在“中國制造2025”發展浪潮中，云計算、物聯網、大數據在工業領域中各顯神通，制造業和互聯網逐步向深度融合的方向發展，數字化技術將為化工企業智能化建設提供一系列行之有效的解決方案。這是1月20日于天津召開的首屆科技化工產業峰會上，與會專家提出的觀點。
（圖片來源：互聯網） “過去，數據資產一直處于被忽視的狀態，人們更加注重的是可視的物理資產。在這種狀態下，制造業的系統和信息是相互獨立的，缺少集成，數據缺少復用性和協同性，大量潛在的信息被浪費了。”沃利帕森中國區高級副總裁郝杰表示。
阿里云研究中心高級發展戰略專家王岳認為，工廠在消耗資源生產產品的同時，也在不斷產生新的數據。過去因為沒有云計算、大數據、物聯網，數據在設備中基本處于沉睡狀態，沒有被重新采用過。隨著算法能力的提升，數據的潛在價值得到重視，大數據和工廠的結合成為實現智能制造的必經之路。
“當前我國正大力倡導智能制造和智能工廠建設，利用工業物聯網技術提高企業的核心競爭力，運用先進理念和技術經營管理企業，實現可持續發展。而構建數字化工廠是我國流程行業實現智能化制造的重要基礎。”艾默生行業解決方案資深顧問白秀琪表示。
北京今始科技有限公司副總裁張法吾表示，目前機器深度學習的算法系統已經比較完善，可以提取相對比較完整的數據特征，并且互聯網的發展使數據采集的密度、維度越來越高，運算數據的能力有了很大提升。這些都為工業4.0的到來提供了技術支撐，促使我國制造業發展由硬件為主轉向以軟件為主，更加注重柔性制造，從零部件化轉向封裝化、模塊化、系統化，從規模化轉向定制化、個性化，從獨立化轉向網絡化和數據化。
“未來的智能工廠應該叫做算法工廠，未來的工程師將會通過大數據、數據建模、機器學習重新定義智能制造的概念。”王岳說，“工業大腦的逆向破解能力，在無需大幅改動生產線的情況下，可以有效挖掘數據的潛在價值。隨著數據量的增加，工業大腦的工作效率將會越來越高，可實現工業智能跨行業復制的新模式，通過微服務和模塊化的方式普惠千萬家制造企業。
白秀琪表示，傳統思維僅依靠人來管理工廠的排產計劃，一般是月度或者周度計劃，而未來的工廠生產計劃調度將會是按每天甚至是按小時來排產。所以要想提高企業的經營水平，就需要通過物聯網技術來獲取更多有價值的數據信息，通過管理和應用數據，做出最優決策，使生產運營平臺（MES）和經營管理平臺（ERP）的數據達到完全匹配。數據資源只有變成有用的信息，幫助企業做出智能化的決策，才能發揮出其真正的價值。（王樂）
轉自：中國化工報
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