如何利用云計算加速實現智能制造

智能制造為中國成為制造強國提供機遇

在數字經濟時代，強大的制造業(yè)已成為了國家整體實力的根本。制造業(yè)快速流失導致的“空心化”成為2008年全球經濟危機的導火索。因此，全球各國紛紛推出重振制造業(yè)的國家戰(zhàn)略和計劃，以搶占世界經濟和科技發(fā)展的先機。無論是德國的“工業(yè)4.0”、美國的“工業(yè)互聯(lián)網”、英國的“工業(yè)2050戰(zhàn)略”以及法國的“新工業(yè)法國計劃”，還是“中國制造2025”，都將智能作為發(fā)展制造業(yè)戰(zhàn)略的重要抓手。我國的“中國制造2025”也明確提出將智能制造作為主攻方向，以加速培育新的經濟增長動力，優(yōu)化產業(yè)格局，提高新一輪制造業(yè)產業(yè)競爭制高點。

智能制造加速了云計算的普及。云計算不僅解決了傳統(tǒng)IT成本高、部署周期長、使用管理效率低下的難題，在數字時代云計算更大的價值在于，快速通過物聯(lián)網、人工智能、大數據等新技術帶動產業(yè)融合和升級，培育和推進了新興服務型制造業(yè)，更為提高中國制造業(yè)在全球產業(yè)鏈附加值和規(guī)模提供了彈性支撐和服務創(chuàng)新空間。

云計算帶動傳統(tǒng)制造業(yè)轉型升級

過去的幾十年里，我國的制造業(yè)得到迅速發(fā)展，產業(yè)基礎越做越大，產業(yè)體系不斷完備和健全，自主創(chuàng)新能力不斷增強，為我國的經濟社會發(fā)展做出了突出貢獻。然而，隨著我國經濟由要素驅動向創(chuàng)新驅動的轉變，先進制造技術也正在向信息化、網絡化、智能化方向發(fā)展。與全球先進水平相比，我國制造業(yè)主要集中在中低端環(huán)節(jié)，產業(yè)附加值低。發(fā)展智能制造業(yè)成為實現我國制造業(yè)從低端制造向高端制造轉變的重要途徑。云計算作為新一代信息技術的基石，也是智能制造的核心平臺。如何通過云計算加速傳統(tǒng)制造業(yè)轉型，提質增效，通過產業(yè)協(xié)作平臺提高服務創(chuàng)新能力，將物聯(lián)網和人工智能轉化成產業(yè)升級新動能，成為智能制造的戰(zhàn)略目標。

通過新技術提質增效（提高質量、增加效率）成為提高現有制造業(yè)運營效率的起點。相對于傳統(tǒng)的IT和業(yè)務系統(tǒng)的分離，以云計算為代表的新一代信息技術與制造業(yè)的深度融合，不僅優(yōu)化了制造業(yè)全流程資源使用效率，提高了企業(yè)生產效率和經濟效益，同時，可以通過制造業(yè)產業(yè)協(xié)作和重塑，帶動中國制造業(yè)的整體提質、增效、升級。

傳統(tǒng)制造業(yè)從研發(fā)、設計、制造、交付，到運營和管理等，系統(tǒng)之間存在大量數據孤島，這成為從規(guī)模型制造向柔性生產轉型的技術瓶頸。同時，不同系統(tǒng)的數據無法共享，難以互聯(lián)互通，無法通過全流程智能分析提高業(yè)務管理運營效率。在數字經濟時代，個性化服務創(chuàng)新能力和市場迅捷響應速度直接決定著企業(yè)的競爭力。現在越來越多的制造企業(yè)通過托管云和混合云替代傳統(tǒng)IT，以提高業(yè)務響應速度和企業(yè)內部運營效率。

云計算深入滲透到制造企業(yè)的所有業(yè)務流程，能夠根據用戶的業(yè)務需求，經濟、快捷地進行IT資源分配，實現實時、近實時IT交付和管理，快速響應不斷變化的個性化服務需求。不僅有助于促進創(chuàng)造優(yōu)質附加值和制造業(yè)生產效率的提升，同時提升了制造企業(yè)整體競爭力，靈活應對復雜的國際環(huán)境變化，為經濟全球化環(huán)境下制造企業(yè)實現智能制造打下堅實基礎。

提高服務在制造業(yè)的占比，從傳統(tǒng)制造業(yè)向服務型制造業(yè)轉型，成為優(yōu)化中國制造業(yè)格局的關鍵。《中國制造2025》規(guī)劃中明確指出，要改造提升傳統(tǒng)產業(yè)，促進生產型制造向服務型制造轉變。同時制造業(yè)向服務化轉型也是推動供給側結構性改革，創(chuàng)造新供給、滿足新需求的要求。

在新經濟下，隨著制造業(yè)產品復雜程度的不斷提高，單純的“以產品為中心”的制造業(yè)不僅產品開發(fā)周期長、產品附加值低、業(yè)務創(chuàng)新能力不足，同時整個產業(yè)鏈上下游企業(yè)相互隔離，導致協(xié)作創(chuàng)新能力低下，難以實現高效協(xié)同生產。在數字經濟時代，提高制造業(yè)產品附加值和實現產業(yè)鏈協(xié)作創(chuàng)新，成為制造業(yè)向服務型轉型的關鍵因素。

云計算作為制造業(yè)服務創(chuàng)新平臺，以大數據為基礎，通過軟件服務、協(xié)同服務、數據服務，形成資源共享、供需對接的生態(tài)服務，實現跨行業(yè)和跨企業(yè)的協(xié)作創(chuàng)新；同時，云計算平臺通過上下游產業(yè)鏈協(xié)作和全球協(xié)同，在延伸和提升價值鏈的同時，提高了全要素生產率、產品附加值和市場占有率，從而推動中國制造業(yè)服務型轉型。

“中國制造2025”要實現的是整個制造產業(yè)的智能化升級。中國政府加大在大數據、人工智能、物聯(lián)網的政策導向和資金投入，讓“中國制造2025”在技術上具有高起點，為中國成為制造強國奠定基礎?；诖髷祿频漠a業(yè)協(xié)作平臺，讓數據智能成為制造業(yè)企業(yè)發(fā)展的新動能，人工智能、云計算、大數據、物聯(lián)網與制造業(yè)的融合，成為制造業(yè)實現產業(yè)智能化升級的關鍵因素。

德國制造業(yè)領軍企業(yè)如西門子，正在打造工業(yè)4.0平臺以推動智能制造的進程。在“中國制造2025”政策驅動下，中國制造業(yè)領先企業(yè)紛紛開發(fā)智能制造平臺，讓制造業(yè)能夠短平快地利用智能云平臺，將物聯(lián)網、人工智能、虛擬現實等新技術轉化為制造業(yè)企業(yè)發(fā)展的新動能，加速傳統(tǒng)規(guī)模制造向個性化用戶驅動的全智能生產轉型。

云計算產業(yè)平臺實現跨企業(yè)、跨行業(yè)、跨地域的協(xié)作創(chuàng)新，在保證各方數據權限管理前提下，通過應用整合，提高資源利用率，優(yōu)化用戶體驗，更迅捷滿足用戶需求。在業(yè)務全球化過程中，云計算產業(yè)平臺以整個制造產業(yè)為依托，并結合物聯(lián)網和人工智能，通過產業(yè)智能化協(xié)作的平臺化，加速制造產業(yè)的智能升級。

評估智能制造云計算服務商的重要因素

作為全球第二大經濟體的中國，“中國制造2025”是要完成從“制造大國”到“制造強國”的轉型。制造業(yè)考慮的不僅是現在的業(yè)務升級能力，更多的是全球化服務能力、競爭力和響應速度。故此，制造業(yè)在智能制造轉型升級過程中，評估云計算更多地是從市場戰(zhàn)略維度出發(fā)。中橋調研咨詢對中國企業(yè)CIO和IT管理者的調查結果顯示，評估智能制造云計算服務商有以下幾點重要因素：

圖1 制造企業(yè)評估云計算服務商的考慮因素

AWS助力西門子打造工業(yè)4.0平臺

隨著云計算在制造業(yè)的快速普及，作為德國制造的領軍企業(yè)， 西門子通過數字化企業(yè)平臺、全集成自動化、全集成驅動系統(tǒng)，以及Mindsphere工業(yè)4.0平臺，助力各國制造業(yè)加速智能制造轉型升級。西門子的Mindsphere 4.0平臺服務，讓用戶可以跨混合云把大數據、人工智能等技術快速融入到整個產品生命周期的管理、研發(fā)、創(chuàng)造和服務中，真正實現智能制造。目前，西門子的工業(yè)4.0平臺已經在制造業(yè)得到廣泛使用。

圖2 西門子4.0平臺實現智能制造

Mind Sphere是一款基于AWS云計算服務，專為物聯(lián)網設計、開放的“平臺即服務（PaaS）”云平臺。在該平臺上，AWS的物聯(lián)網應用和人工智能應用，提供了豐富的應用接口、服務及計算資源，以及數據存儲、配置、數據處理和數據管理工具，幫助用戶記錄和分析大量生產數據，還能連通數據、自身所攜帶的各種開發(fā)工具以及應用軟件和服務，從而幫助用戶提高生產效率。在用戶的整個業(yè)務發(fā)展過程中，通過與AWS協(xié)作，為用戶提供全面的物聯(lián)網解決方案和服務，其廣泛的設備和企業(yè)應用連接協(xié)議選項（API）、工業(yè)級應用、高級分析技術以及一個創(chuàng)新的開發(fā)環(huán)境，在滿足用戶不斷變化的業(yè)務需求的同時，為用戶發(fā)展新型服務和新業(yè)務模式奠定了基礎。

圖3 AWS云服務助力西門子智能制造

用戶可以選擇跨已有數據中心和AWS云計算套件部署MindSphere。通過靈活的應用實例選擇，保證應用的快速開發(fā)和部署效率，確保業(yè)務創(chuàng)新速度。綜合網絡和運營管理工具，自動實現從資源、服務，到應用、權限、數據的個性化性能和安全設置管理。AWS按需獲取資源，制造用戶可以最大限度降低閑置IT的開支，動態(tài)實現性能升級和容量擴容，優(yōu)化IT使用管理效率。

圖4 MindSphere 選用的AWS套件

此外，制造用戶可以跨用戶已有數據中心和AWS部署智能制造服務。通過API網關實現制造操作管理數據與批量分析、實時數據整合和分析。其中，AWS針對不同業(yè)務需求提供數據庫服務。Amazon Relational Database Service關系型數據庫，保證數據庫高性能和高可用性；Amazon Redshift經濟、輕松管理數據倉庫，讓數據倉庫管理成本降低90%；Amazon DynamicDB數據庫服務保證10毫秒以下的延遲；Amazon DynamoDB內存加速保證每秒數百萬請求，響應時間在數微秒級，以滿足不斷變化的業(yè)務需求。

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