【国茂智能制造关键工程巡礼〡智能数据中心】国茂股份智能数据中心主体落地 国茂智能制造实质跨出关键一步

国茂智能制造关键工程巡礼〡智能数据中心

国茂股份智能数据中心主体落地

国茂智能制造实质跨出关键一步
 

3月16日，华为核心机组设备运进厂区 

3月17日，华为核心机组设备开始安装

4月6日主体数据柜落地、业务顺利迁移

作为国茂股份2020年公司级重点项目之一的“面向智能制造的国茂信息化建设项目”，其核心建设——智能数据中心，可喜于4月6日主体落地、业务顺利迁移，正式建成预计在4月20日左右，随后开始进入测定阶段。

很显然，国茂股份正在强化互联网思维，抢抓“国家大力推进工业互联网建设”新机遇，加快数字化改造，主动升级转型，积极化危为机；也标志，国茂智能制造实质性跨出了关键一步，后续必将有能力和条件来充分运用、融合发展现代工业互联网技术，高质量打造国茂自己的智能制造信息化综合管控平台；更坚信，这将强力推动国茂精益生产、大规模定制、精细管理和智能决策，加快国茂真正向数字化、智能化制造转型。

据流程信息部负责人介绍，大手笔投入、坚持服务智能制造定位的该项目智能数据中心建设，正式开工于今年1月1日，占地面积约120平方米，组装了19个数据机柜，采用规范、成熟的数据中心建设和服务标准，做到切实可行的节能技术并自动监控节能设备的运行情况，以此精益通过对数据中心的闭环管理来实现效益最大化，致力打造行业一流、具有国际先进水平的大数据中心机房。

回头看，自2013年成立以来，根据公司战略发展规划，结合精益生产理念与减速机行业特性，围绕智能制造，朝着“全业务集成管控平台的减速机工业互联网工厂、最终实现面向商业全流程的工业互联网工厂”目标，国茂股份就一直在强力推进着高标准的信息化“两化融合”规划建设，每年投入大量资金，进行人才培养、软件、硬件和网络资源等全方位的储能建设。以此，加快实现对企业核心业务的一体化数字管控，带动企业向着精细化、网络化、智能化的方向发展，使信息化与工业化融合的效益得到充分体现，大幅优化企业内部管理，显著提升企业综合竞争力，进一步夯实和提高行业竞争优势。

应该说，各类现代信息技术应用现已不断渗透到公司的各个关键业务环节，并逐渐实现全覆盖，这越来越对国茂股份高质量运营、制造和现代管理提升，产生着极大的支持和保驾作用。对此，很必然，建设如此高技术含量、全方位的高质量创新升级项目，定将很快构建起国茂股份愈发显著的行业竞争新优势。

非常欣慰，始终以模式创新和科技创新为支撑、不断加大投入和建设力度的国茂股份，近年来，也快速取得了诸多不俗成绩：2017年、2019年“苏南国家自主创新示范区瞪羚企业”，江苏省服务型制造示范企业、江苏省两化融合管理体系贯标试点企业、江苏省四星上云企业，2018年通过两化融合管理体系贯标评定并成为“江苏省企业知识产权管理标准化合格单位”，中国通用机械工业协会特色优势企业、2019年度国家知识产权优势企业等等。

放眼市场和未来，随着智能制造、工业互联网的不断加快发展，中国减速机市场正在快速进入国产替代化的新时代。对此，面对这历史性的发展新机遇，作为专注减速机行业28年的高新技术企业，国茂股份也正同步坚定地开启着新一轮更高起点的跨越式发展——以更大力度加快科技创新升级，以更高质量提升核心竞争力等“三有”竞争力。从而，巩固并进一步提高行业优势地位，力争早日成为具有国际一流竞争力的传动机械制造企业，最大为工业化进程做贡献。

延伸阅读

智能制造的核心关键：工业大数据

当前，大数据已成为业界公认的工业升级的关键技术要素。在未来十年，以数据为核心构建的智能化体系，也必将会成为支撑智能制造和工业互联网的核心动力。

众所周知，对于工业大数据的重要性，究其根本，大数据是手段而不是目的，人工智能也是如此。如果仅仅因为工业互联网的概念很热，企业就要去盲目拥抱工业互联网和工业大数据、人工智能技术，实际上是一个非常错误的观点。

工业从数据到大数据

在新一代信息技术出现之前，工业企业已经正常运转了上百年，我们应该清晰地认识到信息技术手段的加入更像催化剂的作用。首先需要明确，需要达到怎样的业务目标，可以使得今天已经存在的生产工艺、工业产品、管理方法变得更好。

其实，大数据支撑制造业的业务变革，最根本的目标，就是提质增效，在自动化与信息化基础之上，实现智能化的制造体系。在智能制造的基础上，然后才是打造平台，构建产业生态，与产业链进行更有效的协同，实现工业互联网的乘法式发展。

工业大数据的三个典型应用方向，也是我们实现工业互联网的目标，包括智能装备、服务型制造和跨界融合。第一个层次是设备级的，就是提高单台设备的可靠性、识别设备故障、优化设备运行等；第二个层次更多是针对产线、车间、工厂，提高运作效率，包括能耗优化、供应链管理、质量管理等；第三个层次是跨出了工厂边界的产业跨界，实现产业互联。

工业大数据并不是凭空而来，传统工业信息化一直在进行，我们已经有大量的数据来自于研发端、生产制造过程、服务环节，工业信息化过程一直在产生大量的数据。工业从数据到大数据，其实更多要考虑的是与自动化域数据的叠加，这是数据的两化融合。而在工业互联网时代，我们还需要纳入更多来自产业链上下游以及跨界的数据。

工业大数据如何成为智能制造和工业互联网的核心动力

工业大数据有哪些特点？可总结为“多模态、高通量、强关联”的特性。在工业领域，约有130多种不同类型的数据，数据模态多样，结构关系复杂；高通量是指数据持续不断地产生，采集频率高，通量大；强关联是指工业场景下的数据有非常强的机理支撑，不同学科之间的数据是在机理层面的关联，而不是数据字段上的关联。

而对工业大数据的分析应用，也不是将深度学习、强化学习的方法放到这里就可以有结果。这需要获知研究对象的机理模型与定量领域知识，而这在当前基础上前进很困难。我们希望找出数据在输入、输出之间的统计关系，对机理和模型不确定、不清晰的部分加以补足，这是工业大数据应用的基础。

业务引领，数据推动产业发展

智能制造在不断获得数据的驱动，从智能制造到工业互联网平台，核心都是利用数据和模型，优化制造资源的配置效率。

工业互联网并不等同于智能制造，区别在于数据的跨界和业务的边界上是否有所突破。当下，太多人过于重视平台能力，而真正的工业互联网讲的是生态，资源优化从描述、诊断向预测、决策不断深入，从单机设备、生产线、产业链再到产业生态不断拓宽。

我们的生态如何来构建业务体系，如何跨界，才是工业互联网成功与否的关键。而决定工业互联网发展方向的，一定是业务驱动。我们从一开始就反对拎着一把锤子，满世界找钉子，现在很多大数据、人工智能公司就存在这个问题。

我们需要深入到一个工业领域，造一把可靠的锤子，刚好可以去敲有需求的钉子。将业务、数据理清楚，评估数据，真正实现业务落地，要点就是三个要素的协同——人、场景、算法。