网各安全防护对象,从防护对象、防护措施和防护管理三个维度来开展。

目前在工业互联网安全方面,联盟依托产业发展现状,在联盟标准的制定与实施层面持续开展工作,目前已发布《工业互联网安全总体要求》和《工业互联网平台安全防护要求》两项联盟标准,并依据上述标准开展试点应用与培训宣贯工作,促进产业对于工业互联网安全防护意识与防护水平不断提升。

应用在工业互联网典型应用方面已经开展了少量标准的制定,涵盖在智能化生产、网络化制造、供应链管理、个性化定制等方面,面向重点行业领域的标准研制工作尚未开展,需要根据行业应用需求不断凝练标准化目标,联合产业链上下游主体持续推进标准化工作。

2船舶行业工业互联网实践2.1行业基本情况及生产特点海洋工程装备和高技术船舶已被“中国制造2025”明确列为国家十大重点发展领域之一,其产业链覆盖广、规模大、水平高,优势产品地位突出,集聚发展态势明显,行业工业互联网发展对区域经济带动明显。

船舶产品典型特征是零件数量级大、主尺度大、生命周期长,以大型豪华邮轮为例,其零件数超过2500 万个,长度超过350 米、船宽大于60 米、高大于70 米、吨位超过20 万吨。

一般从设计到交付、保修期维护,全船寿命一般10 年至30 年,中间需经历多次大修。

船舶制造业是海洋工程领域的重点支柱产业,中国船舶制造的体量大,造船三大指标国际市场份额均位居世界第一,2017 年,全国造船完工量为4268 万载重吨;承接新船订单量为3373 万载重吨,手持船舶订单量为8723 万载重吨,分别占全球总量的41.9%、45.5%和44.6%。

船舶制造业具备服务密集型、劳动密集型、物资密集型、资金密集型及技术密集型五大特征:配套服务方面,为其提供各种原材料和配套产品的企业覆盖国民经济122 个产业部门中的98 个,国民经济中关联面高达80%;涉及工种繁多,劳动力并行投入数千人,立体作业现象频繁,作业时间长;船舶建造中使用物资超过5000 类,且非标物资种类繁多;船舶建造经费以亿元为单位,配套企业众多且遍布各地,物资库存周转率较低,资金占用率高;研发设计环节复杂,涉及数十个专业分工,设计变更关联多家机构。

船舶制造业的这些特征,决定其与其他离散制造业的工业互联网建设方法存在很大的不同。

2.2行业对工业互联网实施的业务需求随着企业全球化业务的发展,船东对船舶产品的个性化定制要求越来越广泛,船用设备物资的种类和供应渠道也越来越多,物流模式越来越复杂,如何实现跨业务模块的流程优化、多信息化平台的高效集成应用,船企与船东、供应商、第三方物流公司之间的横向端对端集成,其要求越来越迫切。

船舶行业对工业互联网平台的需求是面向全流程的整体顶层解决方案,主要包括以下几点:首先,船舶工业企业需要通过工业互联网平台应用,加速船舶智能制造的实现。

通过分析船舶制造数据感知网、物联网、信息物理系统、工业互联网标准要求,实时动态获取船舶制造过程中生产人员、零部件物流与质量、生产计划执行状态、生产环境和能耗及施工质量等信息,研究船舶制造过程中物与人的智能识别、定位、跟踪和监控相关方法,制定信息系统数据交换标准及海量多源异构数据的实时传输标准。

分析船体分段智能制造车间、智能涂装车间、智能管子车间、智能船厂应用要求,设计透明化协同管理、数控设备智能化的互联互通、智能化的生产资源管理、智能化的决策支持方法。

有效集成涂装智能喷砂、涂漆工艺及工艺知识库、涂装车间智能感知网、计划及管控系统、物料智能配送系统和安全智能监控系统,实现智能计划排产、智能生产协同、智能设备的互联互通、智能资源管理、智能过程管理、智能决策支持等实际应用。

其次,船舶工业企业需要通过物联建设及边缘应用,打通现场层数据瓶颈,有效合理组织生产。

当前船舶建造的流程不够精益化,精度低、不准时,各种现场信息传递不及时而造成的问题经常出现,影响了生产节拍的有序和流畅,延长了船舶建造周期,增加了建造成本。

通过对部分生产线的物联改造、智能控制、大数据分析,缩短核心零部件新产品研制周期、有效降低不良品率、提升生产效率,提高设备能源利用水平,成为当务之急。

船舶建造需结合作业现场状态参数,综合考虑场地、设备、人员等资源,制定出作业负荷均衡及节拍化的作业计划。

最后,船舶工业企业需要通过供应链协同应用,提高上下游信息共享水平,催生新型产业和新型制造模式。

目前,信息共享大多存在于核心造船企业内部各部门之间,较少能呈现在造船供应链的各节点企业之间。

因此,基于工业互联网平台的微服务框架,打通造船供应链上下游企业信息系统的通信链路,打破上下游企业的信息孤岛和封闭,最终降低全链条企业的信息成本和经营成本,提升整个造船供应链的协同效率。

此外,加强造船供应链对供应商的进一步吸引,制定全链统一的供应商评价指标,有效解决船舶行业的物资配套设备多样化的特点,扶持关键优质供应商建立稳固的供应链地位,同时进一步发掘潜在合作伙伴,吸引其进入供应商名录,实现长期合作关系的建立和维护。

在供应链系统应用的基础上,加强上下游企业生产需求计划的对接,减少交期提前或拖期现象,同时基于共享库存的概念,逐步推广“自设库房为辅、租赁库房为主”的自由型库存控制思路和模式,开发并完善出入库管控系统及管控装备,通过人工智能等技术实现整体库存的智能规划和部署实施,降低人工调度及决策的强度和压力,减少物资的中间周转时间,有效降低供应链整体库存成本。

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