工控百企行|工业操作系统迎来重大发展机遇期
来源:国际利来la再来就送38 发布时间:2025-03-20 10:51:24近年来,中国智能制造能力提升带动中国工控系统行业加快速度进行发展。尤其是人工智能、云计算、物联网...
近年来,中国智能制造能力提升带动中国工控系统行业加快速度进行发展。尤其是人工智能、云计算、物联网...
近年来,中国智能制造能力提升带动中国工控系统行业加快速度进行发展。尤其是人工智能、云计算、物联网等技术的引入,为工控系统带来了全新的应用场景和发展机遇。2025年,《中国电子报》重磅推出“工控百企行”专栏,旨在通过实地采访国内外工控产业链头部企业,报道行业应用成果和优秀案例,讲述工控企业高水平发展的生动故事,推动供需两端项目对接、产业链合作伙伴融通发展,敬请关注。
作为人机一体化智能系统的“灵魂”,工业操作系统可以轻松又有效连接工厂内部设备和系统,实现相互连通和集成融合,也能轻松实现企业和企业之间、产业链上下游的协同。当传统工厂加速向数字工厂、智能工厂进阶,一个开放的、智能化的新型工业操作系统不可或缺。《中国电子报》记者在采访时了解到,人工智能(AI)技术爆发将为工业操作系统厂商带来更大发展商机,但同时在技术变革方向上也带来了新的“考题”。
当前,中国工业操作系统技术已取得长足的进步,在操作系统内核、实时性、可靠性等关键技术方面取得创新突破的同时涌现出了一批优秀的企业,PLC(可编程逻辑控制器)、DCS(集散控制管理系统)、SCADA(数据采集与监视控制管理系统)等产品成熟度、稳定度、可靠性大幅提升。
比如,中控技术具备自主知识产权的集散控制管理系统(DCS)在国内市场占有率已达到了37.8%,可靠性、稳定性、可用性等方面均已达到国际先进水平。
国内PLC“领航员”和利时打造的开放式数字工厂操作系统HolliCube成功服务于装备制造、新能源汽车、矿山、食品制药等行业有突出贡献的公司,并已支撑多个全球灯塔工厂、国家双跨平台建设。据悉,其研发投入已达到15%左右,位居行业前列。
汇川技术研发的InoQuickPro标准化平台在汽车产线、消费电子组装线、电池模组PACK线、仓储物流线、光伏组件生产线个项目中大范围的应用,经多方数据验证,可对程序开发提效起到显著作用。
“这是一个‘大浪淘沙’的过程,早期很多企业被淘汰、被吞并,要生存下来,就必须坚持不懈地进行技术创新,认准一条道走下去。这对工业公司而言并非易事,因为行业普遍毛利比较低,要投入这么多做研发需要很大决心。”和利时科技集团有限公司副总裁何春明感慨道。
他表示,在流程工业领域,海外厂商的竞争优势正在逐渐褪去。中低端工业操作系统领域,本土厂商已具备竞争优势。在高端领域的一些超大型项目中,本土厂商也已有了和海外厂商同台竞技的底气。
工业操作系统研发需要大量行业Know-how(技术诀窍)的沉淀,同时也需要用户口碑的积累,还需打破以往的软硬件耦合绑定,“虽然技术上没有门槛了,但要在市场上建立更强的竞争优势需要时间”。
赛迪顾问最新发布的研究报告显示,预计到2027年,整体规模将达1231.3亿元,未来四年复合增长率约12.2%。工业操作系统已然迎来了前所未有的发展机遇。
“过去,全球工业操作系统市场长期被西门子、霍尼韦尔、艾默生、菲尼克斯等海外厂商占据。如今,生成式人工智能技术爆发给本土工业操作系统厂商带来了赶超机会。”何春明对记者说道,“中国作为第一大制造业国家,不仅有庞大的市场需求,还有丰富的应用场景。产业界若能够抓住这个机会,将有巨大的能力提升。”
以钢铁行业为例,中国工程院院士王国栋指出,作为复杂流程工业,钢铁行业各工序均为多变量、强耦合、非线性和大滞后的“黑箱”,因物料加工的实时信息极度缺乏而成为充满不确定性的生产的全部过程,最终影响了钢铁产品质量和效率的进一步提升。
“生成式AI是破解钢铁行业‘黑箱’难题的关键。”王国栋表示,可以基于材料科学和数据科学,利用生成式AI生成钢铁行业的动态数字孪生模型,通过形成基于数据自动流动的状态感知、智慧分析、科学决策闭环赋能的信息物理系统,实现“数字换脑”“模型换代”,从而端到端地解决“黑箱”问题。比如像Sora这样的视频生成模型,可以将高炉里面的热轧过程展示出来,帮助解决生产中的核心问题,使得生产稳定性和质量指标显著提升。
一些本土厂商慢慢的开始积极拥抱新一代人工智能技术。比如,作为国内少有的已在大型PLC工业软件领域实现突破的企业,宝信软件积极探索“AI+工业”,先后打造了视觉模型自动化开发工具、钢包行车智能调度等多个AI应用。
山信软件聚焦“AI+钢业”,成立了AI研究院,引领钢铁行业AI变革。其自主研发的各类软件产品与AI应用广泛服务冶金、电力、化工、煤炭等行业,客户遍及国内20多个省市自治区,并进入印尼、印度、波兰等国际市场。
国能智深研发出融合AI和大数据分析技术的全国产自主可控智能分散控制管理系统(iDCS),实现了平台软件、硬件、操作系统100%自主化。
不过,新技术应用不能一蹴而就。“当前技术发展非常快,新技术不断涌现,但企业接受新事物、新技术需要一个认知的过程,不能把现有的一些不成熟的技术直接拿到制造业底层应用,得先让它变得可靠、可用、有用。”国家智能制造专家委员会委员、上海市智能制造产业协会会长徐洪海表示,尽管现在生成式AI、大模型非常热,但对于制造业而言,怎样把它用好还在探索中。
“关于生成式AI与工业操作系统的融合应用,业界其实一直有不同的声音。我的观点是必须拥抱人工智能,因为以往产业历代升级都是拥抱新技术,不向前一定会被淘汰,但怎么落地、怎么用,需要智慧、需要研究。”何春明表示。在他看来,工业制造业具有行业特殊性,强调实时性、可靠性、安全性,应该以谨慎的态度循序渐进地去应用新技术,可以从诊断维护、环保安保、管理运维、代码开发等周边场景慢慢引入生成式AI,找到符合用的地方先用起来,再逐步探索应用边界。
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