京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
"工业4.0"重新"涂装"船舶工业 国产智能船驶向"大数据之海"
两艘总吨位逾20万吨的远洋船将在年内接受“手术”,获得思考、学习和自我诊断能力,并能告知船东“怎么航行最赚钱”。它将是中国制造的第一批智能化船舶。
全球最大造船企业——中国船舶工业集团已与航运企业达成一致,不仅为后者造船,还将处理智能船产生的大量航运数据,这让船厂的领地从制造拓展到全寿命周期服务,由此形成全新的价值创造模式。
物联网、大数据、智能化、服务化——智能船鲜明的“工业4.0”色彩正在重新“涂装”船舶工业。中船集团副总裁南大庆说,“工业4.0”是我国船舶产业尽快赶上世界先进水平“千载难逢的机会”。中央“千人计划”特聘专家、美国辛辛那提大学教授、智能制造的领军人物李杰表示,船舶业的“工业4.0”探索对提升“中国制造”水平有着极大的借鉴意义。
会思考的聪明船
为了开发智能船,中船集团调动了大量资源,包括中国船舶工业系统工程研究院、上海船舶研究设计院、沪东中华船厂、沪东重机、黄埔文冲船厂等。第一代智能船将拥有300多个传感器,可以连续感知船舶运行与海况环境,每天产生数据超过10G。系统工程院院长张宏军透露,由此形成的“思考能力”将让机器分担船员50%的工作。
让船“会思考”,对航运保障意义重大。它能随时监控船员操作,持续评估零件状态。张宏军说,大部分船舶事故来自误操作,智能船有望将事故率降低70%;假使能预知零件故障,就能提前订好备件,送往船即将停靠的码头,这可将船舶可用时间增加10%。除了“自省”,智能船还会“学习”。整个项目将在岸上建立数据中心,把天气、油价、运价等动态信息导入经济模型;远程获取这些知识后,智能船就能选择最合理的航速、航线。
有些意外的是,智能船并不贵。在其300多个传感器中,新增硬件不多,关键是依靠软件建一个“大数据池”,将大量数据汇总关联,相当于在虚拟空间里重建了船与海。
张宏军说,过去船舶拥有大量自动化设备,但就像一个个信息孤岛,产生的数据虽多,但零散、静态,无法提炼出整条船和航路的最优方案:“我们理解的‘工业4.0’,就是实现装备与信息的深度耦合。”
中船集团已计划新造一艘功能更完备的智能船,预计两三年后下水,新船设计已在上海启动。虽然国外已在开发“无人船”,但离不开人的遥控;相比之下,能“独立思考”的国产智能船可以说比国外“无人船”领先一代。
重构的生产关系
智能船第一次有机会打通船舶业的整条产业链——研发、制造、运营,从而创造出新的价值。李杰说,借助大数据发现并弥补需求的缺口,将制造业向服务拓展,这是典型的“工业4.0”。
中国远洋(运输)集团、招商局能源运输股份有限公司等航运巨头已加入中船集团的“工业4.0”联盟。中远集团战略发展部负责人高勇军说,航运业面临激烈竞争,必须提高管理精细度,对市场走向、投资回报、船队运营等给出精确解答。“许多问题过去只能凭感觉,‘该买几条船’这类事关百亿元级的投资也只好把握个大趋势。大数据也许能使这些问题迎刃而解。”
数据最主要的来源是船,最好的解读者则是船厂和航运公司,但过去一旦交船,双方就不再有什么往来。有了智能船的“粘合”,中船、中远将围绕数据开展合作,对接造船和驾船的特长。高勇军认为,这是“工业4.0”时代的共生关系。
共生不仅是双赢,大数据还能从源头上支撑船舶产业的创新——航运公司最需要什么船和发动机,设计方都可以在这个数据服务生态圈里获取养分,从而形成一个完整的创新闭环。
无论是制造方还是运营方,都倾向于把智能船引领的变革更多地看成一次“生产关系重构”——各方必须对现有价值体系进行调整,比如船厂怎么为数据服务定价,航运公司又该如何与第三方共享关键商业数据。
为中国制造探路
开发制造一艘远洋船,涉及的技术和部件覆盖了制造业85%的门类。
而且在中国,造船业是感受全球化竞争最充分的行业,它的“工业4.0”尝试其实是在为整个制造业转型升级探路。
中国制造业的装备智能化程度、信息服务业配套都比较弱,发展“工业4.0”,不应跟着领先的德国、美国亦步亦趋。李杰认为,“中国制造”的优势是贴近市场,拥有无可比拟的用户量。因此,用好用户数据,才能走出有中国特色的“工业4.0”之路。在他看来,中船、中远等联手探索,已形成了独特的价值视角,这些经验加上逐渐完善大数据处理技术,可以很方便地向高铁、发电、航空等制造业复制。
中船、中远等都认为现在到了发展“工业4.0”的时候,大家已有共识:大数据已经可以带来利润;反过来,如果对产业趋势“看不见、瞧不起、看不懂”,将来就会“来不及、活不了”。
最近几年,船舶和航运市场迅速转冷,压力之下,大家都意识到必须摆脱粗放的发展模式,创造新的价值。高勇军说,中国拥有大量低成本的技术人才,华为曾借此轻松打败了通信业的国外对手,而在“工业4.0”领域,这一幕应该有机会重演。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24