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| 智能制造实践之路四步走
1/29/2016 9:55:00 AM |
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当新一代信息技术与制造业深度融合时，影响深远的产业变革已经启动，新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点正在涌现。在新一轮科技革命和产业变革与中国加快转变经济发展方式形成的历史性交汇点，智能制造和智能产品的重要性已经凸显。
人力资源是中国制造转型过程中必须认真思考和解决的问题。在中国人力成本日益高企的背景下，德国的做法或许能给中国企业带来一些启示。
“随着年龄的增长，工人的经验、质量意识等在不断提高。与此同时，他们的体力、听力、视力等却逐渐衰退。”Conrat Juan-Ignocio博士表示，工业4.0可以帮助工人保持优势，让员工与协作机器人并肩工作，既可以保证质量，提高生产效率，还可以更好地保护员工的健康。
如果说，德国是在工业3.0的基础上向4.0探索，那么中国制造企业则要2.0、3.0、4.0同步并行展开。中国制造2025的出台，为中国实施制造强国战略提供了第一个10年的行动纲领。在践行中国制造2025的道路上，中国家电行业正在努力向前。
谈到中国制造2025实践过程中的体会，企业在开展智能制造转型升级的时候，绝对不是简单的机器换人，企业要面对的问题是如何在互联网时代应对用户的需要，在用户端实现高创新，并在企业端实现高效率。“智能制造之路没有成熟的模式可以借鉴，海尔将持续创新迭代，创造用户最佳生活体验。”他坦言。
机器的升级，是中国供给侧改革的重要支点。这背后，广东制造业正在向柔性化、智能制造方向发展，智能工厂、无人车间、协同制造等正在提升着制造业的生产效率，降低制造成本。同时，也提高着企业对市场的响应速度，实现核心竞争力的提升。
机器的升级，是中国供给侧改革的重要支点。这背后，广东制造业正在向柔性化、智能制造方向发展，智能工厂、无人车间、协同制造等正在提升着制造业的生产效率，降低制造成本。同时，也提高着企业对市场的响应速度，实现核心竞争力的提升。
走向工业互联
互联网+和中国制造2025战略的提出，伴随着“无人工厂”、“大数据”、“工业云平台”、“3D打印”、“工业应用经济”等全新概念层出不穷，这一切都毫无疑问地昭示着工业数字化趋势的汹涌之势。通用电气正尝试以点带面，从医疗、航空、制造和能源等四个领域捕捉和呈现中国工业数字化进程起飞之时的姿态。
在德国的工业4.0中，大数据被认为是物理与信息融合中的关键技术。在美国GE提出的工业互联网中，大数据分析作为联机数据处理分析的核心，被认为是重构全球工业、激发生产力的关键技术。在我国提出的《中国制造2025》中，云计算、物联网和大数据作为新一代的信息技术，成为两化融合的关键技术。无论是工业4.0、工业互联网还是《中国制造2025》，智能制造是共同目标，工业互联网是基石，大数据是引擎。
制造业迈入了大数据时代，2012年，GE公司率先明确了“工业大数据”的概念。在制造业，产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成制造业大数据，而这些数据符合大数据的三“V”的特征：规模性、多样性以及高速性。除此以外，制造业大数据还具有多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。因此，研究和应用制造大数据更具有挑战性，主要体现在制造大数据的存储、管理、分析和展示方面。如何充分挖掘工厂中数据的价值，通过对制造大数据进行分析，提升数字化工厂运行效率，已成为制约数字化工厂向智慧工厂发展的瓶颈。
在德国的工业4.0中，大数据被认为是物理与信息融合中的关键技术。在美国GE提出的工业互联网中，大数据分析作为联机数据处理分析的核心，被认为是重构全球工业、激发生产力的关键技术。在我国提出的《中国制造2025》中，云计算、物联网和大数据作为新一代的信息技术，成为两化融合的关键技术。无论是工业4.0、工业互联网还是《中国制造2025》，智能制造是共同目标，工业互联网是基石，大数据是引擎。
制造业迈入了大数据时代，2012年，GE公司率先明确了“工业大数据”的概念。在制造业，产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成制造业大数据，而这些数据符合大数据的三“V”的特征：规模性、多样性以及高速性。除此以外，制造业大数据还具有多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。因此，研究和应用制造大数据更具有挑战性，主要体现在制造大数据的存储、管理、分析和展示方面。
借助大数据处理与分析技术，依托云计算平台，帮助分析数字工厂运行过程，提供决策支持，并通过移动互联方式展现。如何充分挖掘工厂中数据的价值，通过对制造大数据进行分析，提升数字化工厂运行效率，已成为制约数字化工厂向智慧工厂发展的瓶颈。
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