Khi sản xuất thông minh đi qua giai đoạn mở rộng nhanh chóng của "xây dựng hệ thống", một câu hỏi cơ bản hơn bắt đầu được hỏi đi hỏi lại:Đầu tư nhiều như vậy, giá trị rốt cuộc đo lường như thế nào?？
Mới đây, xoay quanh đề tài cốt lo@@ ̃i này, ngành công nghiệp máy móc liên hợp truyền thông Tam Vượng
Thiết bị đo đạcViện Nghiên cứu Kinh tế kỹ thuật tổng hợp (gọi tắt là "Sở Nghi tổng"), đã tổ chức đào tạo chuyên đề "Đánh giá hiệu quả xây dựng nhà máy thông minh và thực thi chuyển đổi kỹ thuật số" tại cơ sở Sở Nghi tổng của Diệc Trang. Đây không chỉ là một hồi năng lực thực huấn, càng phóng ra một cái rõ ràng tín hiệu --
Sản xuất thông minh đã bước vào nửa sau của thang đo "hiệu quả"Sự kết hợp sâu sắc giữa MSN (mạng nhạy cảm thời gian) và AI đang trở thành con đường then chốt để mở ra dữ liệu và giá trị.
01
Bước ngoặt đang diễn ra: Tiêu chuẩn đánh giá các nhà máy thông minh đã thay đổi
Trong vài năm qua, nhiệm vụ cốt lõi của chế tạo thông minh là "xây dựng": xây dựng hệ thống, kết nối thiết bị, xây dựng cấu trúc, có thể chạy, coi như hoàn thành.
Nhưng ngày nay, một sự thay đổi cơ bản đang diễn ra trong mối quan tâm của ngành:Không phải là có bao nhiêu hệ thống được xây dựng, mà là liệu những hệ thống này có thực sự tạo ra giá trị có thể định lượng được hay không.。
Trong đào tạo lần này, các từ then chốt như "đánh giá hiệu năng", "đào tạo độ dốc" được nhấn mạnh nhiều lần, phía sau nó khúc xạ ra một tín hiệu rõ ràng - logic đánh giá của nhà máy thông minh, đang từ "có" chuyển sang "có được hay không, có đáng giá hay không". Nửa trận đầu so xây dựng, nửa trận sau so hiệu năng. Khởi điểm đã bất đồng.
02
Đánh giá không tốt, không phải chỉ tiêu, mà là tính thời gian thực và tính đồng bộ của dữ liệu.
Sau khi ý thức được "phải đánh giá", mới phát hiện đánh giá khó hơn nhiều so với tưởng tượng. Ba câu hỏi lặp đi lặp lại:
Nhiều hệ thống, giá trị không rõ ràngDữ liệu đang tăng, nhưng hiệu quả tăng, chi phí giảm không thể được định lượng rõ ràng.
Dữ liệu tồn tại nhưng không đáng tin cậy: Đường kính hệ thống khác nhau không đồng nhất, thời gian không đồng bộ, kết quả đánh giá khó có thể chống đỡ quyết sách thực tế.
Báo cáo đã có, nhưng không rơi xuống được.: Đánh giá kết luận thiếu nắm bắt cụ thể, không thể chuyển hóa thành đường dẫn cải tiến.
Ba câu hỏi này chỉ ra cùng một nguyên nhân gốc:Đánh giá hiệu năng làm không tốt, về cơ bản không phải là vấn đề thiết kế chỉ tiêu, mà là tính thời gian thực và tính đồng bộ của dữ liệu cơ bản không đủ.. Khi thuật toán AI cố gắng khai thác giá trị, các mô hình tiên tiến hơn cũng chỉ có thể đưa ra kết luận về biến dạng nếu dữ liệu đầu vào bị sai lệch theo thời gian ở mức mili giây hoặc thậm chí micro giây. Công nghệ TSN chính là chìa khóa để giải quyết vấn đề này.
03
Nền tảng bị bỏ qua: TSN cung cấp dữ liệu "sạch" và đồng bộ hóa cho AI
Ngành công nghiệp thảo luận về chế tạo thông minh, thói quen tập trung vào "tầng trên" - hệ thống chỉ tiêu thiết kế như thế nào, AI hỗ trợ quyết sách như thế nào.
Nhưng một vấn đề cơ bản hơn đã bị bỏ qua trong một thời gian dài:Dữ liệu hỗ trợ AI và mô hình đánh giá từ đâu đến? Đáng tin cậy hay không? Sync hay không?
Thực tế thường là: thu thập dữ liệu bên thiết bị không ổn định, truyền tải mạng có độ trễ và mất gói, thời gian giữa nhiều hệ thống không nhất quán, dữ liệu không thể hình thành một chế độ xem thống nhất. Cái gọi là "đánh giá hiệu năng" trên cơ sở này, chẳng qua là phân tích thống kê đối với số liệu không trọn vẹn, kết luận của nó tự nhiên cũng khó có thể tin được.
Đây chính xác là lý do tại sao TSN (mạng nhạy cảm với thời gian) và công nghệ đồng bộ hóa thời gian có độ chính xác cao đang được xem xét lại. TSN có thể cung cấp kết nối mạng xác định cho các thiết bị cơ bản, đảm bảo dữ liệu được thu thập và truyền đồng bộ với độ chính xác micro giây. Điều này có nghĩa là khi dữ liệu đến với công cụ AI, nó đã là một thông tin "sạch sẽ", đồng bộ và đầy đủ. Thay vì tốn nhiều sức mạnh tính toán để làm các công việc bổ sung như làm sạch dữ liệu và sắp xếp thời gian, AI có thể tập trung trực tiếp vào phân tích hiệu suất và khai thác giá trị để làm cho việc đánh giá thực sự đáng tin cậy.
04
Vòng khép kín thực sự: TSN+AI cho phép kết quả đánh giá có chỗ "rơi"
Khóa đào tạo này nhấn mạnh, không chỉ là "đánh giá như thế nào", mà quan trọng hơn là:Làm thế nào để biến kết quả đánh giá thành khả năng cải tiến thực sự。
Hoàn thành nhà máy thông minh đóng cửa, nên là:Đánh giá → Xác định vấn đề → Đường dẫn tối ưu hóa → Nâng cấp xây dựng → Đánh giá liên tục. Nhưng trong thực tế hạ cánh, nhiều doanh nghiệp bị mắc kẹt ở giữa:
Có thể đánh giá nhưng không biết cách thay đổi
Biết vấn đề, nhưng thiếu bàn tay cải tạo.
Có định hướng nhưng thiếu hỗ trợ đường dẫn kỹ thuật
Mấu chốt là:Không có kết nối giữa hệ thống đánh giá và hệ thống kỹ thuật cơ bản.。
Sự phối hợp giữa T2 và AI, đang phá vỡ cục diện bế tắc này. TSN đảm bảo truyền dữ liệu có độ chính xác cao, độ rung thấp, làm cho thế giới vật lý và cặp song sinh kỹ thuật số thực sự đồng bộ hóa trong thời gian thực; Dựa trên dữ liệu chất lượng cao này, AI hoàn thành phân tích nhân quả ở cấp mili giây, xác định vị trí bất thường và tối ưu hóa hiệu quả năng lượng và đưa ra các chiến lược cải tiến có thể thực hiện được. Đánh giá không còn là một báo cáo, mà là một động lực thực sự thúc đẩy điều chỉnh cấu hình mạng, tối ưu hóa nhịp sản xuất và cải thiện các thông số hiệu quả năng lượng.
05
Sanwang Communications: Cơ sở công nghiệp kết nối "tạo dữ liệu" với "tiền mặt giá trị"
Từ "xây dựng" đến "đánh giá", một vai trò then chốt mới đang hiện ra - -Xây dựng cơ sở dữ liệu công nghiệp。
Là một doanh nghiệp truyền thông công nghiệp lâu dài và sâu rộng và Internet công nghiệp, Sanwang Communications tiếp tục xây dựng các khả năng cơ sở dữ liệu hướng tới các trang web công nghiệp xung quanh kết nối mạng và trao đổi công nghiệp, mạng xác định (TSN/PTP), thiết bị điện toán cạnh, kiến trúc hiệp đồng phía đám mây.
Những khả năng này không trực tiếp định nghĩa "chỉ tiêu", nhưng quyết định:
Dữ liệu có thật hay không
Đánh giá có đáng tin cậy hay không
Tối ưu hóa cho dù thực thi
Trong giai đoạn mới của "hiệu năng tính toán", mạng lưới cung cấp thời gian đồng bộ và sức mạnh tính toán biên chịu tải AI, đang trở thành biến số cơ bản quyết định thành bại của chế tạo thông minh.
Nửa đầu của sản xuất thông minh, là "xây dựng hệ thống". Và nửa sau, sẽ là "tính toán giá trị".
Mà điều kiện tiên quyết để tính toán rõ giá trị, là số liệu phải chuẩn, mạng lưới phải ổn định, phản hồi phải nhanh - - đây chính là cảnh tượng trung tâm mà TCL và AI phối hợp hạ cánh. Ai có thể thực hiện vòng khép kín giữa mạng lưới xác định và ứng dụng thông minh hóa tại các địa điểm công nghiệp, người đó có nhiều khả năng chiếm thế chủ động trong giai đoạn tiếp theo.
Trong tương lai, viễn thông Tam Vượng cũng sẽ tiếp tục xoay quanh hiện trường công nghiệp, thúc đẩy năng lực "đánh giá - tối ưu hóa - xây dựng" khép kín hạ cánh, cùng các đối tác trong ngành tìm kiếm con đường phát triển chất lượng cao của chế tạo thông minh.
Sanwang Communications (mã chứng khoán: 688618) được thành lập vào năm 2001 với tư cách là một doanh nghiệp "người khổng lồ nhỏ" cấp quốc gia được niêm yết trên sàn Kechuang Board. Trong hơn hai thập kỷ, công ty đã chuyển đổi từ một nhà cung cấp thiết bị truyền thông duy nhất sang một mạng công nghiệp mới và nhà cung cấp giải pháp kỹ thuật số, với sứ mệnh "làm cho mạng đáng tin cậy hơn và làm cho ngành công nghiệp thông minh hơn", cam kết trở thành nhà cung cấp giải pháp thông minh và Internet công nghiệp hàng đầu thế giới.
Công ty tập trung vào các công nghệ cốt lõi như mạng nhạy cảm thời gian TSN, điện toán biên và trí tuệ nhân tạo, dẫn đầu trong việc giới thiệu chip TSN sản xuất trong nước và toàn bộ các sản phẩm mạng xác định, cung cấp các giải pháp đầu cuối cho năng lượng thông minh, giao thông thông minh, kết nối công nghiệp và thành phố thông minh. Hiện nay, thông tin liên lạc Tam Vượng đã phục vụ hơn 30 quốc gia và vùng lãnh thổ trên thế giới, lũy kế có hơn 70 triệu thiết bị kết nối trực tuyến, lấy sáng tạo tự chủ hỗ trợ trọng điểm của đất nước, góp phần nâng cấp trí tuệ hàng ngành hàng trăm ngành.
