数字运维助力制造业智能制造转型的“四大方向”（2）

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智能制造、大数据、互联网＋为数字运维与工业服务生态变革带来了前所未有的机遇，具体表现为四大方向：

1. 提升：制造业内部生态优化

制造业的知识积累是不可逾越的阶段，通过数字化与工业互联网生态将有利于加速这一阶段的实现，实现制造业内部生态优化既是需求，也是基于生态优化的对象和目标。

2. 数据：建立工厂数字化、智能化生产

数据是基础能源，建立工厂数字化包含数字运维和数字智能生产，对内实现数据决策为依据的内部生态优化，对外实现资源匹配供需智能匹配，促进制造业价值转型。

3.预测：预测性诊断

通过离线（检测仪器）、体外在线（外加传感器）、体内在线（装备制造商内置传感器）等方式，实现装备运行数据提取、处理，并积极通过物联网大数据，实现对隐性问题的识别、预警和主动处理。表现为：

A:通过离线检测仪器及点检管理系统所呈现的预测诊断与隐患管理数字化；

B:通过物联网技术，实现实时数据共享、存储和分析，依据数据分析和应用实现，故障预警、故障分析、工艺改进等，通过隐性问题的深度挖掘和处理，以实现主动维修、产品质量和效率改进。

C:以装备制造商产品的适用性、可靠性和维修性改进和优化为中心，通过自诊断系统强化故障隔离，并将这些产品实现物联网大数据应用，以支撑以数据驱动的服务转型和产品改进，实现与用户价值共赢。

4. 生态：智能服务工业

通过大数据应用，智能匹配用户需求，以促进价值服务商、MRO服务社区、备件供应商、装备制造商满足用户需求。

（续完）

原创：杨明波

（摘编自：工业4.0俱乐部 工业服务研究中心）