数据成为关键要素,华为为智能制造注入“动能”

智能化的基础是数字化,而数字化的前提是数据化。所以,实现智能制造的核心问题,本质上还是解决数据驱动的问题。
以汽车制造业为例,流体力学的空气动力研究需要大规模仿真计算,因此需要处理大量的实时数据,且对数据吞吐能力有极高的要求,数据要素成为了创新升级的关键。再以钢铁制造业为例,要打破炼钢、炼铁、炼钢、热轧、冷轧等复杂工序的数据孤岛,实现自动化,也需要一个坚实的数据底座。
华为早在今年初就提出通过构建全闪存数据中心加速智能制造的理念。7月7日,在上海召开的2021华为智能制造数据基础设施高峰论坛上,华为发布“全栈一体化仿真平台”解决方案,暨上汽大众高性能流体力学仿真新平台上线,此为同类方案在中国汽车行业的首个规模应用,并可应用于汽车、航空航天等制造行业场景。
数据成为智能制造关键要素
中国是制造业大国,有数据显示,中国制造了全球70%的手机、80%的空调、91%的个人电脑,是典型的制造大国。数据显示:2020年我国的工业增加值达到了31.31万亿元,已经连续11年位居世界第一制造大国,但由于传统制造业自主创新能力相对薄弱,明显的大而不强。
智能制造,则是利用新一代信息技术对传统制造业生产方式和组织模式的创新,是我国从制造业大国迈向制造业强国的一种必然选择。
华为公司副总裁、数据存储与机器视觉产品线总裁周跃峰提出,“如何挖掘数据资产的价值,并且为生产过程提升效率,增加更多的附加价值,将是制造业在数字化转型过程当中非常重要的一环。”
诚如所言,数据正成为智能制造发展的关键要素,同时也是制造业智能化升级过程中遭遇的最大的难题。
具体到细节,很多制造企业使用的软件的接口格式差异巨大,各种类型的生产设备和IT设备规格不一,如何将这些复杂的物理设备产生的数据有效汇集,就已经是制造业不可承受之重。当然也有部分企业数字化的程度较高,已经完成了数据的汇聚,但数据的关联,数据的挖掘,以及数据辅助企业的管理和决策,都还没有做好。
换言之,大部分的制造企业,无论是数据的技术能力,还是数据的管理效率都处在较低水平。正是看到了这一系列的问题,华为创新数据基础设施,将围绕数据的“采集-存储-计算-管理-使用”进行全生命周期、端到端的整合和优化,带动产业链各环节的数字化转型,实现制造业的提质增效。
特别是汽车制造业,目前正处于传统汽车向新能源汽车跳跃式发展的转型期。车企需要提高效率,快速的将高质量有竞争力的产品推向市场,背后必然有高效的研发作为支撑。在研发阶段会产生大量的数据,这就需要统一的数据底座,满足所有研发场景的需求。
数据底座背后的价值闭环
这其实也是华为向制造行业推出一体化全栈仿真平台的初衷。
华为数据存储与机器视觉产品线营销运作部部长张福鹏说,“其实从仿真场景的角度,国内有很多优秀的软件公司,打造了不少优秀的仿真软件。但是软件能否发挥最大的效力,就要看基础设施平台的能力。让计算的速度快一点、数据处理的效率高一点,数据进行网络的传输共享快一点。”
这些“一点点”的微小胜利,最后反馈到仿真场景支持的研发环节,就是积小胜为大胜的道理。
华为企业BG制造业解决方案总监庄德升则认为,研发是制造非常关键的环节,就像是微笑曲线,研发端的附加值很高但又不直接参与销售,直接为企业带来经营收益,而效率是研发的命门,华为全栈解决方案恰恰是为了解决效率这一点。
的确,华为拥有业界最好的数据底座,华为数据基础设施,将计算、存储、网络的设备整合在一起,可以做到不论是国外的设计软件还是国内的设计软件,都能够发挥最大的效能,去支撑制造企业,通过数字化研发走向智能化升级。“这也亦是'工欲善其事必先利其器’的道理。”张福鹏说。
我们知道,数字化研发是工业软件里最核心的灵魂,华为构建一体化仿真平台的支持数字化研发,就像是为智能制造的灵魂补充动能。
如今,华为的“数据底座”理念以及产品和解决方案,已经融入到制造业的智能化升级。由技术和产品赋能场景,由场景创造新的生产力,并诞生新的需求,再由新需求反馈到技术与产品的迭代与升级。另外,在生态方面,张福鹏表示,“华为希望用平台+生态的方式,使能不同的行业做出最先进的生产工具,提升成本效率,提升资源配置效率。”
这一套清晰的价值闭环,也凸显了华为存储之于智能制造的价值与意义。
为智能制造注入“动能”
制造业的复杂性,是由一个又一个的场景累加而成的,没有制造业的背景,没有过对大量复杂场景的深入理解,就很难做好制造业赋能的工作。
华为中国政企智能制造业务部副总经理吴孝超表示,“华为的优势在于,华为自身也是制造业,华为同时又是ICT基础设施服务商,在'自己的降落伞自己跳’的原则下,华为通过自身的验证,磨砺出了针对制造业的具体场景提供智能化的能力。”
目前,华为存储在过去20年当中,已服务了全球超过1.5万家客户,包括制造业在内的各行各业的数字化转型。
华为认为,未来的全闪存数据中心不仅仅是对介质进行升级,也是将数据中心的资源进行整合,将架构进行重构,以应对未来更多样性的业务,包括对存储,对服务器的全场景的闪存化升级,针对数据中心的全IP化的改造等等。通过多个层级的全闪化,实现数据中心效率和安全等级更高、网络无瓶颈、运维更智能。
例如,有国内的一家重要的电子制造企业,通过华为的高端闪存,以及分布式技术创新,做到让每个系统没有单点瓶颈,可以迅速提高整个系统的吞吐率,在真实业务场景下可以超越过去30%的性能,并大幅提升仿真75%的效率;在典型的科研领域,卫星遥感行业,长光卫星与华为共同建设遥感大数据存储系统。采用华为分布式文件存储系统,可以横向扩容,满足不断升级的需要;同时用统一的资源池去解决系统和业务的共用存储问题,并基于内存的数据缓存技术提升数据吞吐效率;在煤炭行业,华为与精英数智科技联合提出煤矿大脑解决方案,采用 FusionCube一体化集成机柜,两个小时即可完成客户侧的快速部署,仅用一年时间就在山西省完成了300多座煤矿的部署……
显而易见,伴随着行业数字化转型步伐的加快,越来越多传统企业开始把数字技术作为自己的创新驱动力。华为通过构建数据底座,为制造行业企业提供了强大的数据基础设施,并为各种新兴技术应用提供了有力的基础算力保障,为中国智能制造注入高效率的“动能”。
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