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转型成效初显 三成企业智能制造利润贡献率超50%【hga025手机版】

来源:http://www.workrewired.com 作者:机械设备 人气:71 发布时间:2020-03-17
摘要:工业4.0,中国制造2025,智能制造,这些近年来不断在公众视野中出现的词汇,暗示着一种新的来自制造业的变革正在发生。5月11日,第五届中国机器人峰会暨智能经济人才峰会——新一

工业4.0,中国制造2025,智能制造,这些近年来不断在公众视野中出现的词汇,暗示着一种新的来自制造业的变革正在发生。 5月11日,第五届中国机器人峰会暨智能经济人才峰会——新一代智能制造高峰论坛在浙江省委党校四明山分校火热展开。 论坛现场座无虚席,各路大咖嘉宾从人工智能到智能制造,从技术创新到商业平台纷纷展开热烈讨论。 人工智能是为了更好地生产 中国机电一体化技术应用协会制造执行系统分会理事长沈斌认为人工智能是模拟、延伸和扩展人的智能的一种理论方法技术。他向我们介绍了人工智能三大学派,以物理符号系统假设和有限合理性原理为核心的符号主义,应用有专家系统;以神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法为核心的连接主义,非常有名的例子是阿尔法狗;还有以控制论及感知-动作型控制系统为核心的行为主义。 沈斌认为现阶段还无法对智能制造下一个统一的定义,在他看来智能制造就是“让人工智能等网络、新兴技术与制造技术有机的融合,更加经济、灵巧地优化生产过程,制造出更好的产品,让企业获得更好的效益”。他认为未来的产品应该是定制化的而不是像现在是大批量,并且生产过程应该是透明化的,是能够在一条流水线上分散地进行控制。 他同时也提出了人工智能的伦理问题:“如果机器和人一样拥有智能,那么谁来主宰世界,机器和人类能够共存吗?” 互联互通是数字化的基础 2006年以后,中国的全要素生产率开始飞速下降,传统制造业企业盈利日益艰难。从焊接行业、铸造挤压行业到表面处理行业,工人的生产环境恶劣。在组装行业,企业工业化、数字化程度差距大,低端组装不到工业1.0阶段,还停留在手工阶段,而高端组装已基本可以实现工业3.0。 建立在对行业的深刻洞察之上,领革智能CEO欧阳生向我们分享了他的原创理论——精益智能制造。 设备生产效率低下是国内工厂普遍存在的问题,欧阳生举了一个实际的例子,一台投入使用8年的设备,在岗时间7万多小时,开机时间18000小时,而生产时间只有6800小时。在其统计的一百多家企业中,设备利用率大多数分布在10%-30%之间,这其中还有很大提升空间。 欧阳生认为“数字化、网络化、智能化”三步走策略并不符合中国的国情,“在中国的企业,处于1.0的占了30%,2.0占65%,3.0占5%,在这样的国情下,直接数字化很难产生实际效益。”欧阳生认为,对于1.0和2.0的企业,实现3.0是其第一步要走的路,要先建立互联互通的基础,精英化、创新化、自动化是企业要补的课。 工业4.0是为了解决生产过剩的问题hga025手机版, 北京兰光创新科技有限公司董事长朱铎先认为,智能制造和工业4.0不仅是技术上的改变更是一种生产关系的改变,此前的机械化都是为了解决产能不足的问题,如人的体力不够,电气化则是要解决生产效率的问题,而3.0到4.0是为了解决生产过剩的问题。 “在这次工业智能制造的过程中,不是说你做的有多好,而是首先要在生存的基础上,要发展才能发展,所以要提质增效,以提升企业竞争力为中心。”朱铎先认为在智能制造的生存战中,“一定要以人为本,把人牢牢抓住,把你的生产管理过程优化了,把人的精神状态改变了,建设中国特色的智能工厂,达到一个设备自动化、信息化,生产精益化和人员高效化。” 他还提出了六个具体的方向,从计划源头,生产过程,互联互通,设备资源管控,质量管控,决策支持这六个方面入手。 北京亚控科技发展有限公司华东大区经理李肸深入制造执行系统,认为传统的MES系统已经无法应对挑战,提出要建立管控一体化的MES系统。 浙江胄天科技股份有限公司技术总监徐周科和宁波舜宇贝尔自动化运营总监石倩分别从云平台设备管理,智能制造和智能物流技术环节发表演讲。 “机器换人”不是智能制造的全部 2016年,特斯拉购买了丰田一条非常成熟的生产线,建立了全自动化的汽车生产线,但埃隆·马斯克却在之后出来道歉称自己低估了人的力量,其一年一人生产了14辆车,而1997年丰田的产量是74辆/人年。 中电九天智能科技有限公司副总经理李铁军认为“机器换人”这个说法并不正确,“你自动化水平提高了,就一定能解决所有问题吗?并且,就目前中国的现状来说,大家那么多成本投入进去好像也没有把人全部‘干掉’。” “这个过程里边可能会有降低成本的需求,或要去做机器换人,但它不是全部。它会去做个性化定制,那么最终希望的是说做到管理的效率的提高,我们不认为单纯靠信息化,靠IT,靠自动化能解决所有的问题,你还是需要梳理你的生产流程,把业务从流程上变得更敏捷。” 李铁军认为,过去厂家要考虑如何把成本降到最低,依靠利润来打垮对手,如今更多的需要考虑如何牢牢地把客户黏在自己身上,要以服务为中心,追溯整个产品的生命周期。 李铁军说:“纵然不知道做什么事一定是对的,但首先要避免去做错的事情。错的事情其实就首先就是这三点。第一,不要你在落后的工业基础上去做自动化;第二,不要再落后的管理基础上做信息化;第三,不要在不具备网络化和数字化基础上做智能化。” 智能制造的改革是一个循序渐进的过程,但越来越多像新一代智能制造高峰论坛一样的势力的介入,让我们看到行业正朝着更好方向的发展。

近日,德勤中国对150余家生产型和技术服务型的大中型企业进行调研后发布了《2018中国智能制造报告》,报告称中国企业数字化能力显著提升,智能制造已进入高速成长期,有约三成企业表示智能制造的利润贡献率超过50%。中国制造向中国智造转型已有成效,不但体现在技术上,更重要的是已经在利润率上有所反映。 数字化的成效初显 德勤中国制造行业主管合伙人董伟龙表示,无论是发达经济体还是新兴经济体都认识到,智能制造已成为全球价值链重构的关键。在发达经济体专注制造业回流计划时,亚洲国家也在积极部署制造业的自动化和智能化,其中中国成效尤其显著:依托政策和行业顶层设计双规划,中国制造业通过开展试点示范、建立标准体系和培育系统解决方案供应商等方式在智能制造领域取得了快速的发展。 董伟龙说,智能制造是用新一代信息技术贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动环节,是由物联网系统支撑的智能产品、智能生产和智能服务。中企近年显著提升的数字化能力是推动其能够尽快进入智能制造转型通道的主要驱动力。 报告称,中国企业数字化能力素质提升体现在其利用数据指导生产以及系统自优化的能力上。调研结果显示,81%的中企目前已完成计算机化阶段,能够通过计算化高效处理重复性工作,并实现高精度、低成本制造。至于中企为何能较快掌握数字化能力,报告认为原因有二:一是中国庞大的人口数量和设备数量使中企在获取数据方面具有天然优势;二是相对欧美企业,中国制造企业的硬件设备和厂房普遍较新,更容易实现设备连接和厂房改造。 值得关注的是,报告进行的财务调查显示,智能制造对中企的利润贡献率已出现明显的增加趋势,利润贡献率超过50%的企业占比从2013年的14%增至2017年的33%。有41%的受访中企表示其智能制造业务的利润贡献率处在11%~30%的区间,利润来源包括生产过程增效和产品服务价值提升。 此外,中国已连续六年为工业机器人第一消费国。国际机器人联合会IFR数据显示,中国工业机器人市场规模在2017年高达42亿美元,全球占比27%,预计2020年将扩大至59亿美元,国内机器人销量将增至23.8万台,未来三年的复合年均增长率高达22%。德勤预计,汽车、高端装备制造和电子电器行业依然是工业机器人的主要用户。 未来部署的五大重点 不断提升的数字化水平只是中国制造向智造转型的基础,报告称后期中企还应在此基础上进一步部署,目前来看五大部署重点依次为数字化工厂、设备及用户价值深挖、工业物联网、重构商业模式以及人工智能。 制造业的数字化转型不是一蹴而就的。业内有关专家将该过程分为三个步骤,即:第一步实现生产率的提升,这个阶段主要是企业级的。企业要整合ERP的流程与价值链,在PLM的产品链的各个环节用好各类工业软件,再把MES制造执行系统实施好、打牢基础。 第二步实现价值链的闭环,这个阶段是面向产业的。各类工业软件、管理软件、控制系统互联互通,打破信息孤岛,形成各个环节的数据自动化收集。通过大数据分析,对产品、设备、工艺、生产过程指导,实现生产过程、业务流程的优化,形成闭环。 第三步是实现平台/生态运营,这个阶段整个社会需实现制造业生态圈、企业间的互联互通,实现企业级的业务、生产的协同,并最终实现生态圈内企业的优化,实现与消费者、客户的连接,对服务进行延伸,开拓新机遇。 总之,对于制造企业而言,数字化转型要实现从自身基础的数字化到优化提升企业的产品与生产经营水平,再到实现生态圈上下游企业协作分工、并实现与客户的服务延伸。通过这三个步骤最终实现企业的数字化、智能化转型。 战略审视的重要性 报告也指出中国企业数字化转型也存在一些问题,比如不同的信息技术系统在企业内部仍属于独立运作,很多设备并不具备数字接口。四成受访企业称设备尚处于连接阶段,这些设备以相互关联的环节取代独立运作的信息技术。虽然操作技术系统的各部分实现了连通性和互操作性,但依旧未能达到信息技术层面与操作技术层面的完全整合。 报告显示,超过六成的被调查企业认为数字化工厂和设备及用户价值深挖是首要的部署重点。理由是智能制造是以制造环节的智能化为核心,以端对端数据流为基础,以数字作为核心驱动的产物,因此数字化工厂被企业列为智能制造部署的首要任务。 报告进一步显示,目前,中国企业在数字化工厂部署普遍以打通生产到执行的数据流为主要任务。事实上,产品数据流和供应链数据流也有明显的提升空间。好在有62%的受访企业表示正在积极部署设备和用户价值深度挖掘,其中41%的企业侧重设备价值挖掘,21%的企业侧重用户价值挖掘。而用户价值进行深度挖掘中又以C2M最受瞩目,因为其体现了定制化生产的特性,使制造商可以通过直接面对用户来满足其个性化需求,同时还可以通过减少中间环节降低成本、提升效率。 相比之下,由于工业物联网、重构商业模式以及人工智能方向需要企业对技术的更成熟应用,所以报告认为中企在部署前还需加强战略审视。 就重构商业模式,报告提到,中企应审视现有商业模式,并发掘其他可行的商业模式,并在此基础上制定云部署战略,进行商业论证和自身能力评估。另外企业还需要充分考虑人力资源和企业自身的数字化程度如何与云部署互相配合。 董伟龙表示,智能制造不仅能够帮助制造企业实现降本增效,也赋予企业重新思考价值定位和重构商业模式的契机。然而,重构商业模式是一项复杂艰巨的工程,建议企业从商业模式优化、创新管理以及云部署入手,支持企业建构并提升能力,及时把握全球智能制造浪潮中的庞大商机。 在技术应用方面,德勤中国风险咨询合伙人沈斌补充道:“虽然人工智能已迅速渗透制造业等各个行业,但仍处于发展早期,技术突破和商业论证需要更长的时间。而且,人工智能应用环境和基础设施的完善程度、信息和安全法规、自身能力都成为企业面临的主要挑战。德勤建议企业应审视现有商业模式,并发掘其他可行的商业模式,在这基础上制定云部署战略,进行商业论证和自身能力评估。企业还需要充分考虑人力资源和企业自身的数字化程度如何与云部署互相配合。”

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