全聯(lián)接時代，互聯(lián)網向制造業(yè)各環(huán)節(jié)不斷滲透，其將打破工業(yè)生產原有的全生命周期，從產品的設計、研發(fā)、生產制造、營銷到服務構成端到端閉環(huán)，徹底改變工業(yè)的生產模式。制造服務化，即由單純的產品制造向服務制造轉變，是這一生產模式變革的主要發(fā)展趨勢。

　　機械制造業(yè)服務化，主要體現(xiàn)在機械車輛由“制造商界面單機作業(yè)”的急救售后服務向“客戶界面機群智能”協(xié)作運營服務演進。這一顯著的變化為工程機群的智能感知、智能決策和智能控制安上了加速引擎。

　　監(jiān)控這一秒，實時安全運營

　　大型機械作業(yè)車輛日常運營中，車況、施工環(huán)境復雜，安全存在諸多挑戰(zhàn)。業(yè)界曾發(fā)生過這樣一起混凝土泵車機械傷害事故，3名工人在施工工地引導混凝土泵車臂架末端的軟管時，泵車側傾，泵車臂架瞬間下降，砸中3名工人，其中1名工人因砸中頭部，經搶救無效死亡。事故讓人警醒，機械工程車輛一旦發(fā)生斷臂、傾覆、剮蹭等情況，會釀成嚴重的人身和經濟損失，迫切需要一個實時狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)，能夠對施工作業(yè)中車輛的作業(yè)以及各種參數進行準確測量及展示，實時進行隱患分析及環(huán)境取證。

　　實時狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)包括兩部分，一是工程車況實時監(jiān)控，采集車速、油耗、油壓、油溫、位置、加速度、水平度等一系列機械車輛的車況數據，以全面獲取現(xiàn)場作業(yè)車況；二是對施工現(xiàn)場實時監(jiān)控，采集氣壓、溫度、車輛軌跡、罐體正反轉、轉速、臂架張力等安全運營的關鍵環(huán)境參數，以獲取復雜的施工現(xiàn)場作業(yè)環(huán)境信息。

　　工程機械企業(yè)現(xiàn)有的采集終端是無法滿足在線狀態(tài)監(jiān)控的需求的，因為實時狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)采集頻次需達到1秒，并能實時將采集信息傳送到智能監(jiān)控中心。因此，華為面向機械行業(yè)各緯度需求定制開發(fā)了智能IoT終端。為滿足接入端各項數據采集需求，終端提供豐富接口，并針對私有協(xié)議進行定制，可采集機械車輛本地控制系統(tǒng)數據；為補齊現(xiàn)有監(jiān)控能力和業(yè)務數據完整性，終端增加了加速度計、陀螺儀和攝像頭；為降低數據傳送成本，終端可實現(xiàn)智能本地業(yè)務處理，進行有效數據篩選，并提供多種無線傳輸能力；值得一提的是，智能IoT終端還提供開放的平臺，可支持客戶軟件自定義，滿足行業(yè)個性化需求，易集成eSDK套件，縮小定制周期。

　　對車況、施工現(xiàn)場的實時監(jiān)控，可為現(xiàn)場監(jiān)管人員提供隱患警告及事故告警，并可通過安全警報系統(tǒng)將安全提醒實時推送給施工人員，保障施工安全、人員安全和財產安全。

　　感知下一秒，超前預測維護

　　在客戶施工現(xiàn)場，一輛攪拌車液壓系統(tǒng)出現(xiàn)故障，因搶救不及時，混凝土凝結在攪拌桶內，混凝土損失和清理費用累計達萬元�？梢�，工程機械車輛連續(xù)可靠工作是客戶的關鍵需求，以“急救”為主的服務方式過于滯后，已經無法達到客戶的期望。據調查，目前大約一半的維護響應問題來自于配件供應，缺少合理的平衡預測是存在的主要問題。預測性維修可根據車況預測相關備件需求，并按需進行維保，規(guī)避突發(fā)異常和故障，提升車輛可用系數。

　　通過采用在線傳輸和離線傳輸相結合的方式，對工程機械車輛的轉速、沖程、排量、零件狀態(tài)等監(jiān)控信息進行全面采集；結合積累的大量結構疲勞損傷信息，維保專家可為各車型建立診斷庫，設置相關臨界對比信息，綜合呈現(xiàn)建立車輛健康度及零件壽命表；車輛健康度及零件壽命表持續(xù)滾動更新，根據動態(tài)變化的車輛體檢信息，可預知最佳更換時間，制定備件備貨計劃，更新維保任務計劃；在預測維修系統(tǒng)中，當車輛狀態(tài)接近臨界異常時，根據歷史概率及時告警，在預留的處理周期時間內，維修人員可獲取配套備件，及時進行現(xiàn)場維保，更換零件以保障車輛持續(xù)健康度。

　　有分析表明，補救式維修的成本是相同的預測式維修成本的3倍。通過智能感知、智能分析進行超前預測維護，可主動確定車輛保養(yǎng)周期，對車輛零件及時更新維護，從而實現(xiàn)工程機械車輛按需維保。機械制造企業(yè)在向服務型制造轉型的過程中，服務模式從“急救式”被動服務向“預測性”主動服務轉變，這一轉變帶來了質的飛躍，不僅節(jié)約了運營成本，還大大提升了客戶滿意度。

　　決策快一步，海量數據挖掘

　　獲取海量客戶運營數據是機械制造企業(yè)的金礦，建立挖掘模型將有助于機械制造企業(yè)形成競爭力，優(yōu)化產品開發(fā)，實現(xiàn)價值管理。

　　首先，挖掘環(huán)境、機器零件、油耗、電能、車輛安全性能、用戶操作行為信息的樣本，可提煉價值產品需求信息，指導產品規(guī)劃與開發(fā)；其次，挖掘車輛運營信息數據樣本，可識別優(yōu)質客戶，根據客戶等級制定相應銷售策略，指導訂價決策；最后，挖掘工況信息和客戶使用歷史信息樣本，還可向客戶進行個性化產品推薦。

　　工程機械企業(yè)當前的系統(tǒng)架構無法滿足其10萬量級的運營規(guī)模和海量采集樣本智能分析的需求，華為采用E2E IoT架構設計的車輛作業(yè)云平臺，可承載幾十萬量級的終端數據上傳，及日新增采集1.6T數據的容量，其模塊化IoT結構可根據業(yè)務擴張戰(zhàn)略按需擴展。智能IoT終端將故障異常數據、能耗數據、環(huán)境參數、現(xiàn)場監(jiān)控圖像等海量有效數據通過無線網絡實時匯聚到該平臺，通過SAP HANA及SAP業(yè)務套件對站點排產、機群行為、人員操作進行分析，及時提供響應建議，高效輔助業(yè)務決策。

　　制造服務化，機械車輛精細運營

　　工程機械制造企業(yè)面向互聯(lián)機群展開設計，安裝智能IoT終端作為標準配置，配合部署在站點、制造總部的ICT設備及業(yè)務平臺，形成機械車輛精細運營平臺。機械車輛精細運營平臺對現(xiàn)場及車輛實時采集監(jiān)控，可支撐現(xiàn)場安全運營；站點客戶操作使用過程中，維修、保養(yǎng)更新等業(yè)務都可以通過機械車輛精細運營平臺獲取到及時性服務；平臺獲取的環(huán)境、機器、工程等海量價值信息，可應用于市場產品優(yōu)化；車輛作業(yè)云中心通過數據樣本建模分析，可實現(xiàn)圍繞“站車人”開展的全面智能運營。

　　在機群互聯(lián)協(xié)作的天羅地網下，工程機械設備的一切狀態(tài)、施工現(xiàn)場的一切安全監(jiān)測信息在制造總部的智能大腦中樞一目了然。智能大腦具有全局性、前瞻性指揮調度能力，能高效、安全、可靠地支撐客戶運營，為客戶量身定制個性化產品，提升機械制造企業(yè)的創(chuàng)新力和競爭力。