新的基础设施浪潮为制造业升级提供了新的动能

汽车起重机 3年前 ( 2020-12-17 21:28:33 ) 0条评论
摘要: 目前,新基础设施的浪潮正在为制造业升级提供新的动能。无论是云计算、工业互联网、5G、AI等技术,都在释放巨大的能量,实现与各种制造场景的深度融合,形成更加开放、集成、协调的智能...

目前,新基础设施的浪潮正在为制造业升级提供新的动能。无论是云计算、工业互联网、5G、AI等技术,都在释放巨大的能量,实现与各种制造场景的深度融合,形成更加开放、集成、协调的智能数字生态系统。

但是,智能化不仅仅是表面的信息化,还涉及到整个系统的改造,从各个制造环节的数字化,各个场景的数据流转,到产品生命周期管理,等等。这不是一天的工作。需要扎根行业,技术与行业紧密结合,逐步降低成本,提高效率。

在数字市场中,制造企业及其背后的技术提供商面临着广阔的市场,但同时也面临着各种挑战。

9月27日,在由《21世纪经济报道》主办的“2020中国智能制造年会”上,施耐德电气绿色智能制造咨询有限公司总经理魏表示,智能制造的关键不在于投入的多少和设备的先进水平。

“在和很多创业者沟通的过程中,大家都会对智能制造投资的回报和效果产生怀疑。”魏说:“从施耐德多年的经验来看,我们必须首先确定整个供应链的业务形式,然后将其细化到每个场景,然后逐步进行。”

智能数字蓝海

在新的基础设施下,各行各业的智能化、数字化改造,开辟了新的蓝海。

面对巨大的市场,企业做出了进一步的努力,各行业领先公司提供外部赋能,中小创业公司提供技术解决方案。

其中,行业巨头优势明显。比如华为、舒根互联网、施耐德等企业,既有制造经验,又有技术实力。基于自己的智能实践,可以向外界输出成熟的系统,也有丰富的B端服务经验。

华为制造解决方案有很多层次和体系,包括连接、云、AI、工业互联网等等。华为中国政府和企业智能制造事业部行业解决方案部负责人郭峰在“2020中国智能制造行业年会”上表示:“过去,许多机器和设备传统上是相互连接的。目前整个工业行业的连接94%是有线的,6%是无线的。我们预测,到2030年,其中大约一半将通过无线方式运输,更多的驱动因素将来自制造业对灵活多变的市场日益增长的需求。”

舒根互联网科技有限公司副总裁陈以平表示,在2020年新冠肺炎肺炎疫情和国际新形势的双重影响下,工业互联网结合5G、大数据、区块链、人工智能等当前技术,可以帮助中国制造业转型升级,弥补当前产业链的不足,形成国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的良性产业发展格局。在具体做法上,企业可以通过工业互联网技术的网络化、数字化、智能化,形成产业互联互通的驱动力,充分实现R&D整个价值链在制造、营销、物流、售后服务等方面的整体协同作用。

魏表示,近年来,是我国产业升级的关键阶段,核心内涵是建设智能制造强国。目前,施耐德在全球拥有200多家工厂和物流中心,这200多家工厂中有80家成功转型为智能工厂,其中3家被世界经济论坛选为指标“灯塔工厂”。"被评估的工厂没有特别先进的设备."魏说,“关键是要形成一个和谐的人、设备和商业形式的集体。”

如何打造生态圈?

在当前的数字市场,面对智能制造的新机遇,互联网企业越来越“硬”,硬件企业越来越强调“软”实力。在未来,它不仅是

“首先,从制造方面来说,企业在构建自己的制造体系时,要站在整个行业价值链的更高角度去看待和思考。”魏说:“确实要开放供应链和产业链,要考虑商业生态,做出相应的调整。”

其次,因为现阶段很多企业还在摸索,他建议不妨开辟自己的“朋友圈”。即使不能分享具体的技术细节,也可以通过交流互相启发。“同时,他们可以提供各种智能制造服务。和设备搭建一个平台,大家可以在这个平台上一起把事情做好。”

最后,好的生态圈需要健康的土壤。“就像政府部门需要行业内的一些规范一样,一些金融支持的政策包括对数据安全的明确规定,包括高校人才培养和一些基础理论的研究,这些对于未来的智能制造非常重要。”魏对说:

与此同时,产业升级和生态圈建设过程中仍存在诸多挑战。

在数字邮政领域,陈以平认为,目前的行业仍然面临许多痛点。比如制造企业面临维护成本高、监管难、无法区分哪些优质客户在销售、如何挖掘优质客户的转售机会等问题,但这些问题并非没有解决方案。

"解决方案本质上是行业的网络化、数字化和智能化."陈以平说,第一步是联网,即将所有工业设备、制造工艺、工厂和企业联网。只有网络化才能进行数字化的第二步,即通过数字化形成新的数据源,解决数字化的问题才能解决最终的智能化。通过智能化,可以以较低的成本打开新技术与制造企业的差距,使售后服务更加智能化。

浙江新再领科技有限公司CTO金说,首先,要把任何场景数字化,都要用数字化来应用,其次,要做全。另外,关于生态圈,金说:“在构建生态圈的过程中,我觉得每一条数据都要从数据的角度去分析。生态系统中的每个人都产生数据价值,应用过程中涉及到很多环节。不同的数据要整合或者分布到各个环节,所以从这个角度分析非常重要。”

负责编辑:YYX