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智能製造浪潮下,企業如何決勝自己未來(lái) | ||||
發布者:z85329 | 添加時間:2019/1/12 | 瀏覽次數:3811 | ||
今天的製造業(yè)已經變得越來(lái)越智能,工廠開始使(shǐ)用傳感器、無線網絡等技術在(zài)產(chǎn)品生產過程捕獲各種數據,通過數據運用實現智能製造。智能(néng)製造可以使生產更加高效(xiào),實現可持續盈利。通過計算可模擬可(kě)以識別出風險,例如預期(qī)交付延遲(chí)等。 新一代信(xìn)息技術——如物聯網、大數據、雲計算、人工智能等技術(shù)正在給(gěi)傳統工業帶來深刻的變革,在這輪發展浪潮中蘊含著巨大的(de)機遇和同時也麵臨著挑戰,企業如何在這次機遇中突(tū)圍而出?新技術帶來了無限遐想(xiǎng),但如果使(shǐ)用不當(dāng)也會滿盤皆(jiē)輸。因此,隻有清楚認識新技術的背後奧秘才有可能把握到真正機(jī)遇(yù)。 市(shì)場需求(qiú)變(biàn)化往往會讓人措手不及,現代製造要利用好新一(yī)代信息技術,加快速對市場(chǎng)的響(xiǎng)應能(néng)力。這種以市場為導向型的經(jīng)濟模式很好解決了訂(dìng)單不穩(wěn)定(dìng)的問題。隻有提升(shēng)生產(chǎn)的效率和靈活性(xìng),做到隨(suí)時、隨地生產任意產品,這才是智能製(zhì)造的願景。 智能製(zhì)造是個大(dà)工程(chéng),要推動(dòng)工廠應用新技術轉型升級,將技術轉化了產能,就需要各方聯合發力。學術界推(tuī)動科技的前沿,從人(rén)工智能到深度學習,但沒有考慮如何將應用。而製造商想知道應該采集(jí)什麽類型的數據,如何利用這些數(shù)據產生作用。因些,學術(shù)派與製造業結(jié)合,才能真(zhēn)正將知識應用到現實當中(zhōng)。 智能製造是通過一些先進的技術提升(shēng)生產工(gōng)藝流程水平,從而(ér)實現更高的整體價值鏈的一(yī)種(zhǒng)模式。在智能製造過程中,每(měi)個(gè)一零件或產品都有跟隨的數字化信息,采集(jí)更多的數據用於檢驗生產流程,追蹤供應鏈、裝配和測試過程,最終交給用戶是一個捆綁了物理和數字化的產品或者服務。 隨(suí)著老齡化現場的惡化,製造業正在推動廉價勞動(dòng)力,機器換人勢(shì)在必行。所以智能製造其中(zhōng)一個目的是要節省人力,解決昂貴的用人成本和工荒難(nán)題。同時(shí),新的生產模式可以保證廠(chǎng)商縮短交付時間,降低商業(yè)風(fēng)險,從(cóng)而創造更多的經濟(jì)效益。 智能製造最終目(mù)的提升(shēng)生產效率和降低成本,從而讓企業獲得更多的價值回報(bào)。但如(rú)果隻是盲目投自動(dòng)化設備,是遠遠不夠的,企業管理(lǐ)者(zhě)還要懂得如何(hé)運營你的工廠,不然,有可(kě)能(néng)導致更多(duō)大的成本浪費。現階段企業應該如何做才能讓(ràng)工廠發揮更多的效益?智能製造設(shè)計需(xū)要遵守一定的原則,才不會在數字化進程中浪(làng)費了時間和人力。 將生產過程轉換為信息數,這是實現智能化的首要(yào)工作,這部份(fèn)要(yào)盡(jìn)可能采用物聯網程序自動采集(jí),減少人工錄入數據,因為(wéi)人(rén)力操作的效率太低,還有可能出現錯誤等問題。 建立分布式節點,這些節點用於機器(qì)、工廠和企業級自主診斷(duàn)和決策,信息根據每個機器設備、工廠車間和產品單元的需求來規劃。允許普遍使用整(zhěng)個產(chǎn)品價值鏈數據信息,包括每個產品價值鏈可(kě)見性、製造商到客戶的連接以及供應商網絡。自動執行日常任務和決策,但過程包括需要人(rén)工處理部份,手動調整和複雜(zá)的分析輔助決策等。實施方(fāng)案(àn)的優化,利(lì)用(yòng)獲取的生產過程的所有數據,通過先進的分析和(hé)機器(qì)學習算(suàn)法獲得洞察,合理調整生產計(jì)劃。采用機器對(duì)機器(M2M)、應用對應用(A2A)、企(qǐ)業對企業(B2B)集成標準,融合(hé)多個廠高的硬件和軟件的互聯網集成平台,學習建立和促進資產、生產過程和供(gòng)應鏈之間數據(jù)交換標準。建(jiàn)立學(xué)習培訓機製,讓自動化人(rén)員理解新技能知識。新技術的引自需要(yào)更多(duō)的高端人才,企業必需幫助工人(rén)學習如(rú)何配置和維護智能機器。 未來的(de)幾年裏,智能(néng)製(zhì)造在(zài)連通性會發展到新(xīn)的水平,由此產生的綜合價值鏈過程將帶來革命性的生產率增長,這對製造(zào)業是激動人心的,讓傳統設備獲得更高效率。 |