大数据驱动制造业迈向智能化概要

大数据驱动制造业迈向智能化概要
大数据驱动制造业迈向智能化概要

大数据驱动制造业迈向智能化

“人类正从 IT 时代走向 DT 时代, ”阿里巴巴集团创始人马云在各种场合都不遗余力地推销自己的观点,信息社会已经进入了大数据 (Big Data 时代。大数据的涌现改变着人们的生活与工作方式,也改变着制造业企业的运作模式。

一、制造业也处于一个数据爆炸的时代

近年来,随着互联网、物联网、云计算等信息技术与通信技术的迅猛发展,数据量的暴涨成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇。随着制造技术的进步和现代化管理理念的普及,制造业企业的运营越来越依赖信息技术。如今,制造业整个价值链、制造业产品的整个生命周期,都涉及到诸多的数据。同时,制造业企业的数据也呈现出爆炸性增长趋势。

制造业企业需要管理的数据种类繁多,涉及到大量结构化数据和非结构化数据: (1产品数据:设计、建模、工艺、加工、测试、维护数据、产品结构、零部件配置关系、变更记录等。

(2运营数据:组织结构、业务管理、生产设备、市场营销、质量控制、生产、采购、库存、目标计划、电子商务等。

(3价值链数据:客户、供应商、合作伙伴等。

(4外部数据:经济运行数据、行业数据、市场数据、竞争对手数据等。

随着大规模定制和网络协同的发展, 制造业企业还需要实时从网上接受众多消费者的个性化定制数据, 并通过网络协同配置各方资源, 组织生产, 管理更多各类有关数据。二、大数据是工业互联网的命脉

大数据可能带来的巨大价值正在被传统产业认可,它通过技术创新与发展,以及数据的全面感知、收集、分析、共享,为企业管理者和参与者呈现出看待制造业价值链的全新视角。

(1实现智能生产

在德国“工业4.0”中,通过信息物理系统 (CPS实现工厂 /车间的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合,使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析, 形成决策并反过来指导生产。

具体而言,生产线、生产设备都将配备传感器,抓取数据,然后经过无线通信连接互联网, 传输数据, 对生产本身进行实时监控。而生产所产生的数据同样经过快速处理、

传递,反馈至生产过程中,将工厂升级成为可以被管理和被自适应调整的智能网络,使得工业控制和管理最优化,对有限资源进行最大限度使用,从而降低工业和资源的配置成本,使得生产过程能够高效地进行。

过去,设备运行过程中,其自然磨损本身会使产品的品质发生一定的变化。而由于信息技术、物联网技术的发展,现在可以通过传感技术,实时感知数据,知道产品出了什么故障,哪里需要配件,使得生产过程中的这些因素能够被精确控制,真正实现生产智能化。因此,在一定程度上,工厂 /车间的传感器所产生的大数据直接决定了“工业4.0”所要求的智能化设备的智能水平。

此外,从生产能耗角度看,设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程, 能够发现能耗的异常或峰值情况, 由此能够在生产过程中不断实时优化能源消耗。同时, 对所有流程的大数据进行分析,也将会整体上大幅降低生产能耗。

(2实现大规模定制

大数据是制造业智能化的基础,其在制造业大规模定制中的应用包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等,核心是定制平台。定制数据达到一定的数量级,就可以实现大数据应用。通过对大数据的挖掘,实现流行预测、精准匹配、时尚管理、社交应用、营销推送等更多的应用。同时,大数据能够帮助制造业企业提升营销的针对性,降低物流和库存的成本,减少生产资源投入的风险。

利用这些大数据进行分析,将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降,并将极大地减少库存,优化供应链。同时,利用销售数据、产品的传感器数据和供应商数据库的数据等大数据, 制造业企业可以准确地预测全球不同市场区域的商品需求。由于可以跟踪库存和销售价格,所以制造业企业便可节约大量的成本。

“工业4.0”本质是基于信息物理系统 (CPS实现“智能工厂”,使智能设备根据处理后的信息,进行判断、分析、自我调整、自动驱动生产加工,直至最后的产品完成等步骤。可以说,智能工厂已经为最终制造业大规模定制生产做好了准备。

实现消费者个性化需求, 一方面需要制造业企业能够生产提供符合消费者个性偏好的产品或服务, 一方面需要互联网提供消费者的个性化定制需求。由于消费者人数众多, 每个人需求不同,导致需求的具体信息也不同,加上需求不断变化,就构成了产品需求的大数据。

消费者与制造业企业之间的交互和交易行为也将产生大量数据, 挖掘和分析这些消费者动态数据,能够帮助消费者参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中,为产

品创新作出贡献。制造业企业对这些数据进行处理,进而传递给智能设备,进行数据挖掘,设备调整,原材料准备等步骤,才能生产出符合个性化需求的定制产品。

三、大数据构成新一代智能工厂

消费需求的个性化,要求传统制造业突破现有生产方式与制造模式,对消费需求所产生的海量数据与信息进行大数据处理与挖掘。同时,在进行这些非标准化产品生产过程中,产生的生产信息与数据也是大量的,需要及时收集、处理和分析,以反过来指导生产。

这两方面大数据信息流最终通过互联网在智能设备之间传递, 由智能设备进行分析、判断、决策、调整、控制并继续开展智能生产,生产出高品质的个性化产品。可以说, 大数据构成新一代智能工厂。

智能工厂中的大数据, 是“信息”与“物理”世界彼此交互与融合所产生的大数据。大数据应用将带来制造业企业创新和变革的新时代。在以往传统的制造业生产管理的信息数据基础上,通过物联网等带来的物理数据感知,形成“工业4.0”时代的生产数据的私有云,创新了制造业企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新,给制造业企业带来了更快的速度、更高的效率和更敏锐的洞察力。

知名汽车制造企业大数据应用

某知名汽车制造企业大数据应用背景 随着互联网和移动互联网的兴起,越来越多有购车需求的用户会到网上查询相关信息,进行车型、价格、性能等各方面的比较。同时,论坛、微博、贴吧等互联网社交平台也成为用户发表用车感受,讨论汽车品牌的主要阵地,互联网渠道正成为车企最主要的营销阵地,对互联网汽车用户数据的整合和利用,成为汽车企业洞察消费者和市场,明智决策的关键。 企业问题与需求 1、该汽车企业可获得用户数据越来越多,包括官网、minisite、CRM等各渠道来源数据,这些都是非常重要的一方数据,可以最直观的了解对该汽车品牌有需求的目标人群,但这些数据分散于各业务系统中,迫切需要进行整合和应用。 2、汽车行业竞争激烈,国产、合资、日系、德系等各系品牌众多,市场越来越细分,消费者选择的不确定性越来越高,车企需要全面了解用户相关信息,从而更有针对性的进行销售、营销等方面的工作,从而更好的消费者对本品牌的选择。 3、自媒体时代,人人都成为媒体,很多该购车用户会在垂直论坛、贴吧、微博上谈论品牌及竞品,该企业希望能汇总和分析这些舆论数据,及时发现和处理负面信息,同时助力销售线索的拓展。 941大数据服务联盟解决方案 大数据项目整体架构 1、建立大数据云平台,整合各渠道数据

941大数据服务联盟服务方负责基础设施的投入、建设及运维(包括硬件与软件),为该车企建立大数据云平台,通过部码的方式采集官网、Minisite 等线上渠道的用户数据,并与企业内部CRM等数据整合。同时,该企业还接入了用户数据库,基于5.5亿的用户画像数据,补充该企业一方数据无法支持的年龄、购买偏好、媒体偏好等维度的用户数据。 2、标签化用户,生成和管理用户画像 企业一方数据与941大数据服务联盟服务方三方数据融合后,基于标签系统,结合产品及业务需求,生成该车企的微观和宏观用户画像,其中微观画像为单个用户的画像,通过关键ID即可查询人口属性、汽车用户属性、内容偏好等信息。宏观画像为特定用户群画像,包括本品牌相关人群,竞品相关人群等,通过微观/宏观用户画像信息,该企业的市场及销售人员一方面可以准确定位每款车型的潜在用户,包括收入、偏好、学历等各方面特征,从而进行精准的用户细分和市场营销;一方面可以清楚的了解每款车型的用户对产品的关注点,如油耗,外观,空间等,从而在产品设计,营销等方面进行针对性的优化。 3、搭建大数据舆情分析系统,第一时间发现和处理负面信息 以往,该企业的品牌部门为了解用户舆情,都是以人工的方式去各类垂直网站收集用户舆情信息,这种方式繁琐、消耗很多的人力和时间,而且收集的信息也不够全面和实时,本期项目中,941大数据服务联盟服务方为该企业搭建了大数据舆情分析系统,基于大数据抓取工具,抓取互联网微博、论坛数据,贴吧、汽车垂直网站等用户舆情数据,实时、全面的获取该企业旗下各款车型的舆情数据。

大数据在工业制造业中的应用研究定稿版

大数据在工业制造业中 的应用研究 HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】

大数据在工业制造业中的应用研究 刘强 摘要:工业制造业是当前社会上的一个重要行业,对社会经济发展有着很大促进作用,在信息技术快速发展的大形势下,为能够使工业制造业得到更好发展,必须要对大数据进行有效应用,通过大数据的应用使工业制造业得以创新,从而使其得到更好发展,使社会经济水平得到更大提高。本文就大数据在工业制造业中的应用进行研究。 关键词:工业制造业;大数据;应用 当前社会已经逐渐进入大数据时代,大数据时代的到来也在很大程度上影响社会上各个行业发展,并且大数据在实际生产中应用也成为今后各个行业发展必然趋势。作为社会发展过程中的重要行业,大数据在工业制造业中的应用有着十分重要的作用,对推动工业制造业发展有着不可替代的作用,因此在工业制造业中大数据的应用也就十分必要。在当前工业制造业发展过程中,各企业领导人应当在分析当前工业大数据现状基础上,在工业制造业中对大数据进行有效应用。 1 工业制造业中大数据应用现状分析 从当前我国工业制造业发展实际情况来看,虽然已经具备一些国际知名企业,然而与国际上发达国家相比较而言,在工业制造业中大数据应用仍然比较落后。就当前实际情况而言,大数据应用比较广泛,应当应用比较成熟的大多都是一些电子商务公司及企业。对于电子商务公司及企业而言,其能够对大数据的有效应用分析实际生产经营状况,同时能够通过大数据的应用对消费者进行引导,使其能够在消费过程中产生一定倾向性,但当前在工业制造业方面大数据应用仍相对比较落后。对当前工业制造企业而言,其在产品生产

智能化制造方法(2017年_2025]

精心整理智能制造发展规划(2016-2020年) 智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。加快发展智能制造,是培育我国经济增长新动能的必由之路,是抢占未来经济和科技发展制高点的战略选择,对于推动我国制造业供给侧结构性改革,打造我国制造业竞争新优势,实现制造强国具有重要战略意义。 根据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》《中国制造2025》和《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》,编制本规划。 一、发展现状和形势 全球新一轮科技革命和产业变革加紧孕育兴起,与我国制造业转型升级形成历史性交汇。智能制造在全球范围内快速发展,已成为制造业重要发展趋势,对产业发展和分工格局带来深刻影响,推动形成新的生产方式、产业形态、商业模式。发达国家实施“再工业化”战略,不断推出发展智能制造的新举措,通过政府、行业组织、企业等协同推进,积极培育制造业未来竞争优势。 经过几十年的快速发展,我国制造业规模跃居世界第一位,建立起门类齐全、独立完整的制造体系,但与先进国家相比,大而不强的问题突出。随着我国经济发展进入新常态,经济增速换挡、结构调整阵痛、增长动能转换等相互交织,长期以来主要依靠资源要素投入、规模扩张的粗放型发展模式难以为继。加快发展智能制造,对于推进我国制造业供给侧结构性改革,培育经济增长新动能,构建新型制造体系,促进制造业向中高端迈进、实现制造强国具有重要意义。 随着新一代信息技术和制造业的深度融合,我国智能制造发展取得明显成效,以高档数控机床、工业机器人、智能仪器仪表为代表的关键技术装备取得积极进展;智能制造装备和先进工艺在重点行业不断普及,离散型行业制造装备的数字化、网络化、智能化步伐加快,流程型行业过程控制和制造执行系统全面普及,关键工艺流程数控化率大大提高;在典型行业不断探索、逐步形成了一些可复制推广的智能制造新模式,为深入推进智能制造初步奠定了一定的基础。但目前我国制造业尚处于机械化、电气化、自动化、数字化并存,不同地区、不同行业、不同企业发展不平衡的阶段。发展智能制造面临关键共性技术和核心装备受制于人,智能制造标准/软件/网络/信息安全基础薄弱,智能制造新模式成熟度不高,系统整体解决方案供给能力不足,缺乏国际性的行业巨头企业和跨界融合的智能制造人才等突出问题。相对工业发达国家,推动我国制造业智能转型,环境更为复杂,形势更为严峻,任务更加艰巨。我们必须遵循客观规律,立足国情、着眼长远,加强统筹谋划,积极应对挑战,抓住全球制造业分工调整和我国智能制造快速发展的战略机遇期,引导企业在智能制造方面走出一条具有中国特色的发展道路。 二、总体要求 (一)指导思想 深入贯彻党的十八大及十八届三中、四中、五中全会精神,牢固树立创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念,全面落实《中国制造2025》和推进供给侧结构性改革部署,将发展智能制造作为长期坚持的战略任务,分类分层指导,分行业、分步骤持续推进,“十三五”期间同步实施数字化制造普及、智能化制造示范引领,以构建新型制造体系为目标,以实施智能制造工程为重要抓手,着力提升关键技术装备安全可控能力,着力增强基础支撑能力,着力提升集成应用水

制造业大数据分析的五大应用介绍

制造业大数据分析的五大应用介绍 近年来,发展智能工厂成为全球制造业的显学,随着人力短缺、工资上涨、产品交期越来越短、市场需求变动大等问题出现,制造业正面临新一波转型挑战,如何在控制生产成本的同时,还能提高生产力与效率,则是转型的主要目的,也因此,从德国、美国到台湾各个制造大国,无不积极推动工业,希望能协助制造业者解决经营困境、提升竞争力,而大数据分析与优化则成为发展工业的基础。 制造业大数据分析五大应用 深耕制造业多年的天拓四方数网星,在大数据分析上提供的不只是产品,还有结合产业知识与丰富经验的顾问服务,帮助制造业者做出正确有效率的大数据分析。 目前市面上有很多大数据分析的解决方案,但大多只能做到资料视觉化,也就是以图表呈现分析结果,而数网星可以根据制造业所面临的问题,决定要做哪一种分析,例如预测或模拟,甚至整合财务或产销端资讯,找出解决问题的方法,这在智能制造过程中是非常重要的事,因为企业往往拥有大数据,却不知道该如何分析。 高科技制造业者面临到的问题主要有三种,第一、未预期的物料问题或设备故障直接冲击产能,以致耗损大量成本;第二、因制程稳定性问题造成产品良率下降,不但影响获利更影响客户满意度;第三、制程世代转换越来越快,如何加快量产速度,成为获利的关键因素。因此,IBM根据制造业所面临到的问题与产品生命周期,归纳出制造业大数据分析五大应用模式;

第一、物料品质监控。原物料品质不稳定其实有迹可循,然而传统SPC监控要等到发生问题时才会做出警示,此时不仅己经影响产品品质,更不容易找出原因,而数网星则是主动分析趋势变化,发现潜在问题即早做出预警,以便能及早解决(如:更换物料)维持产品品质。 第二、设备异常监控与预测。传统SPC监控虽然也涵盖设备参数,但有时设备仍然会发生问题,工程师也不知道设备发生问题该怎么处理最有效,数网星运用设备感测资料及维修日志,找出发生设备异常的模式,监控并预测未来故障机率,好让工程师可以即时执行最适决策。 第三、零件生命周期预测。零件或耗材有其生命周期,制造业者多半根据供应商建议进行定期更换,却忽略了生产及环境条件对耗损速度的影响,导致以下两种情况经常发生,一是在太早更换零件,造成不必要的开销,二是太晚更换零件,导致品质受影响。数网星根据生产及设备状态资料、零件资讯,精准预测零件生命周期,在需要更换的最佳时机提出建议,帮助制造业者达到品质成本双赢。 第四、制程监控提前警报。制造业的制程参数相当多且彼此会互相影响,若是因为制程参数偏移而影响产品品质,工程师只能单一站点逐步追查,相当耗费时间,而数网星的做法是建立产品品质预测模型,找到最佳的制程黄金区间,一旦发现制程参数偏移到区间外,便即时发出警报,让工程师可以即时进行调整或其他决策。 第五、良率保固分析。对制造业者来说,产品良率过低或是出售后于保固期间内发生问题,不仅会增加成本,更直接影响企业形象与客户满意度。因此数网星结合生产设备、产品良率及维修保固相关资料,建立预测模型,以预测良率并降低保固成本。

“中国制造2025”视域下传统制造业智能化转型

“中国制造2025”视域下传统制造业智能化转型 2015年对于中国制造企业而言,注定无法平静。在社会各界的高度聚焦下,国家对于中国制造业的关注与扶持也达到了一个前所未有的高度。2015年3月25日,国务院总理李克强主持召开国务院常务会议,强调要部署加快推进实施“中国制造2025”,实现制造业升级。此举意味着“中国制造2025”将正式步入实施阶段,因此如何实现传统制造业向智能制造的转型升级就成为制造企业必须考虑的问题。 一、“中国制造2025”将成为传统制造企业打造智能制造的战略蓝图2015年,“中国制造2025”已成为中国制造企业最为关注的焦点。“中国制造2025”由百余名院士专家着手制定,为中国制造业未来10年设计顶层规划和路线图,通过努力实现中国制造向中国创造、中国速度向中国质量、中国产品向中国品牌三大转变,推动中国到2025年基本实现工业化,迈入制造强国行列。2015年,“中国制造2025”概念将从领导企业向中小企业以及从高端制造业向传统制造业迅速传播。中国制造企业将以“中国制造2025”作为战略蓝图,打造符合行业特点和企业自身特点的智能制造。当前,全球正在兴起新一轮工业革命:生产方式上,制造呈现出数字化、网络化、智能化等特征;分工方式上,呈现出制造业服务化、专业化、一体化等特征;产业组织方式上,

将出现网络化、平台化、扁平化等特点;商业模式上,将从以厂商为中心转向以消费者为中心,体验和个性成为制造业竞争力的重要体现和利润的重要来源。此时,“中国制造2025”规划纲要的提出,有利于指导中国传统制造业智能化转型。二、生产模式的变革是传统制造业走向智能制造的发展基础随着市场需求的变化和制造业回流发达国家趋 势的显现,我国制造业粗放式发展带来的产业竞争力后劲不足的弊端日益明显。传统制造业走向智能制造将推动生产制造模式变革,智能制造成为新型生产方式, 企业需通过智能制造积极面对市场挑战。例如海尔在佛山工厂构建了以用户为中心的大规模个性化定制模式,最终促成首批50万个用户参与定制的洗衣机正式下线。海尔的生产制造模式的变革并不是为了迎合制造业的大趋势,而是内在驱动力使然,为了提升竞争实力,海尔需要用更低的成本、更短的时间满足日益个性化的市场需求。消费需求的个性化要求传统制造业突破现有的生产模式,根据消费需求海量数据与信息,进行大数据处理与传递;而在进行这些非标准化产品生产过程中产生的生产信息与数据也是大量的,需要及时收集、处理和传递。这两方面大数据信息流最终通过互联网在智能制造设备交汇,由智能制造设备进行分析、判断、决策、调整、控制开展智能制造过程,确保生产出高品质个性化产品。这就决定了互联网、信息技术与制造母机融合后,最终形成新

中小制造业智能化转型之路

中小制造业智能化转型之路 工信部在“智能制造十三五规划”中,明确定义智能制造:是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、营销、服务等制造活动的各个环节,具有自感智、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。 从这个定义,我们可以看出,智能制造是一种新型的生产模式,涉及生产组织管理与内部运营管理各系统、信息化、智能化等的各个方面。 在理解智能制造中,我们需要走出以下误区: ?智能制造不是建立无人工厂; ?智能制造也不是用机器换人; ?智能制造也不是建立自动化生产线; ?智能制造≠人工智能(AI)+制造 ?机器人越多,不代表智能化程度越高。 理解智能制造,我们有必要来看看制造业的发展过程。 一、世界制造业的发展 1、第一次工业革命 自18世纪末瓦特发明蒸汽机运用于纺织机械,开创了现代制造业,把传统的手工作坊变成了机器作坊。 这个阶段以机器代替手工为最大特点,与传统手工作坊最大区别就是生产效率的提升,在生产组织管理方面,没有任何突破,企业仍然取决于“能人”“工艺人”,靠个人技能解决具体问题。 2、第二次工业革命 19世纪末,以电力及内燃机为代表,出现了流水生产组织模式,开始了第二次工业革命。 这个阶段,西方国家突现了许多知名的管理学家,以泰勒为代表的“现代科学管理”理论成为生产组织管理的集大成者。 生产组织中最典型的特点为分工合作、计件制,标准工时、工业工程等的标准化管理。 3、第三次工业革命 20世纪70年代,以IT技术的突破带来了自动化生产设备,配合精益生产管理体系的发展,带来了世界制造业的第三次工业革命。 第三次工业革命的特点就是大生产,带来了产能过剩,生产的标准化程度显

大数据与云计算和物联网的关系

大数据与云计算和物联网的关系 大数据时代的到来,是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于人类大脑高度相似,也将具备互联网虚拟感觉,虚拟运动,虚拟中枢,虚拟记忆神经系统” ,并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。 根据这一观点,我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念————-大数据,云计算,物联网和移动互联网与传统互联网之间

的关系。 从这幅图中我们可以看出: 物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。 云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合,也是互联网中枢神经系统萌芽。 大数据代表了互联网的信息层(数据海洋),是互联网智慧和意识产生的基础。 包括物联网,传统互联网,移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 大数据时代的到来,是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑,大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的,下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。 大数据市场格局 从严格意义上来说,早在20世纪90年代“数据仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红,主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起,全球数据量大大提升。可以说,移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。

我国传统制造业智能化转型升级路径与对策

我国传统制造业智能化转型升级路径与对策 我国传统制造业的发展现状与面临困境 传统制造业与过去相比已经有了实质性发展,形成了一定规模,也积累了大量的经验和技术。但传统制造业跟不上高效发展的时代步伐。中国传统中小制造业正面临着严峻的挑战。 劳动生产率低,缺乏核心竞争力。管理水平低下,服务方式落后。源自外部市场的竞争压力。 在互联网时代,消费者需求更加多元化,更加偏好异质性、定制化的产品和服务。我国传统制造业低技术附加值的“大批量、标准化”生产与单一性服务方式面临着巨大挑战。 智能制造的内涵 智能制造是工业化和信息化的有机融合。以智能工厂为载体,全面深度互联。以客户端到生产端信息数据流为核心驱动。以互联网驱动的新型产业制造模式。企业逐步转变为以提供服务为主的高科技制造企业。 我国传统制造业智能化转型的方向 ———认清“微笑曲线”理论的现实误区。 ———发挥比较优势,提升制造附加值。 ———发挥互联网与大数据的平台整合能力。 我国传统制造业智能化转型的路径

产品智能化。让产品能够被自动化生产线有效识别、定位、追溯,从而让生产线上的智能机器设备可以根据不同产品的定制要求进行制造加工。 装备智能化。通过打造智能车间和数字化工厂,让制造资源、生产过程、现场运行、物料管控、质量管控数字化,可大大提高生产效率和工人的积极性。 生产流程智能化。在产品研发上:通过互联网技术对传统的设计研发环节进行改造、创新。 管理智能化。“互联网+制造”会产生新的用户价值,打乱原有的顾客价值链构成,重组、重塑与转型,从而带动整个产业结构、竞争格局、竞争点的变化,而管理革命正是这种转型的基础和价值充足的支撑。 服务智能化。充分发挥“平等、参与、开放”的互联网思维,通过“移动互联网+电商渠道”模式,积极探索客户需要,在引导客户成为消费需求者的同时,也积极引领其成为产品参与开发者,使用经验的分享者。

智能制造计划(2016-2025)

智能制造发展规划(2016-2020年) 智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。加快发展智能制造,是培育我国经济增长新动能的必由之路,是抢占未来经济和科技发展制高点的战略选择,对于推动我国制造业供给侧结构性改革,打造我国制造业竞争新优势,实现制造强国具有重要战略意义。 根据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》《中国制造2025》和《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》,编制本规划。 一、发展现状和形势 全球新一轮科技革命和产业变革加紧孕育兴起,与我国制造业转型升级形成历史性交汇。智能制造在全球范围内快速发展,已成为制造业重要发展趋势,对产业发展和分工格局带来深刻影响,推动形成新的生产方式、产业形态、商业模式。发达国家实施“再工业化”战略,不断推出发展智能制造的新举措,通过政府、行业组织、企业等协同推进,积极培育制造业未来竞争优势。 经过几十年的快速发展,我国制造业规模跃居世界第一位,建立起门类齐全、独立完整的制造体系,但与先进国家相比,大而不强的问题突出。随着我国经济发展进入新常态,经济增速换挡、结构调整阵痛、增长动能转换等相互交织,长期以来主要依靠资源要素投入、规模扩张的粗放型发展模式难以为继。加快发展智能制造,对于推进我国制造业供给侧结构性改革,培育经济增长新动能,构建新型制造体系,促进制造业向中高端迈进、实现制造强国具有重要意义。 随着新一代信息技术和制造业的深度融合,我国智能制造发展取得明显成效,以高档数控机床、工业机器人、智能仪器仪表为代表的关键技术装备取得积极进展;智能制造装备和先进工艺在重点行业不断普及,离散型行业制造装备的数字化、网络化、智能化步伐加快,流程型行业过程控制和制造执行系统全面普及,关键工艺流程数控化率大大提高;在典型行业不断探索、逐步形成了一些可复制推广的智能制造新模式,为深入推进智能制造初步奠定了一定的基础。但目前我国制造业尚处于机械化、电气化、自动化、数字化并存,不同地区、不同行业、不同企业发展不平衡的阶段。发展智能制造面临关键共性技术和核心装备受制于人,智能制造标准/软件/网络/信息安全基础薄弱,智能制造新模式成熟度不高,系统整体解决方案供给能力不足,缺乏国际性的行业巨头企业和跨界融合的智能制造人才等突出问题。相对工业发达国家,推动我国制造业智能转型,环境更为复杂,形势更为严峻,任务更加艰巨。我们必须遵循客观规律,立足国情、着眼长远,加强统筹谋划,积极应对挑战,抓住全球制造业分工调整和我国智能制造快速发展的战略机遇期,引导企业在智能制造方面走出一条具有中国特色的发展道路。 二、总体要求 (一)指导思想 深入贯彻党的十八大及十八届三中、四中、五中全会精神,牢固树立创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念,全面落实《中国制造2025》和推进供给侧结构性改革部署,

互联网、大数据、智能化促进政府服务升级(完整资料)

互联网、大数据、智能化促进政府服务升级随着中国互联网的大发展、5G时代的到来,原有政府办公服务已经适应不了新社会的需求,必须加快服务升级,促进社会进步。随着信息技术与经济社会的交汇融合,数据已成为国家基础性战略资源,互联网、大数据智能化结合方式正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会治理方式产生重要影响。那么,是如何改变着政府方式呢 (一)数据采集、智能分析:提前预警、化解风险 政府公安部门通过数据采集和大数据分析技术,可以把事后解决改成事先预测,将有可能发生的问题预先监测到并且预先解决。举例一个深圳同学的案例,清明假期的某天下午,深圳市公安局人流监测预警系统突然发出预警,原来地形狭长的深圳湾公园短时间内因超量共享单车涌入挤占路面,造成了“毛细栓塞”,很可能发生踩踏。根据大数据提供的实时动态监测、人流趋势分析、人群画像分析等信息,当地公安立即启动应急预案,很快就缓解了现场人流压力,避免了一场可能发生的事故。 在比如,北京市应急管理局,通过建立一套安全生产预警系统,可直观了解到企业可能存在的安全隐患,通过预警系统,加强对隐患企业的监管,把可能发生的事故扼杀在初始阶段。

(二)政府数据共享:打破孤岛效应 近年来,通过简政放权治理诸如“证明我妈是我妈”一类的奇葩证明取得实质性成效。这种“奇葩证明”产生的根本原因在于此前各部门因政务信息之间壁垒森严造成了“数据烟囱”和“信息孤岛”。分享自己的一个经历,北京市顺义区近两年成立政府服务审批大厅,我需要办理一个涉及两个部门的业务,原有办理方式是办理完前置工作后,由前置单位出具完结书,在跑下一个单位办理,而现在的办理模式是,前置单位办理完成后,数据立刻会共享到下个单位,不需在办理前置单位证明即可前往最后的单位进行业务办理,十分便利快捷。 同样一个例子,广东梅州公安打造了一个“证明云”,通过与20多个政府部门实现数据共享,使互联网提供的电子证明与传统证明具有同样效力,成为了专门对付“奇葩证明”的利器。通过政务信息资源共享解决“奇葩证明”的难题只是小试牛刀,而将沉淀在政府手中的数据面向社会开放共享,将深刻引领带动大数据创新应用和产业融合发展。 (三)大数据营销:提升效率防止滥用 18年网络出现一个热门词汇,叫做“大数据杀熟”,其意为,在互联网上购买同样的商品或服务时,向老客户显示的价格反而比新客户要高出不少。“大数据杀熟”的问

大数据在制造业中的应用

大数据在制造企业中的应用 近年来出现的人力短缺、工资上涨、产品交付期短和市场需求变动大等问题,使得制造业正面临新一波转型挑战。如何在控制生产成本的同时,还能提高生产力与效率,则是转型的主要目的。在这样的背景下,德国、美国等制造业发达国家无不积极推动“工业4.0”。“工业4.0”本质上是通过信息物理系统实现工厂的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合,使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析,形成决策并反过来指导生产[1]。大数据的作用不仅局限于此,它可以渗透到制造业的各个环节发挥作用,如产品设计、原料采购、产品制造、仓储运输、订单处理、批发经营和终端零售。 1 大数据使得订单处理方式有了质的变化 大数据的核心作用在于预测。大数据可以快速精准地预测市场趋势和客户需求,并对客户进行细分,为其提供量身定制的合适服务。企业通过大数据的预测结果,便可以得到潜在订单的数量,然后直接进入产品的设计和制造以及后续环节[2]。即企业可以通过大数据技术,在客户下单之前进行订单处理。而传统企业通过市场调研与分析,得到粗略的客户需求量,然后开始生产加工产品,等到客户下单后,才开始订单处理。这大大延长了产品的生产周期。如海尔集团于2013年1月构建了SCRM(社交化客户关系管理)会员大数据平台。销售人员可进行大数据分析,精准预测出个体消费者的需求,实现了在客户下单之前进行订单处理。 2大数据使得仓储运输和批发经营不复存在 由于大数据能够精准预测出个体消费者的需求以及消费者对于产品价格的期望值,企业在产品设计制造之后,可直接派送到消费者手中。虽然此时消费者还没有下单,但是消费者最终接受产品是一个大概率事件。这使得企业不存在库存过剩的问题,也就没有必要进行仓储运输和批发经营。 3大数据使原料采购更加科学 大数据技术可以从数据分析中获得知识并推测趋势,可以对企业的原料采购的供求信息进行更大范围的归并、匹配,效率更高。大数据通过高度整合的方式,将相对独立的企业各部门信息汇集起来,打破了原有的信息壁垒,实现了集约化管理,可以根据轻重缓急,更加科学合理地安排企业的财政支出。其次,利用大数据的海量存储与快速数

一位制造业CIO眼中的数字化转型

一位制造业CIO眼中的数字化转型 关于数字化,Gartner的预测分析显示,与2016年的不足5%相比,2018年全球超过50%的大型组织将通过使用 先进分析法和专有算法技术进行竞争。到2020年,至少会 有30%的工业4.0项目将从领先算法市场中获取算法方案。 Gartner预计未来很长一段时间内,国内企业会加大对新兴技术及数字化转型的投入。虽然越来越多的企业把数字化转型作为公司的主要战略,但对于如何选择和驾驭新兴技术同时引导消费者,如何调整组织架构、业务模式以更好的应对数字化转型等问题,企业的技术战略规划师还有许多疑虑,这也无形中减缓了转型的速度。 工业4.0时代,“可视化”已成为企业实现精细化管理和智能化运营的重要手段,可视化设计与制造技术在智能制造中具有广泛的应用前景。彩虹集团智能制造与大数据事业部总经理助理李华近日以公司智能数字化车间的建设为例,分享了数字化转型的落地经验。 与数字化有关的事实 彩虹玻璃生产的盖板用保护玻璃具有很高的质量要求,废品率很高。其严格的生产要求与质量管控需求,传统的人工检查难以做到。更无从谈起质量信息的预估和管控,即做

到生产、生产数据与质量分析可视化、可控化。 彩虹玻璃于2007年实现了基础生产线的生产数据采集,可以实现产品的产出与加工,在二期建设时部署了私有云,并将网络结构进行了分类。在再次改造的时候实现了相应的数字化和智能化。 李华介绍,数字化的好处在于可以让数据在制造中流动,首先是产品与工艺、设计与仿真,这是先行的基础。有了产品设计与工艺布局,包括产业链的设计、生产线设备的安装、布局工艺等等,然后才能实现新产品的研发、订样、设备的采购,等顺利实现产品的呈现之后,就会有产品的计划与排产,这些环节都要求做到数据管控的可视化。 通过数据管控的可视化,对整个生产经营范围,包括制造、成本、财务、物流等提供预警与预知的手段,然后通过数字可视化对流程的执行和对策提供有效的支持,这样才可以达到精益生产。有优质的产品质量之后,就可以在产品销售与追踪上做到数据的正确流向和流动,形成一个闭环。这样,等出现问题的时候可以再回去看看产品设计与工艺环节,检查实时的生产状态和执行状态。 以彩虹集团智能数字化车间为例,通过对生产线的所有设备进行跟踪,包括对设备的动态监控,实现了生产过程可控。一旦出现故障,就可以清楚了解处理措施是什么、故障描述是什么、故障发生在生产线的位置点在哪里等,这就是

机械制造的智能化技术发展趋势

编号:SY-AQ-06999 ( 安全管理) 单位:_____________________ 审批:_____________________ 日期:_____________________ WORD文档/ A4打印/ 可编辑 机械制造的智能化技术发展趋 势 Development trend of intelligent technology in mechanical manufacturing

机械制造的智能化技术发展趋势 导语:进行安全管理的目的是预防、消灭事故,防止或消除事故伤害,保护劳动者的安全与健康。在安全管 理的四项主要内容中,虽然都是为了达到安全管理的目的,但是对生产因素状态的控制,与安全管理目的关 系更直接,显得更为突出。 随着经济的快速发展,计算机技术也不断创新,以往传统的制造方式被现代化智能制造技术所替代,各个国家均对制造技术产业投入巨大资金来实现新的技术创新,目前提出了多种新型智能化技术。在现代的制造行业中,数控技术作为核心技术,它将信息处理、微电子、计算机、数控检测等高科技技术融为一体,大大提高了生产效率,且具备了一定的精确度。这些革新对制造行业中自动化和智能化的实现提供了有利的条件。 我国机械工程智能化的现状 上世纪科学技术的快速发展为现阶段机械工程的发展奠定了良好的基础,目前,机械工程的知识体系日趋成熟。而智能化是研究者根据人类大脑的构造与功能研究出来的,机械工程的智能化主要目的在于结合人脑的特点实现用机械替代部分的人工劳动。现阶段,我国的机械工程发展趋势较为明朗,多管齐下,既有引进外国先进

技术水平,又有自身的探索与研发,还有政府的政策扶持,机械工程的发展处在十分有利的环境下,发展十分迅速。 机械智能化技术的应用 计算机集成制造技术被机械制造业普遍的认为是21世纪制造业内的最为主要的运营生产方式,此时的计算机集成制造是由多个相关联的分系统所组成,主要可分为管理信息系统、工程技术信息系统、自动化制造系统及质量信息系统,其中管理信息系统具体拥有的功能可分为生产管理、经营管理、人事管理、物料管理及财务管理等,是机械制造业运营生产中的各个管理环节相对应的信息系统;工程技术信息系统主要涵盖着计算机辅助设计功能、计算机辅助分析功能、借用计算机进行工艺过程的设计辅助功能、数据控制程序的编制功能等;自动化制造系统所具有的功能主要由在加工中心、自动装配、工业机器人、柔性制造及计算机数控等生产环节下的相应的处理及辅助功能;质量信息系统主要是借助计算机的辅助功能进行生产的机械产品质量的监测分析与控制,具体的技术应用形式是基于计算机辅助功能的质量监测、基于计算机辅助功能的质量控

工业大数据案例

工业大数据案例Revised on November 25, 2020

大数据技术在新工业革命中将扮演着重要的角色。制造业大数据应用覆盖工业的研发设计、生产制造、供应链管理、市场营销和售后服务等产品生命周期的各个环节。在研发设计环节,可满足工程组织的设计协同要求,评估和改进当前操作工艺流程,从而提供更好的设计工具,缩短产品交付周期。在生产制造环节,可综合大量的机器、生产线、运营等数据的高级分析实现制造过程优化。在供应链管理环节,制造业大数据主要用于实现供应链资源的高效配置和精确匹配。在市场营销环节,可利用大数据挖掘用户需求和市场趋势,找到机会产品,进行生产指导和后期市场营销分析。同时大数据也是推进传统制造业转型升级的重要工具。因此在新工业革命的世界竞争中,制造业大数据必将是各国信息技术企业竞争的焦点。要迎接新工业革命的挑战,必须发展制造业大数据。 制造业大数据的特点: 从制造业大数据的特点来看,它符合大数据定义中的4V特点,数据规模大(Volume)、处理速度快(Velocity)、数据多样化(Variety)、数据价值密度低(Value). 从规模来看,工业数据的主体,是由机器设备所产生的数据量远超过其它行业以人为主要产生的数据量。以风力发电机为例,终端正常状态下每秒会产生一个数据包,这个数据包包含500个左右的测点数据。如果全部数据需要处理与存储,那么1000台风机发电机产生的测点数据每秒可高达50万个。而无论是大型的风电场运营企业还是风电设备制造商,其需要监控的风机都会达到数千甚至上

万的规模。而且与金融、电信等传统服务业可以区分忙时与闲时不同,大多数工业设备的运转都具有长时间连续的特点。数据通常需要长时间或者永久保留,总的规模应该是TB或者PB级。1千千个G等于1个TB,1000个TB约等于一个PB级。 从处理速度来看,由于源数据的持续高吞吐量,大数据处理平台必须能够高速的对数据进行实时解包、协议解析、格式转换等基本处理。而在越来越多的智能化应用中,需要能够进行实时的数据分析并完成相应操作。特别是在控制系统中,针对安全生产的实时故障检测要求从数据收集到完成数据分析能够实现秒级甚至毫秒级的事前预警或事后报警停机,以避免事故的发生或对设备本身造成更大的连锁损害。 从数据多样性来看,工业数据不仅包括机器设备产生的时序、时空、高伟矩阵等数据,同时还有ERP等信息化管理系统产生的关系型数据,设计研发环节的产品图纸、工艺文档、加工代码等非结构化数据,以及来自外部互联网的半结构化(如JSON XML等)与非结构化数据(如文本等),它们构成了一个典型的多样化数据体系。 从数据价值来看,由于大量的工业设备与智能产品绝大部分时间工作于正常的工况条件下,因而在制造大数据分析的典型场景中,以生产运营优化为目的的应用只是需要使用聚合后的数据,而以故障分析为目标的应用针对的数据仅为少量非正常的工况,因此相对传统企业信息化数据而言,工业数据的价值密度相对较低。

大数据在工业制造业中的应用研究

大数据在工业制造业中的应用研究 刘强 摘要:工业制造业是当前社会上的一个重要行业,对社会经济发展有着很大促进作用,在信息技术快速发展的大形势下,为能够使工业制造业得到更好发展,必须要对大数据进行有效应用,通过大数据的应用使工业制造业得以创新,从而使其得到更好发展,使社会经济水平得到更大提高。本文就大数据在工业制造业中的应用进行研究。 关键词:工业制造业;大数据;应用 当前社会已经逐渐进入大数据时代,大数据时代的到来也在很大程度上影响社会上各个行业发展,并且大数据在实际生产中应用也成为今后各个行业发展必然趋势。作为社会发展过程中的重要行业,大数据在工业制造业中的应用有着十分重要的作用,对推动工业制造业发展有着不可替代的作用,因此在工业制造业中大数据的应用也就十分必要。在当前工业制造业发展过程中,各企业领导人应当在分析当前工业大数据现状基础上,在工业制造业中对大数据进行有效应用。 1 工业制造业中大数据应用现状分析 从当前我国工业制造业发展实际情况来看,虽然已经具备一些国际知名企业,然而与国际上发达国家相比较而言,在工业制造业中大数据应用仍然比较落后。就当前实际情况而言,大数据应用比较广泛,应当应用比较成熟的大多都是一些电子商务公司及企业。对于电子商务公司及企业而言,其能够对大数据的有效应用分析实际生产经营状况,同时能够通过大数据的应用对消费者进行引导,使其能够在消费过程中产生一定倾向性,但当前在工业制造业方面大数据应用仍相对比较落后。对当前工业制造企业而言,其在产品生产方面通常种类比较单一,对于本企业之外其它产品往往很少了解。一些工业制造企业在将其它企业收购之后,未能够对企业整合加强重视,从实际情况来看许多企业基本都不实行整合,大多数自身企业与收购企业在实际运行过程中仍以及其原本机制,这必然会造成信息孤岛出现,而这种情况的出现必然会对企业发展产生十分不利影响。而在工业制造业发展过程中,通过大数据的有效应用可积极推动工业制造过程中整个环节,包括产品研发、生产以及销售等,在产品生产制造过程中能够使其周期有效缩短,同时还能够使产品质量以及客户满意度均得到有效提升。对于工业制造业而言,其属于传统产业,当前整个行业均在很大程度上被大数据的智能化及创新化所影响,应当尽快将传统生产理念转变,在工业制造业发展过程中加快大数据应用。 2 在工业制造业中大数据实际应用分析 应用大数据建设智能化生产工厂 在当前工业制造业发展过程中,通过对大数据的应用能够使智能化生产制造工厂的构建得以实现,然而这并非立即能够实现,应当依据科学发展轨迹实行,通常都要经过一定环节才能够使智能化生产制造工厂建设得以实现,从实际情况来看,其所包括环节主要有智能化生产,改变小规模生产模式,实现规模定制,最终使消费者需求能够得到满足。 应用大数据分析市场情况 应用大数据对销售数据行为趋势进行分析 在大数据时代不断发展形势下,为能够使数字营造得以实现,首先应当分析并且挖掘数据,同时应当深度对数据实行提炼以及分析,最终使决策或预测可行性报告数据能够得以形成。对于大数据营销而言,其价值主要表现下以下几点: 首先,大数据营销能够分析用户行为以及特征。在产品日常销售过程中,通过用户数据的足够积累,可对用户喜好以及购买习惯进行有效分析,从而能够将用户购买意向掌握,在此基础上,可使大数据营销具有十分明确的目标。

制造业智能化转型的几项关键技术

天津比利科技 制造业智能化转型的几项关键技术 当今世界已进入了创新和新兴产业快速发展的时代,以互联网和新兴技术为引领的新一代产业革命和科技革命正在兴起,近年来,美国和欧盟纷纷提出“再工业化战略”,加大科技创新力度,推动制造业向智能化生产和个性化定制的转型,以低劳动力成本和大规模生产为主的传统制造业正在逐步失去比较优势,机器人、物联网、3D 打印,这些新兴技术将决定着未来制制造业发展的方向。科技的进步每时每刻都在影响着人类的生活方式,新一代先进制造技术将会推动制造业的转型升级。 机器人技术:近年来机器人的市场迅速放大,给机器人产业带来了良好发展的机遇,原来以人为主导的生产模式,将会变成以机器人为主导的制造模式。工业机器人作为先进制造业中不可替代的重要装备和手段,已成为衡量一个国家制造业水平和但是现在这种模式又迎来一个新的改变,那就是物联网的应用。未来的工业生产、管理、经营过程中,将通过信息基础设施,在集成平台上,实现信息的采集、信息的传输、信息的处理以及信息的综合利用等。云端运算将可提供更完整的系统和服务,生产 设备将不再是过去单一而独立的个体。但将孤立的嵌入式设备接入工厂制造流程,甚至是云端,其实具有高度的颠覆性,必定会对工厂制造流程产生重大的影响。一旦完成连线,一切的制造规则都可能会改变。 通过物联网使工厂的各类设备都达到一个物物相联的目的,从而使工厂形成一个大的网络结构。而这也是工厂智慧化的一部份。在自动化与信息化结合发展到今天,早已有相关机构或人士提出智慧工厂的概念。 虚拟实现技术:随着虚拟世界生成的信息流向实际制造流程,全新的生产环境由此诞生。在智能工厂中,机器社区将自行组织,供应链将自动相互协调,未加工的产品将向机器发送完成其加工所需数据,然后由后者将其变成商品。 虚拟现实则将用户和计算机视为一个整体,通过各种直观的工具将信息进行可视化,形成一个逼真的环境,用户直接置身于这种三维信息空间中自由地使用各种信息,并由此控制计算机。虚拟现实不仅是计算机图形学或计算机成像生成的一幅画面,更重要的是人们可以通过计算机和各种人机界面与机交互,并在精神感觉上进入环境。它需要结合人工智能,模糊逻辑和神经元技术。 虚拟现实已经被世界上一些大型企业广泛地应用到工业的各个环节,对企业提高开发效率,加强数据采集、分析、处理能力,减少决策失误,降低企业风险起到了重要的作用。虚拟现实技术的引入,将使工业设计的手段和思想发生质的飞跃,更加符合社会发展的需要,可以说在工业设计中应用虚拟现实技术是可行且必要的。 快速成型技术:快速成型已叫3D打印技术,目前3D打印作为制造业智能化革命的一项重大突破,已经进入了工业化和实用化的初步阶段,在促进新兴产业快速发展的同时,也带来了生产方式、商业模式和组织结构的深刻变革。3D打印技术正在成为发达国家实现制造业回流、提升产业竞争力的重要载体。可以说新一轮的全球制造业竞争,极有可能是3D打印与机器人等高端装备的竞争。 3D打印被许多人认为是占据未来制造业高点的关键技术,应用得当的话,就能够把握未来智能制造时代的话语权。对于中国的制造业来说,3D 打印最大的意义在于可以促进创新,让中国“制造”向中国“智造”转变。 琴技水平的重要标志。机器人行应用发展虽然会减少一些传统就业岗位,但新的智能制造模式也会产生很多新的岗位。 工业机器人对于新兴产业的发展和传统产业的转型都起着非常重要的作用。机器人的投产使用,可将目前的人力资源转移到具备更高附加值的岗位上。机器人将取代许多简单繁重甚至危险的低端劳动岗位,同时又将创造许多更需要创新精神的高端技术职位。年轻人将从生产线上大量解放出来,学习操控机器人软件、应用和维修,变为机器人的应用工程师和软件工程师。工业机器人的广泛应用将创造出市场需求,进而带动自身产业的成长,推动制造业朝着数字化、智能化的方向升级。随着有大变强的转型升级,以自动化、数字化为基础的智能化生产也在逐步被关注和应用。富士康大规模引进机器人参与生产也说明了目前国内制造企业已经开始谋求在智能化中寻找新的发展方式。随着科技的发展,诸多技术渐有大融合的趋势,特别是在工业以太网在工业生产中的大规模应用,工业机器人与信息网络大有融合应用的发展趋势。 物联网技术:随着物联网及云平台应用的不断投放商用化,工业领域的自动化发展有向更高层次升级的趋势,即智能化生产。物联网技术的本质是物与物相联,进而形成一个有机网络。它的本质还是一种网络,但在机器与机器之间的互动提供更好的基础。 在互联网络的侵袭下,工业以太网的应用在生产中的应用范围越来越广,我们在自动化的生产中引入网络化的概念从而达到一个集合程度颇高的自动化生产模式。

“数字化+智能化”重构制造业

“数字化+智能化”重构制造业 “数字化+智能化”重构制造业中国制造亟须迎头奋起 党的十八大报告提出,坚持走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化道路,推动信息化和工业化深度融合。 无论是能源、材料、生物还是其他领域,都面临着用新的信息技术使产业发生改变,这正是第三次工业革命和前两次不一样的地方。工业化与信息化融合已成为科技进步的必然,成为发展现代产业体系的重要途径,为企业创新发展带来了新机遇,开辟了应对资源环境挑战的新方式。工业化是信息化的物质支撑和主要载体,信息化是工业化的推动引擎和提升动力,只有两者深度融合,才能达到科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少、人力资源优势得到充分发挥的要求,实现工业革命。 在荷兰飞利浦电子公司的一家工厂里,128部具备高超柔韧性的工业机器人(24.220,0.15,0.62%)在永不停息地工作着,从事着工人无法完成的精细工作—— 全球工业格局悄然变化 “新一轮的工业革命正在深化,西方发达国家在振兴制造业上走出一条新路子。他们依靠科技创新,以数字化和智能化为核心,抢占国际竞争制高点,提高经济发展核心竞争力,谋求未来发展的主动权。甚至有国外学者称,新技术的出现,很可能导致中国制造业在未来20年中出现困境。我们对此应该有强烈的忧患意识。”中国工程院院长周济对制造业数字化智能化的论述,同样传达出我国广大科技工作者对其在第三次工业革命中的重要性拥有清醒认识。 看看当今全球顶级企业,受益于数字化智能化技术的典型案例比比皆是。苹果公司就是通过产品模式创新、各种最新技术的集成创新,成功引领了信息产品的发展方向。又如美国页岩气开发技术的突破,引起了一场页岩气革命,对世界能源格局乃至政治、经济发展都产生了深刻影响。相反,一些辉煌一时的国际顶尖企业,则因为没有及时把握住新一轮工业革命浪潮,正在经受前所未有的发展困境。 我国经过几十年的努力奋斗,在制造业方面实现了历史性的跨越式发展,制造业生产总值已跻身世界第一。但“大而不强”一直是我国制造业亟待突破的瓶颈。其中,自主创新能力不强,在技术方面一直处在跟踪和追赶状态,许多关键核心技术还没有掌握,是导致我国制造业综合竞争力弱的最主要因素。如果能够在中国制造前面加上“中国设计、中国创造”,我国的经济和产业格局就会发生根本性变化。因此,紧抓第三次工业革命契机,努力在创新和综合竞争力上步入世界前列,是我国制造业未来发展的重点所在。 挑战与机遇同在,我国制造业要实现跨越式发展,也具备了许多良好条件。周济指出:“一是我国制造业拥有巨大市场需求。二是我国制造业有着世界最为完整的体系。三是我国一直坚持信息化与工业化融合发展,在制造业数字化方面掌握了核心关键技术,具有强大的技术基础。四是我国在制造业人才队伍建设方面已经形成了独特的人力资源优势。五是我国制造业在自主创新方面已经取得了一些辉煌成就,上天、入地、下海等等,都显示出我国制造业巨大的创新力量。” 当然,与发达国家相比,我国在自主创新,尤其是信息技术原始性创新方面还有很大差距。今后,在制造业数字化、智能化的核心技术方面,我国制造业还需要实现战略性的重点突破。 我国自主研制的海洋石油981深海平台,能够在3000米深海平稳钻井,即使钻入地下1.2万米,也能在大风大浪中岿然不动—— 数控技术优势巨大 第三次工业革命的核心技术是制造业数字化和智能化,它主要涉及产品创新、制造技术创新和产业模式创新三个方面。其中,以数控与智能的机械产品为代表的产品创新至关重要。

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