大数据驱动电力装备制造业数字化转型研究

2022-12-16刘伟杰黄晓伟闫嫱范雪丽赵军亮

新型工业化 2022年1期

刘伟杰，黄晓伟，闫嫱，范雪丽，赵军亮

（西安西电高压开关操动机构有限责任公司，陕西西安 710077）

0 引言

在工业领域中，电力装备制造的转型升级，不仅能够实现制造企业生产效益的提升，同时也能够借助大数据技术来实现装备的数字化转型，以此占据市场。在电力装备数字化与智能化战略下，需要通过大数据技术进一步提升数字化、信息化在工业领域的广泛应用，实现我国电力装备智能制造的水平提升，为制造业经济的高质量发展提供技术支撑。同样，在电力装备制造业的发展中，转型升级需要大数据与人工智能的深度融合，以此实现智能制造技术的创新应用，为电力装备制造相关企业的发展提供新思路。因此，在大数据和人工智能技术的背景下，对电力装备制造业的转型升级进行研究，保障我国电力装备制造业高质量快速发展。

1 电力装备制造业

在我国装备制造业的发展下，电力装备制造作为先进生产力与核心竞争力的关键所在，其数字化转型升级需要产品与运营实现双手抓。即一方面通过研发的资源投入和产品的服务化拓展实现产品本身的迭代升级；另一方面，需要借力数字化、网络化和物联化等技术的发展，实现内部数字化运营能力和产业协同运营能力的阶段性。同时提升借助大数据技术实现数字化、信息化的转型升级，同时也能够根据市场需求来进行控制生产，以此保障企业的资金周转，提高产品的制造水平，保证紧跟时代步伐，满足现代科技成果产品的需求[2]。同样，大数据技术应用到电力装备制造业的产品设计、研发、生产与销售等环节，不仅能够提高电力制造业的技术水平，改变传统的企业生产模式，还能将信息化和工业化相结合，促进企业智能制造发展，实现智能制造在电力装备制造行业的应用[1]。

2 基于产品+经营的生产模式的转型升级

2.1 现状分析

在消费大改革的背景下，制造业与服务业的深度融合，为电力装备制造发展提供了新路径，但由于其所涉及到的设备复杂度和多元性，装备制造业产业服务化的进程相对于其他产业较慢，还未实现“产品服务化”，甚至“活产品”的产业模式。在现有的研究中，对于电力装备制造业转型研究中，指出我国具备价值链较高的电力装备制造业，其实际的生产能力较强，但是在产业的发展上存在不均衡，导致制造电力装备的创新能力较弱，产品制造成本较高，进而限制了我国电力装备制造业在全球市场的竞争地位。同时，根据相关的数据研究可知，制造业的转型升级作为行业发展的核心所在，其信息化与工业化的深度融合，不仅能够摆脱低端锁定的现状，同时也能够提升产品的附加产值，以此保障企业经济效益的提升[2]。

2.2 价值分析

大数据技术作为推动制造业的重要技术，在信息化与工业化的建设下，电力装备制造业的产品模式朝着“产品+经营”的模式转变，不仅为转型升级提供了技术支撑，同时也降低了相应的生产成本，保障了企业的经济效益。大数据技术作为电力装备制造业服务化与信息化发展的技术要点，其不仅体现在生产成本、销售成本以及企业经营上，同时借助客户的大数据信息进行综合分析实现精准的定制化产品需求，从而提高了电力装备制造与市场的拟合度，满足市场多元化需求[3]。

2.3 具体实施策略

在电力装备制造业的发展过程中，大数据技术的运用，能够实现其数字化与智能化的深度融合。在电力装备制造的发展中，信息化建设过程中运用大数据技术，能够提升技术的科技含量，同时也能够最大程度地实现生产资源的管控，实现成本与工作效率、产品质量的优化管控。因此在电力装备制造企业转型发展战略上，如果大数据技术的运用只是信息化，往往难以满足企业的发展需求。因此，在电力装备制造企业的发展下，人工智能技术的运用需要将数字化和信息化融合优化。例如在当前电力装备制造相关企业的可持续发展战略上，借助数字化和智能化的技术融入电力装备的生产制造上，才能够实现智能制造技术，通过大数据技术对电力装备的控制体系与管理体系进行重点覆盖，才能实现信息化与数字化工厂。

3 基于数字化运营的转型升级

3.1 现状分析

在大数据产业的快速发展的背景下，其为电力装备制造业注入新的生产源动力。一方面，大到全球性互联网巨头、咨询公司，小到科技类创业公司，都在不断探索“大数据”等相关新兴技术在制造行业中的数字化转型解决方案；另一方面，工业巨头也立足于深耕多年的产业链下，拥抱新技术为生产运营带来的红利。在此格局下，“新制造”已经成为不可阻挡的未来。在电力装备制造业转型升级中，大数据技术的运用，不仅能够实现制造业的数字化与信息化发展，同时也能够对其经营的服务模式进行优化改革，从而实现由“传统的制造”模式到“自动化制造”模式的转型升级。在大数据技术的应用下，其具有的大量科学技术与相关理念，在实际电力装备制造业进行运用，优化了企业的经营模式，重视企业的经济效益，同时也能够让企业跟随科学技术进行重新发展，为可持续发展提供新思路，实现企业经济效益的提高[4]。

3.2 数字化运营价值分析

大数据下的电力装备制造和服务、研发和创新以及管理和决策作为三大主线，推动制造业经济的持续增长。大数据技术促进了制造业数字化转型，并产生了柔性生产、定制化生产、智能生产以及服务外包等新模式。同时大数据技术在完善信息整合能力,通过跨系统的全数据信息整合，实现对电力装备制造的完全数字化再现。如借助大数据技术，积极推进以信息化为技术支持的个性化定制的生产模式，不仅提升了电力装备制造业的经济效益，同时也能借助大数据技术对其经济模式与信息化发展提供保障。

3.3 大数据与数字化运营的实施策略

在电力装备制造业的发展上，大数据技术的运用，能够改变自动化发展过程中存在的生产和管理困局。在实际的管理上往往只能够要求管理人员按照原本的流程进行管理，而大数据技术的融入，能够实现电力装备制造企业的全过程、全流程的管理，通过在实际管理上的数据创新建设，不仅能够实现企业生产的精准化，同时对于存在的产能过剩也有着一定的限制，以此提升企业管理决策的实用性价值，为电力装备制造企业的发展提供保障。在大数据技术下的电力装备生产过程中，大数据技术能够实时反馈出生产过程的相关信息，并将制造环节实际情况透明化展现给客户，实现对客户的参与度，强化客户的制造体验，以此更好地服务于客户。

同样，在电力装备制造转型升级中，大数据技术的应用与智能制造深度融合。即电力装备制造企业借助工业自动化来优化生产过程，借助大数据技术来优化经营模式，以此帮助企业流程化管理和利益最大化。针对传统的管理模式，需要从研发、设计、生产、销售以及售后服务等层面进行管理，对于人力资源的依赖性很较强。通过大数据技术的运用，改变管理模式，通过“大数据+智能制造”的智慧工厂，采用数字化的管理体系，实现生产数据的收集，提升数据的处理价值，以此推动企业的转型升级，为企业占据市场提供保障。因此，大数据技术的应用，能够推进智能制造的发展，保证电力装备制造业的市场稳定和企业的可持续发展[5]。

4 研究成果及发展方向

4.1 研究成果

在我国电力装备制造业的转型升级中，“大数据+智能制造”的发展，让我国现有的企业能够借助大数据技术、自动化技术以及智能技术实现管理信息化、研发工艺数字化、生产控制精益化与运营决策分析的智能化。如智能制造过程中，借助大数据技术，制定相应的标准，实现标准先行，以标准来引领电力装备制造的转型升级。同时在全面经营的管理上，借助大数据技术+智能制造的高度融合，规避各种资源的浪费，在自动化工厂的基础上打造数字化与智能化工厂。

4.2 人工智能技术的应用研究

人工智能（简称AI）属于一项创新技术，包括计算机学、控制学、神经学、心理学、语言论、数学、哲学等多种学科,体现在思维、感知、行为三个层次。人工智能技术和数字化技术深度融合起来可贯穿于设计研发、生产制造、检测试验、运维服务等各个环节。这些技术将会让制造业更具创造力、实现多元化、定制化和个性化，还能降低成本。

在电力装备制造业应用中，人工智能技术的应用，基于数字化技术，除了生产制造过程本身可以实现智能化外，还可以逐步实现智能设计、智能制造、智能管理等。以往的自动化控制不能够满足企业的发展，需要将智能控制系统作为电力装备智能制造技术的重点融入自动化产线控制系统或机器人系统中，可以使整个企业生产过程得到智能管控，再加上信息集成、全局优化，最终实现智能制造工厂。

4.3 电力装备制造业发展方向

在电力装备制造转型升级下，大数据技术的合理应用，需要进一步加强产学研合作，提升制造业水平。即围绕电力装备制造企业为主体，以市场为导向的应用技术研究，以国家智能制造创客中心为支点，重点关注战略、领先、重大的基本共同需求，建立高效、立体的开放创新网络体系。加强企业创新能力，培养多批具有突出核心技术能力、较强综合创新能力的创新领先企业，加强与高等院校和科研机构的合作，提升高校作为知识中心的引导作用。