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事实上,航空发动机的预维护,减少故障时间已经成为航班正点运行的重要因素。每年航班延误给全球航空公司带来多达400亿美元的损失,而其中10%的飞机延误正是源于飞机发动机等部件的突发性维修。于是,GE在加州软件中心的工程师们,开始着手设计一种新型的计算算法,并且开发一套航空智能运营服务系统,希望能够提前一个月预测哪些发动机急需维护修理,并且要使准备率达到70%,从而使得系统的维护时间大幅降低,最终降低飞机的误点概率。这套智能运营服务系统可以实时监控从飞机设备收集的各项数据,在飞机出故障隐患前做出诊断预测,提供预测性建议,优化飞机维护和航班运行管理。
这套系统实施之后,对一家大中型的航空公司来说,如果每年有1400万次的乘客,并且要飞85000个航班,这套系统的成功运行将每年可以避免1000次起飞的延误和航班取消,帮助超过9万人次的乘客准时抵达目的地。
除了提高航班的准确运行之外,GE的软件工程师们还在开发一套航空燃油和碳解决方案FCS,这套方案通过飞机传感器传回的各项飞行数据,再对比飞机原有飞行记录与运营航线,可以第一时间优化完善飞机航行计划,令航空公司燃油消耗降低2%。以全球航空公司年燃油支出1700亿美元测算,这套FCS方案将帮助航空公司降低30亿美元的额外燃油支出,令整个燃油成本降低5%。而且工业互联网带来的边际效益是递增的,一架双发动机宽体商用喷气式飞机,每个飞行小时维护成本是1200美元,以飞行5000万小时计算,每年全球的航空公司用于飞机维护的开支达到600亿美元,其中飞机发动机维护开支达到43%。如果航空智能运营服务系统将发动机维护效率提高1%,航空公司们又将省下2.5亿美元。
1%的节省,不仅发生在航空运营领域,在各行各业都有着巨大的实施的可能性和效率提升优化的空间。对于中国而言,过去30年快速的工业发展也带来了粗放化经营和效率不高的问题,下一步如何在原有工业系统的基础上提升效率,也是工业互联网每一个企业必须着手思考的切入点,也将是非常务实的一步。
为了完成这1%的效率提高,需要哪些关键的技术步骤呢?根据GE的观点,完整的工业互联网设计需要具备三大步骤:
第一步,收集各项生产数据,并操控智能设备和机器。目前的方法就是通过大量使用和安装传感器,从而让机器本身变得更加智能化;
第二步,将传感器收集的信息进行保存、处理和分析,尤其是面对海量的生产数据,管理人员要通过构建恰当的模型找到最关键的核心数据加以分析,这需要以往生产工艺经验与先进互联网技术技能的结合,跨界和整合的知识将变得至为关键;
第三步,也是目前传统工业企业面临的最大困境,那就是要组建数据分析挖掘的人才团队,真正大幅提高生产效率,实施恰当的决策,而这些决策往往来自某些不起眼的生产数据挖掘分析所带来的灵感。在这个领域没有预先设定的模型可以使用,需要的是跨界人才的创新能力、协同工作,以及对不同问题的深入洞察。
在中国类似的效率提高措施也在一些企业逐步推广,并且产生了可观的效益。
大秦铁路公司就曾经引进相关的工业互联网软件技术,通过传感器传输数据,并且进行分析挖掘,在多个火车之间实现同步控制,从而缩短了30%的刹车距离和22%的刹车时间。
这项原来旨在提高火车运输安全性的工业互联网尝试,却让大秦铁路公司意外地发现,单列火车的最大运输量翻了一倍,达到2万吨。2012年大秦线全年运输量提高至4.26亿吨,过去6年累积提高幅度达到70.4%。
同样的事情也发生在工业流程领域,上海赛科乙烯厂构建了相关的工业互联网系统,通过监控汽轮机、压缩机、泵、风扇、热交换等机器的振动、温度、排放等信息,提前发现机器故障隐患,并在第一时间做出维修响应。根据赛科乙烯厂内部测算,这项基于工业互联网的系统,每月能挽回超过220万美元的非计划停机生产损失;到2013年,赛科的关键设备从投产到安全运行已持续正常运转超过了700天。
在中国的其他传统流程行业,比如石油化工、煤化工、冶金、有色金属等领域,像这样可提升的效率空间依旧非常巨大,可节省的资源也将是非常可观的。通过这三个关键步骤,并且建立起相关的分析模型,从1%入手,将使每一个企业看到工业互联网实施中务实的一面。
在工业制造领域,精益生产的思想正是这1%节约的理论基础。如何利用工业互联网传感器技术,乃至自动控制系统,在生产线改造、效率提高方面提高1%,都将产生巨大的效益,并且帮助企业迈出稳健而务实的第一步。
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