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  • html模版數字化轉型要趟過哪些坑?智能制造不要跑偏




    機器人替代人工是智能制造嗎?大數據、雲計算、人工智能是智能制造嗎?是,也不是。





    智能制造領域知名專傢 朱鐸先



    近幾年智能制造在全球范圍內都非常熱,而每個國傢的說法也不盡相同。在德國是稱為“工業4.0”,美國則是“工業互聯網”,中國根據自己的實際情況定為“制造2025”。說法不一樣,但目標都指向制造業的升級,制造業的數字化轉型。



    其實,不僅是在制造業,隨著雲計算、大數據等技術的成熟,全球各行各業的企業都在進行數字化轉型。掌握IT領先技術的微軟、IBM、戴爾、惠普、聯想,他們在這場轉型中,扮演著技術推動者的角色。



    制造業是數字化轉型中最為迫切的一個行業。在現在這個時間節點上,世界上的幾個大國不約而同提出制造業升級,就是因為全球制造業的格局正在重構,而制造業的強弱也決定著國傢未來的競爭力。中國在過去的二三十年大力發展制造業之後,已經成為制造業的大國,但離制造業的強國還很遠。



    智能制造是一次彎道超車的機會,就在大傢都峁足瞭勁向制造業升級發力的時候,如何回歸初心、不要跑偏?曾經的數字化過程中趟過哪些坑?科技企業在扮演技術推動者的角色同時,如何引導並輔助制造企業選擇正確的升級路徑?



    近日,一場“創新雙態IT、探路智能制造”的論壇舉行,這次論壇由聯想發起,邀請瞭業界的專傢與來自制造業的CIO、CTO一起探討智能制造。



    毫無疑問,CIO和CTO在企業裡的重要性越來越高。幾乎所有企業都認識到技術對於競爭力的決定性作用。但與此同時,也要預防另外一個誤區:一股腦地采用最先進的技術和設備,而不清楚升級的根本目的是什麼?



    智能制造領域知名專傢朱鐸先講到一個他自己親歷的故事:他在去德國參觀交流的時候發現,德國的工業4.0戰略裡面,第一個就是領先的供應商策略。在德國人看來,通過工業4.0戰略向全球推廣這種模式非常重要。KUKA的機器人、西門子的PDM等最好的工業裝備都來自於德國,把這些裝備推向全球,特別是中國這樣在制造業有著迫切轉型需求的國傢是很大的市場機會。這是站在德國的角度而言的工業4.0戰略,德國人稱這是他們的Big Marketing,是非常大的營銷策略。



    但朱鐸先提醒中國制造企業:站在中國企業的角度來看,這可能是個坑,千萬不要被帶到溝裡去。“用機器換人,換瞭幾年之後你會發現,車間裡頭都是大量的國外裝備,反而中國人沒有工作機會瞭。”作為智能制造專傢,朱鐸先這幾年遇到很多企業把智能制造理解為自動化、機器替代人,使企業透支瞭大量的財力,但收益並不大。



    我們看到的另外一種現象是,前幾年隨著雲計算熱起來,很多企業就認為上雲是大勢所趨,不上雲就落後瞭,然後也一股腦地就把自己的IT系統遷移到雲上去,不考慮自己的情況是否適合。結果在實際應用中遇到瞭大量的問題,影響到業務的穩定發展。



    中國的“制造2025”中有這樣一句話:“以提質增效為中心,以兩化深入融合為主線,以推進智能制造為主攻方向”。朱鐸先認為在這句話中,智能制造是方向,不是目標;兩化融合是主線、是手段;提質增效是根本目的,實現這個目的才能提升企業的競爭力。所以,在做任何決策的時候,都要考慮這麼做,是否能夠提質增效,而不是盲目跟風。

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    因此,朱鐸先提醒制造企業,一定要記得“三不”原則:



    1、不要在落後的工藝上搞自動化。如果工藝不完善,沒有進行優化就開始搞自動化,那麼等於是在向相反的方向上使力。



    2不要在落後的管理上搞信息化。如果一個企業的管理流程沒有梳理,混亂而粗放,搞信息化也沒有用。一定要先對管理進行優化、提升,再配合以信息化手段。



    3、不要在不具備數字化、網絡化的基礎上搞智能化。如果沒有數字化、網絡化的基礎,智能化是根本不可能實現的。



    此外,朱鐸先認為在制造業升級、數字化轉型的大潮中,所有人都要提高對“自主可控”重要性的認識。大量的設備數據、企業數據如果放到國外的平臺上,等於是數據在“裸奔”,不要說央企、國企、大型企業,即便是中小企業的數據,隻要擁有這些數據就能分析出中國經濟發展趨勢。“如果對你的經濟分析清楚瞭,單點攻擊就會引起一個連鎖反應。自主可控是數字化轉型中所有企業都要重視的一個問題。”



    經過上面這一大段分析,你會發現制造業升級的本質不是技術問題,而是管理理念。盲目跟風容易發生在對新技術的過度追求上。智能制造的結果是要降本、提質、增效,而不是盲目上馬一堆機器人和新設備。





    結合自身轉型和服務很多客戶的經驗,聯想於2016年提出瞭“雙態IT”的概念。那時候,市場上雲計算、大數據這些概念非常熱。很多企業客戶在進行升級的時候,就想“一步到位”,把企業所有的業務都遷移到雲環境裡面,其實這是有些盲目的策略。



    聯想認為,破解“互聯網+”時代企業信息化實現業務持續穩健發展、敏捷精益創新的兩難困局,任何企業都要依據自身業務和應用的需求建設IT架構。“穩態IT”以傳統IT建設思路為代表,強調系統安全、精準和高效;“敏態IT”以當下互聯網IT建設思路為代表,強調敏捷、靈活和彈性。

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    對於需要“穩”的部分采取“穩基業”的策略,對於“敏”的部分采取“敏突破”策略。穩態架構的負載則是結構化的數據和可預測的、相對比較穩定的業務應用。而敏態架構則用於運行非結構化的數據和很難預測負載的業務應用,突破瞭傳統的應用架構中接入層、應用層和數據庫層的三層結構,直接采用微服務式的應用架構,前端為客戶提供的是一個個微服務。

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    以聯想自身為例,ERP和WEB電子商城,就是兩個完全不同的架構。ERP的數據庫對於聯想來講是最為關鍵的一個系統,一定要保證它持續移動運營,這就是穩態。而WEB電子商務,更新的速度更快一些,跑在敏態架構下更合理。這就是兩種完全不同的架構。



    聯想曾經為某大型鋼企做大數據平臺建設項目,該企業隻給瞭聯想60條數據,即過去5年中每個月的銷售數據。隻有這60條數據其實看不出什麼來,但聯想利用大數據的概念,把供應鏈數據、上下遊數據、社交數據、宏觀數據等各個維度的數據集中在大數據平臺上,通過這些數據做瞭兩件事:一是銷量預測,結果是6個月的銷量預測誤差度小於23%。二是生產商訂貨量預測,結果是6個月誤差度小於30%。如果大傢對於鋼鐵行業預測瞭解的話,看到這兩個數據就會感到非常震撼。



    一個煙草企業的例子。煙草企業的生產線,在混煙草的這個過程,不同的傳送帶把不同的煙草送到一個大的傳送帶上進行混合。這個混合的過程容易出現混合不均勻的情況,物料流量的波動是有變化的。以前這是靠專傢人工解決。聯想的解決方案是用數據的變化去更好的識別這個流量變化,識別得越早,對企業的質量控制越重要。此外,在波動的時候,做一個AA分析,通過這個大數據分析幫助企業找到瞭真正對流量產生影響的點在哪裡,通過修改客戶的PRC程序,使得煙草的合格率提高瞭1%。

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    還有一個不得不說的案例。聯想集團連續15年占據全球PC市場第一位,市場份額從13.1%一路攀升到22.4%。這個份額裡其中的50%出貨量來自於聯想(合肥)產業基地——聯寶。算下來,全球每銷售8臺筆記本電腦,就有一臺出自這裡。



    作為聯想的全資子公司,也作為聯想最重要的生產基地,聯寶成立於2011年,從規劃期開始就積極佈局IT系統。聯寶目前與聯想協同設計,自動化比率為100%成品創建自動化、95%成品修改自動化以及60%半成品創建及修改自動化,利用信息的交互及協同,研發周期縮短2-3個星期。



    比如聯寶的立體倉庫看上去並不非常大,大約是3000平米左右,但它卻憑借著高度的自動化承擔著兩個廠的電子料的供料。倉庫於2013年4月1日投入使用,擁有10350個存儲單位的立體堆垛機,24小時都在運轉。與一般倉庫最大的不同之處在於立體化自動倉庫分揀線。電子料進入倉庫隻需要經過二維條碼掃形,即可用機器代替人識別材料並分揀入庫,再根據生產線的需求實現自動精確送料,減去瞭人員交接的環節。這個每天進入3萬卷電子材料的倉庫,連辦公人員加起來才50人左右,可以說是目前國內最先進的倉庫之一。相比於人工操作的情況,該倉庫節約的空間是5倍,節約的人力是2/3。



    懂懂在參觀的時候,一方面覺得很震撼,另一方面也覺得,要與全球PC銷量第一的市場地位相匹配,也確實需要最先進的倉庫和生產線,才能支撐聯想的發展。



    “如果依照工業4.0的進程來看的話,目前聯寶的智能制造水平大概是處在3.0,就是設備在信息化和自動化方面基本已經完成。”談及目前工廠的智能化程度,聯寶資訊本部應用服務部高級經理王拜文很謙虛,認為還有很多可以改進的地方,“未來我們的方向是持續在柔性制造、柔性生產和柔性研發方面努力,應該說未來三年的計劃都是智能制造。同時,我們也做一些關於數字化工廠的部署,力圖能夠達到4.0,這個目標大概會在2020年以後實現。”



    從上面這三個案例我們看到,所謂制造業升級的核心不是玩炫酷的東西,也不是造概念,而是降本、提質、增效。

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    在聽這些案例的時候,懂懂被一個概念吸引瞭:期貨式采購。怎麼理解呢?就是通過大數據分析,提前預見市場需求和上遊零部件價格變化趨勢,提前做出采購計劃的制定。據聯想介紹,他們幫助一傢鋼鐵企業用大數據分析,預見到上遊有漲價的趨勢,提前采購瞭大量的原材料,一年節省瞭30億的采購成本。



    其實,當下整個硬件產品為都面臨著原材料漲價的窘境,PC、智能手機、傢電,今年成本壓力越來越大。在這種情況下,通過數據分析、期貨式采購,控制成本,是對企業最有價值的事。據悉,聯寶目前也正在考慮通過這種大數據分析,對采購做出提前的預測。





    好瞭,講瞭很多經驗、教訓、誤區,也講瞭幾個成功的案例,最後還是要拋出一個“精華”。



    前不久,聯想推出瞭四個行業的智慧解決方案白皮書,其中就包括智能制造。智能制造白皮書,是聯想結合瞭自身轉型近十年的各種經驗、教訓,以及後來幫助制造行業企業獲得成功的案例,凝聚成這麼一份白皮書,是對現在制造企業很有借鑒意義的一本小冊子。這個冊子懂懂就不原文轉發瞭,有需要的朋友可以自己去查找。在這裡,隻把最核心的三條提煉出來,供大傢參考。



    1全面集成



    企業在整合的智能化系統下實現橫向、縱向端到端的集成。企業的內部組織、產品的最終用戶以及業務合作夥伴形成一個新的、開放式的產業價值鏈——最終用戶全程參與產品生命周期,與智能工廠結合完成研發設計、制造加工、輔料包裝、物流配送等一系列價值管理,這是全面集成。



    2數據感知



    大數據是制造業智能化的基礎,通過數據的全面感知、收集、分析,為企業管理者與參與者呈現出看待制造業的全新視角。傳統的制造業在現有的生產方式與制造模式下,除瞭感知到海量數據,還要對信息進行大數據的處理與挖掘,瞭解消費需求。同時,這些非標準化的產品生產過程中,產生的大量信息與數據也是巨大的,需要及時收集、處理、分析、反饋,進而優化生產。在這兩方面,大數據的信息流最終通過互聯網在智能設備之間進行傳遞,由智能設備進行分析、判斷、決策、調整、控制,並持續開展智能生產,生產出高品質的個性化產品。由此,大數據推動新一代的智能制造企業。



    3持續創新



    “中國制造2025”在實施過程中是制造業創新發展的過程,制造技術、產品、模式、業態、組織等方面的創新將會層出不窮。通過技術創新、產品創新、模式創新、業態創新,最後達到組織創新。



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