從西門子成都工廠牽手亞馬遜云科技,看云原生數(shù)據(jù)庫如何為制造業(yè)賦能
“數(shù)字化生存”浪潮澎湃,第四次工業(yè)革命技術(shù)引領(lǐng)的新一輪產(chǎn)業(yè)變革加速推動實(shí)體經(jīng)濟(jì)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度融合,在全球產(chǎn)業(yè)的“數(shù)智轉(zhuǎn)型大航?!敝校鲊S中運(yùn)用數(shù)智技術(shù)的佼佼者,成為類似于港口處引航“燈塔”般的存在,作為同行業(yè)中的示范,被稱為“燈塔工廠”。 數(shù)智轉(zhuǎn)型瞬息萬變,“燈塔工廠”也要升級能力、迭代理念,才能保持引航姿態(tài)。特別是,數(shù)據(jù)在這個(gè)過程中成為“雙刃劍”,既凸顯出類似能源一樣的基礎(chǔ)價(jià)值,又因愈發(fā)龐
原創(chuàng)
2022-10-27 10:36:01
來源:丁科技??
作者:建輝

“數(shù)字化生存”浪潮澎湃,第四次工業(yè)革命技術(shù)引領(lǐng)的新一輪產(chǎn)業(yè)變革加速推動實(shí)體經(jīng)濟(jì)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度融合,在全球產(chǎn)業(yè)的“數(shù)智轉(zhuǎn)型大航?!敝?,各國工廠中運(yùn)用數(shù)智技術(shù)的佼佼者,成為類似于港口處引航“燈塔”般的存在,作為同行業(yè)中的示范,被稱為“燈塔工廠”。

數(shù)智轉(zhuǎn)型瞬息萬變,“燈塔工廠”也要升級能力、迭代理念,才能保持引航姿態(tài)。特別是,數(shù)據(jù)在這個(gè)過程中成為“雙刃劍”,既凸顯出類似能源一樣的基礎(chǔ)價(jià)值,又因愈發(fā)龐大的體量令企業(yè)應(yīng)接不暇。如何高效實(shí)現(xiàn)升級與迭代,在西門子工業(yè)自動化產(chǎn)品(成都)有限公司與亞馬遜云科技的合作中可能藏著答案,關(guān)鍵詞是“數(shù)據(jù)庫”。

西門子成都工廠是全球最先進(jìn)的電子工廠之一,也是西門子在德國之外建立的首家數(shù)字化企業(yè)。工廠于2013年上半年投產(chǎn),通過數(shù)字化軟件、套件SIMATIC以及相關(guān)硬件實(shí)現(xiàn)了研發(fā)、制造、質(zhì)量、管理系統(tǒng)的整體聯(lián)動。其主要負(fù)責(zé)工業(yè)自動化相關(guān)產(chǎn)品,主要產(chǎn)品是PLC可編程邏輯控制器、HMI人機(jī)交互界面和IPC工業(yè)電腦,應(yīng)用于汽車、冶金、石化、食品飲料、制漿造紙及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等領(lǐng)域。

有公開信息顯示,成都工廠實(shí)現(xiàn)了從產(chǎn)品設(shè)計(jì)到制造過程的高度數(shù)字化,同時(shí)與西門子德國安貝格工廠、美國鳳凰城工廠實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián),運(yùn)行情況可被遠(yuǎn)程監(jiān)控,確保產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量和工廠高效運(yùn)轉(zhuǎn),運(yùn)用數(shù)智技術(shù)致力于現(xiàn)代工廠生產(chǎn)的可持續(xù)發(fā)展,數(shù)字化、自動化、綠色化、虛擬化特征鮮明。

當(dāng)然,在工廠數(shù)智化建設(shè)繼續(xù)深度推進(jìn)的情況下,西門子成都工廠也面臨新的挑戰(zhàn)。

比如,面對設(shè)備等的故障,工廠通常會選擇人工處理的方式,因?yàn)閱栴}復(fù)雜,每一次機(jī)器設(shè)備故障的代碼都可能不同,就需要很有經(jīng)驗(yàn)的資深人員分析問題、尋找解決辦法,同時(shí)去更新維修記錄。需要注意的是,伴隨生產(chǎn)規(guī)模、節(jié)奏和產(chǎn)品覆蓋的不斷調(diào)整,人工操作就更容易遇到瓶頸,制約效率。但即便是要擴(kuò)大相關(guān)團(tuán)隊(duì),或者提高團(tuán)隊(duì)成員能力,也需要大量知識、經(jīng)驗(yàn)的“復(fù)制”和“輸入”。從根本上說,這是對數(shù)據(jù)處理能力的挑戰(zhàn)。

通過引進(jìn)亞馬遜云科技圖數(shù)據(jù)庫Amazon Neptune技術(shù),實(shí)現(xiàn)基于故障的知識體系分析系統(tǒng)之后,西門子成都工廠有效解決了前述挑戰(zhàn)。

西門子工業(yè)自動化產(chǎn)品(成都)有限公司信息技術(shù)部經(jīng)理?xiàng)罱”硎荆?/p>

“因?yàn)槲覀兊脑O(shè)備信息分散,每一個(gè)設(shè)備之間有組成的關(guān)聯(lián)關(guān)系,以及各個(gè)設(shè)備之間還有各種復(fù)雜的互動式的關(guān)聯(lián)關(guān)系。由于產(chǎn)能擴(kuò)展比較迅速,很多設(shè)備進(jìn)廠以后,產(chǎn)線的增長速度也特別快,所以我們的資料特別多,同時(shí)基于人工的知識處理手段是比較有限的,導(dǎo)致我們大量依賴于比較有經(jīng)驗(yàn)的員工,而且設(shè)備知識運(yùn)營管理也會變得很困難。所以,我們存在培育備份員工、培養(yǎng)新員工,要怎樣把員工的知識體系進(jìn)行提升等各種挑戰(zhàn)。所以,我們迫切需要一個(gè)數(shù)字化的解決方案?!?nbsp;  

“我們利用亞馬遜云科技圖數(shù)據(jù)庫Amazon Neptune系統(tǒng)后,大大節(jié)省了人工要去努力進(jìn)行判斷,系統(tǒng)能夠給予一個(gè)比較及時(shí)正確的故障的判斷。雖然現(xiàn)在我們也不會完全依賴于系統(tǒng),但基于這個(gè)系統(tǒng)做進(jìn)一步的人工處理,也大大節(jié)省了目前的資源和能力?!?/p>

“在整個(gè)生產(chǎn)的生命周期我們都擁有了這樣一個(gè)知識體系以后,就能夠真正做到知識的不斷推進(jìn)。結(jié)合亞馬遜云科技圖數(shù)據(jù)庫Amazon Neptune技術(shù)、Amazon S3存儲、計(jì)算服務(wù)等能夠真正實(shí)現(xiàn)基于工廠無縫的、無痛的基礎(chǔ)架構(gòu)的運(yùn)維支撐,同時(shí),又能夠享受到高質(zhì)量基于人工智能、基于圖數(shù)據(jù)庫的服務(wù)。這就是我們和亞馬遜云科技深度合作的原因?!?/p>

圖數(shù)據(jù)庫Amazon Neptune,只是亞馬遜云科技用來賦能制造業(yè),推動制造業(yè)企業(yè)釋放數(shù)據(jù)不同生命周期價(jià)值、獲得數(shù)據(jù)洞察過程中,云原生數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的一種。

(圖片來自亞馬遜云科技活動分享中的內(nèi)容)

通過云原生數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品,亞馬遜云科技致力于幫助制造業(yè)企業(yè)應(yīng)對四個(gè)關(guān)鍵維度的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn):

其一,數(shù)據(jù)類型多樣。亞馬遜云科技提供專門構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫應(yīng)對大量結(jié)構(gòu)化,半結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化的行業(yè)數(shù)據(jù)。

其二,數(shù)據(jù)量巨大。海量數(shù)據(jù)疊加“冷暖”差異,提升了復(fù)雜度。亞馬遜云科技提供數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)分層存儲功能,來處理海量的冷暖數(shù)據(jù),可以給企業(yè)節(jié)省大量成本。

其三,數(shù)據(jù)來源復(fù)雜。不同的數(shù)據(jù)來自不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng),互相之間很難建立看出相關(guān)性,形成了數(shù)據(jù)孤島。圖數(shù)據(jù)庫Amazon Neptune和ML可以建立各個(gè)不同數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性,并且通過ML洞察數(shù)據(jù)的真正價(jià)值。

其四,行業(yè)大量使用商業(yè)數(shù)據(jù)庫。這帶來了高昂成本。亞馬遜云科技提供應(yīng)用程序遷移服務(wù),利用Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL,幫助客戶把傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫平滑地遷移上云原生數(shù)據(jù)庫。

其實(shí),也不僅僅是制造業(yè),亞馬遜云科技通過云原生數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品,也在為汽車行業(yè)、金融業(yè)等的數(shù)智轉(zhuǎn)型與煥新發(fā)展提供助力。伴隨亞馬遜云科技對云原生數(shù)據(jù)庫服務(wù)的創(chuàng)新,更多企業(yè)將有機(jī)會通過夯實(shí)數(shù)據(jù)庫這一數(shù)字經(jīng)濟(jì)“新基建”,更充分發(fā)揮數(shù)據(jù)在企業(yè)創(chuàng)新中的推動作用,從而更好實(shí)現(xiàn)云上的高質(zhì)量增長。(丁科技網(wǎng)原創(chuàng),轉(zhuǎn)載務(wù)必注明來源:丁科技網(wǎng))

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