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中國企業走出去的經驗是什么【深度觀察】中國企業該如何走向工業40?

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中國企業走出去的經驗是什么【深度觀察】中國企業該如何走向工業40?

2023-07-01 11:15:23
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  【廣度檢視】我國民營企業該怎樣邁向工業4.0?

  國際金屬加工

  先進制造 ◇ 系列技術講座

  1月11日13:30-17:00 2023 Ansys我國機器人行業典型研討會

  對幾乎所有我國民營企業而言,工業4.0還是他們今后的最終目標,還是他們大航海邁向彼岸的燈塔。對于那個最終目標的表述,從可實施、可操作的角度看,我個人認為,如果有這種幾點。

  為便于理解,我的幾個觀點都凝縮到這那哥中,下面的所有文字,都是對這那哥結構和邏輯的暗喻。

  1 落腳點是使用者/客戶多元化和個人化市場需求。

  市場需求轉化成為訂單才能落地。

  訂單最少有三種形式:

  從工業2.0傳予而來大規模和標準化訂單;

  從工業3.0而來有不動點的個人化可配置訂單;

只有工業4.0能化解(基本上化解,也不一定能百分之百化解)的充份滿足用戶個人化市場需求的訂單。

  工業化黃金時代(2.0黃金時代)的內在之一是大規模、標準化制造,那個黃金時代的大批量、標準化訂單,在工業3.0黃金時代已有增加趨勢,在4.0黃金時代肯定會明顯增加,但不見得會完全消失。使用者的多元化和個人化市場需求是民營企業制造和產業發展永遠的驅動力,因此,也是工業4.0的引擎。

  如前所述那個落腳點,工業4.0首先要化解的是,如前所述網絡技術,線上和線下融合,能充份相關聯各式各樣訂單,特別是個人化訂單,由工業3.0黃金時代的產品銷售智能化產業發展而來的產品銷售智能化控制系統。

今后的智能產品銷售控制系統,比今天的產品銷售智能化控制系統(Sales Automation System)最少在三點上如果具有更高的維日尼察區:

  一是訂單預估,特別是面對復雜和多樣性市場環境下的訂單預估準確度更高,這意味著,預估背后須要有多方位和全平臺的大統計數據分析,以形成高準確性的訂單預估模型。

  二是產品銷售訂單與產品銷售最終目標、產品銷售計劃二者之間到機型、到平臺(線上平臺和線下平臺,全平臺)、到店面、到產品銷售人員、到產品銷售政策、甚至到使用者,多視角和多情景的智能相匹配,特別是二者之間多種業務處置準則上的智能相匹配。

三是各式各樣訂單類型,標準化訂單、定制化訂單和個人化訂單的智能相匹配,形成兩個合乎智能制造準則的“訂單包”。這種訂單相匹配,能想像,每個訂單的具體機型、具體性能明確要求、具體質量明確要求、具體交付明確要求,甚至具體相關聯到兩個小海外華人或兩個單體個人,對智能處置的明確要求會非常高。現階段包括ERP控制系統在內任何現有控制系統都無法滿足用戶。

  2 在智能產品銷售控制系統的更前端(貼近使用者端),須要開發出兩個如前所述網絡,特別是如前所述移動互聯技術,使用者ATP(使用者科真亮點All-Touch-Point)的統計數據以獲取、處置和分析的控制系統。

  沒有這種的控制系統,難以避免對使用者多元化和個人化市場需求的完整把握。

  如果01說的是智能訂單控制系統,那么,02就是智能使用者市場需求分析控制系統。那個控制系統到底長成什么樣,只有今后的實踐能回答,但最少能想像:

  第一,成形、機能強大的使用者360個人化標簽快照模型如果是那個控制系統的基礎機能。

那個機能如果能同時實現,意味著,我國民營企業在使用者統計數據ATP以獲取,民營企業內外統計報文的打通,生態鏈上標準化統計數據處置平臺的建設上將邁入兩個全新偉大的階梯。現階段的嚴酷現實是,真正能同時實現民營企業內部DMP(標準化統計數據處理平臺)的都極端罕見。

  第二、很顯然,成形機能強大的、對使用者展開激光微細分析,并與使用者展開廣度交互的大統計數據分析模型是必需的。

  所謂激光微細分析,比如,更為重要是兩個店面內的消費犯罪行為情景分析,而是要擴展到兩個大型購物中心全情景的使用者消費動機、消費犯罪行為拋物線、消費偏好的分析;也更為重要是消費拋物線和動線的分析,還要深入到對使用者語言文化犯罪行為的微細分析等。分析的廣度和廣度,沒有類人腦的“認知”技術難以避免。

  概念和理論早就有了,同時實現不了的最大障礙是使用者統計數據以獲取的制造成本付出太大。

例如,他們常見的定制家具部分,很多時候都要靠人工設計師上門展開測量和設計。這里面所帶來的制造成本,事實上是由使用者自己分擔的,而很多產品現階段的制造組織模式難以分擔這種的制造成本。這幾年音頻辨識技術和VR(VR技術)的產業發展讓他們看到了曙光,特別是這兩年的洛杉磯展會上各式各樣音頻辨識分析和VR技術已經使使用者市場需求統計數據以獲取的付出不斷降低。

  能想像兩個情景,你須要兩個玻璃杯,通過攝像頭辨識你的M712,抓握習慣,然后生成兩個虛擬(或者接近真實的)的模型,再通過基本上動作比對,能在幾分鐘內得出兩個基本上結構合乎自身須要的玻璃杯。這些離他們已經不遠了。

從我的理解,今后使用者定制化(不一定是個人化)的市場需求會越來越成為兩個重要分支。這并不會完全取代大規模智能化制造,而是兩者形成有機的結合。

  在更加個人化的領域,比如家居,時尚,電子數碼等行業,這些也許會更早進入現實。這是工業4.0智能使用者市場需求分析控制系統的典型應用想像。

  有了智能使用者市場需求分析控制系統和智能產品銷售控制系統,作為工業4.0基核的智能制造才有意義,才有依托,才有歸屬。

  但現階段,在對工業4.0汗牛充棟的論述中,極度缺乏對這兩個智能控制系統的研究和闡述。而沒有這兩個控制系統,智能制造就有可能是“為制造而制造”,陷入自我欣賞的封閉體系,而這歷史已經證明,是最危險的“資本投資模型”。

  對了,特別須要說明的,這里的“控制系統”兩字,更為重要限于IT和網絡技術意義上的信息化控制系統,還包括那個控制系統所服務的業務流程、組織和人的能力,兩個完整的體系。

3 如果把智能機器人,把傳感器,把RFID,把人機界面等比喻成人的肢體或末梢神經控制系統,那么工業4.0的中樞神經指揮控制系統,如前所述GE的表述,如果是網絡數字總線控制系統,如前所述西門子的研發,如果是網絡的制造執行控制系統(iMES控制系統)。

  美國人的網絡總線也好,德國人的iMES也好,工業4.0智能制造的“主線”、“核”、“大腦指揮體系”或者“靈魂”,就是那個東西。

  決定個人化訂單怎么走,從使用者那里是邁向虛擬設計,還是直接邁向智能制造,還是直接到智能物流,主要不是由機器人或傳感器說了算,而是由那個智能總線,或iMES說了算。

雖然機器人、傳感器,這些末梢控制系統非常重要,甚至也可能具有“自應激反應”機能,但機機互聯也好,機物互聯也好,人機互聯也好,最終的決策,還是要匯聚在那個大腦指揮控制系統。盡管計算可能是分布的,但計算出的統計數據結果,如前所述結果所形成的決策分析必須是標準化的。

  為什么這種說,看看這那哥就知道。從這那哥能看出iMES在整個智能制造體系中的“中核”地位。

  這里須要多說一句,即使是在前4.0黃金時代,MES也極其重要,但他們對于MES的認識,其實也更為重要是他們,而是整個世界,都偏晚、偏低,以至于業界對MES有另兩個說法,叫Missing Link,兩個丟失的環。

  由于種種原因,長期以來他們被灌輸,很多民營企業經營者也接受了這種一種觀念,民營企業只要上了ERP控制系統,民營企業競爭力的問題,換句話說,控制系統對業務的賦能問題就化解了。

客觀說,鋼鐵流程型民營企業,和離散制造民營企業不一樣,一開始對MES就很重視,以至于產生了像上海寶信那樣大的在鋼鐵MES中打出一片天的我國民營企業。鋼鐵本身管理的復雜性、質量明確要求和顆粒度決定了MES天然的重要性。

  在今后工業4.0黃金時代,鋼鐵流程民營企業的MES如果不再只是以獲取制造結果,而是關注于制造的每兩個細節,MES將成為智能工廠和智能制造的統計數據平臺基礎設施。在MES的層面上打造實時的協同機制。

  MES從兩個分散獨立的控制系統不斷轉化為工業4.0的核心,是什么原因驅動的呢?

  我個人的理解,是制造成本要素的驅動。

  民營企業管理有兩個方面的驅動要素:對外是利潤,對內是制造成本。這兩個要素是辨證標準化的。

之前的傳統制造成本管理主要是從兩個角度,兩個是事先的制造成本預估邏輯,通過BOM,原料,工藝等要素的組織,形成對于標準模式下的制造成本預估;另一方面是事后的制造成本歸集,在兩個較長的時間段內(往往是月度)收集各式各樣制造成本總的消耗情況,并通過綜合計算得到制造成本消耗。

  但這兩種情況最主要缺失,就是中間的制造成本具體執行和產生過程的控制。具體的制造過程雖然有一定的績效指標控制,但這些指標是否能有效的跟制造成本要素結合,是否能快速有效跟蹤到制造成本的具體科目,都是現階段制造管理中無法做到的。而MES實際上是完成這一工作的核心控制系統。

只有通過MES控制系統更全面、更有效的管理和控制,才能真正同時實現制造成本的可控和可管理,不再只是事后跟蹤。只有在制造執行的每個細節都被有效地按照驅動要素制造成本的明確要求來執行,才能真正同時實現精益制造,而精益制造的核心就是質量和制造成本。

  那個也能從另一方面來說明今后的iMES管理的范圍是什么,所有跟制造成本要素相關的執行過程都是iMES管理的范圍。

  在今天,關于工業4.0喧囂的議論中,他們的民營企業家、他們的投資人現階段投資興奮點大多是放在機器人、放在傳感器、放在3D打印上,而對神經中樞指揮控制系統的投資,缺乏自覺的認知。

  我國人常常對看得見、摸得著的東西愿意投資,對看不見的軟件控制系統,由于觀念的使然,由于缺乏一整套成形的價值評估體系,因此不愿意投資,或不知道怎么去投資。

  今天的民營企業經營者和投資人,對“軟件定義世界”的道理還不大懂,認知還比較膚淺,這是我國軟件產業發展不起來的重要原因。

在現階段2.0尤其是3.0的情況下,大的核心軟件控制系統,那些工業制造的“靈魂”,基本上都在美國和德國民營企業手里。今后4.0的網絡總線控制系統或網絡MES控制系統,會是什么格局,確實堪憂。

  4 全面和深刻理解了網絡總線或iMES,那個大腦指揮控制系統,其余局部或板塊層的智能化就比較容易理解了。

  所謂局部或板塊層的智能化,主要是指智能工廠(或智能制造)、集成、協同與創新的研發設計,還有智能物流和智能服務等。

  現階段,智能制造、智能制造和智能工廠,這三個概念都在混用,找不到公認的這一概念的準確邊界。

這里,為敘述方便,我用“工廠”確指具體的加工、產線組裝和總裝,從而構想4.0“智能工廠”大概如果是什么樣子。準確說,下面這那哥中,在紅色方框內的內容,就是智能工廠。

  智能工廠,顯然如果有這種幾個要素:物料定位、物料移動以及伴隨物料移動的智能控制控制系統,各安裝主節點的智能設備和儀器,各關鍵節點的質量檢化驗及質量實時追溯控制系統,核心工序高度智能化,統計數據采集、實時處置與監控控制系統,人機交互控制系統等。

  在智能工廠層面,今后在4.0黃金時代,全新的情景是,大量和有序使用機器人、傳感器、RFID以及其它智能終端設備。但那個問題,似乎也不能產業發展到絕對的程度。

依據對汽車工業產線的檢視與想像,我個人認為,機器人的用度,如果主要考慮四個視角:人工操作比較危險或難以避免,人工操作質量難以控制、人工操作速度節拍難以保證、對統計數據以獲取的明確要求(人對統計數據以獲取和處置的能力不依靠計算機是很有限的)。

  如前所述現階段階段一些先進民營企業的工廠部署,大致能想像,今后4.0黃金時代,工廠的產線執行層肯定要大量部署傳感器,部署分擔各式各樣機能的機器人和其它高效成形的自動設備。

  再往上是產線控制層,主要是PLC,分擔各式各樣機能的PLC。再往上就是智能工廠的管理層,部署各式各樣實時管理“駕駛艙”,那個就是iMES層。比如,訂單執行狀態的監控、設備監控與狀態預警、質量監控、物料看板、員工績效看板等。在這一層如果部署相關的服務器。

在今后的智能工廠,和今天不同,如果能真正同時實現機機互聯、機物互聯和人機互聯,從而在工廠制造,那個供應鏈的主節點上,同時實現實時化、可視化、統計數據全程貫通,從而確保多元化和個人化產品的質量、成本和交期,三大承諾的真正同時實現。

  不知不覺中,時間已經是16日的凌晨,文字已經快5000字,不能再寫了。文章開篇那張工業4.0結構和邏輯圖的全部內容,比如智能物流、智能服務等還沒有來得及闡述,不過,套用一句最近評選出的精彩電影對白,阿諾?斯瓦辛格的一句話:I‘ll be back

  ( 文章來源:網絡 )

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