BV百度风投发布《2019工业智能白皮书》报告

              本文重点:BV百度风投发布《2019工业智能白皮书》报告

              图6资产使用优化图解算法和数据驱动的流程优化打造新型调度决策系统跳出单个设备,大型的甲方也在寻找不同的制程优化解决方案,但不同的行业差异性较大,且同行业也会涉及大量复杂的制程,可能有物理、化学、生物的变化。

              结合数据的分析,对原料、设备、工艺进行优化以期达到提质、增效、节能等效果。 我们系统梳理了从离散制造到连续制造的各个行业,从行业空间、信息化程度、能力边际提升空间、产能提升等层面进行了一些比较。

              总结了可能存在巨大市场机会和技术赋能机会的数个制程。 BV也布局了3C领域、环保、钢铁等领域涉及制程优化的公司,比如在手机加工领域,在成型、冲压、合金、涂装、表面处理领域涉及数十个制程,每个制程都有通过数据、算法进行优化的空间。

              终极形态是打造一套AI闭环控制的新型调度决策系统和智能工厂操作系统。 过去的专家系统更多是一个机理模型,但数据的决策最终要和工艺和机理模型结合起来,这也是在工业领域无法产生一个放之四海皆准的通用型平台的原因。

              部分投资者对于制程的非标性存在质疑,这种非通用的需求和场景一定程度限制了复制的速度和规模效应。

              重述一下我们在工业智能化领域寻求两类投资机会,解决方案商和运营商,在信息化和自动化时代,很多行业比如3C、钢铁、石化等等领域,都产生了多家上市公司,从市场规模的体量上看,在智能化时代,很多行业都可以支撑多家大的解决方案商或运营商诞生,对于我们的核心重点是要找到好的行业、结合新兴技术和工业场景理解的团队和真正能有效变革和提升行业效率模型的方案。

              另外,除了行业各异的制程外,与物联网、数据、人工智能等技术结合通用型需求,在这里还想讲三点,设计、安全、检测和能效。 设计+AI工业仿真天然与机器学习相关,为获得最优的设计、装配、运维等实践,需要新型的智能化工业仿真软件。 CAD、CAE本身是一个很大的生态,可以类比安卓和IOS,主流的参与者西门子、达索等都在积极布局和收购在不同领域,如流体力学、散热学、振动力学等等方面的优化算法和求解器,软件、插件产品可广泛用于汽车、航空航天、机械装备、3C等行业。

              不过目前在中国市场还未出现做设计做的很大的软件公司,大的想象空间可能在于结合大规模定制、柔性供应链等模式,获取需求数据、结合领先软件仿真和AI技术、无缝衔接,快速生产适销产品,直接切入到运营领域,再造某一新品类,重整供应链。 安全要素的必要性和价值在往工业智能化时代行进的过程中,必然有大量的机器、设备、station都通过DCS、Scada等系统来调度,除传统工业软件外,还有很多新兴的业务调度和决策系统出现。 在人的介入越来越少的情况,安全的把控更为不可或缺。 在工业安全领域,过往在国内大多是一些垄断性企业基于合规性或等保的需求进行采购,但近年,逐步从政策性驱动往市场化驱动发展,拥有多元工控协议解析能力、强产品能力团队将有机会快速脱颖而出,并不断迭代自身产品线,储备下一代的与数据AI结合安全防护需求。

              美国工业网络安全公司Claroty获得了RockwellAutomation、西门子风投Next47、施耐特等工业巨头的投资,在工控协议的解析和自动化、信息化的融合方面获得了投资的支持,同时也获得了淡马锡等财务投资者青睐。 能效与AI的结合点能源是众多工业企业主要成本之一,诸如钢铁、石油、水泥、环保等流程行业,能耗占据了企业大部分的成本。

              传统的LMS扮演了一定的能效管理职能但在优化方面做得有限,一些科研机构掌握众多的机理模型和控制逻辑有一定的节能效果,新的机会是在于这些机理模型与AI的进一步结合。 另一方面,随着电力市场的逐步改革和市场化,工商业用电的放开,多元化的参与者进入到这一市场。

              我们也期待技术、数据能够产生一定的鲶鱼效应,帮助企业降本增效。

              工业检测的通行需求和非标特性通过计算机视觉技术去提升检测环节的效率不是一个新的话题,在3C面板、盖板、锂电池、晶元、医药等领域都有些公司在做。 但也存在许多挑战,诸如非标问题,机器视觉系统开发成本高,周期长;算法和软件存在易用性差,使用门槛高等问题;且还存在高精度、高动态、高反等技术上的难点和挑战。

              但如果能做出较为通用的平台公司,且能够解决低成本规模化行业复制的问题,必然能产生大的机会。 4.智能工厂操作系统,从点线运营效率到系统效率提升如果设备是点,制程是线,上升到面的层面我们再来看看智能化的变革机会。 将制程的分段优化进行串联,并辅以工业软件及先进的传感其技术、自动化技术、机器人技术,实现全局语义化的调度和决策是理想的智能操作系统状态。

              从工厂运营层面,我们关注作业效率的提升,我们从资产/设备制程智能操作系统(FactoryOperatingSystem),三个层面看工厂智能化的投资机会;并以数据库、边缘计算、PAAS、新的感知作为承载智能化改造的基础。