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创收能力越来越强的智能制造,在工业企业中如何部署?

2021-02-14 00:17上一篇:没有了 |下一篇:没有了

本文摘要:德勤对企业智能生产布局的重点方向进行了调查,总结了数字工厂、设备及用户价值的深度挖掘、产业物联网、商业模式重构、人工智能等五个主要要点。今天,智能生产中系统需要构建的感官、分析、决策等功能都与物联网相关技术相关,迫使企业利用传感器和物联网平台收集数据,进一步利用大数据能力分析。

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最近,德勤公布了《中国智造,讫大位定远——2018中国智能生产报告》,对来自汽车、设备制造、电子电气等行业的100多家大中型企业进行了调查。研究表明,中国工业企业数字化能力明显提高,智能生产对效益生成做出了巨大贡献,中国工业机器人的市场需求迅速增长,已经沦为第一消费大国。新兴技术的成熟期,对国内新技术的接受度低,落地适用速度似乎大幅增加。智能扬声器等智能终端产品对消费者来说已经众所周知,但在工业企业中,智能生产的影响对大多数人来说仍然很陌生。

通过理解这篇文章中的亿欧元智库是德勤的报告,分析了产业企业内智能生产的部署战略。首先,德勤在报告中主张:“智能生产是以新一代信息技术为基础,在设计、生产、管理、服务等整个生产活动中,具有信息深度自我感觉、智能优化自我决定、自我执行等功能的高级设备生产过程、系统和模式的总称。”也就是说,智能生产包括从生产智能产品、利用智能技术、从生产过程到利用智能技术的一系列过程。今天,全球价值链的重组和分工调整被迫进行企业布局的智能生产,以确保自己的地位。

传统生产企业作为龙头部队,将智能化提高到战略地位,主要技术企业之间通过战略合作,确保系统的解决能力。中国的智能生产无疑进入高速增长期,工业企业开始致力于智能生产。德勤对企业智能生产布局的重点方向进行了调查,总结了数字工厂、设备及用户价值的深度挖掘、产业物联网、商业模式重构、人工智能等五个主要要点。毫无疑问,数字工厂智能生产以数字为核心动力,在各生产过程中,数据收集占据最重要的位置。

因此,生产数据、产品数据或顶级供应商数据的累计是企业的主要任务。通过数据累积,以信息技术为基础,建立与生产各部分的连接,可以慢慢建立适当的模型,获得企业生产的指导。通过这个数字工厂的创立,企业可以提高决策的准确性。

数字工厂建设中阻断数据流、动态观察数据变化的地图的根本:通过数据变化优化生产过程,建立业务、流程和资金流程的协作,合理分配资源。目前,在接受调查的企业中,62%的企业在生产计划中继续执行,切断了向现场设备的数据流。航空航天领域生产仪器、质量控制力强,因此该领域内企业的数字工厂建设能力广泛。设备及用户价值深度挖掘设备价值发掘意味着从各个方面提高产品、设备的服务效率。

与研发设计相比,如果在智能产品、销售阶段获得设备,则可以在金融服务、销售后阶段根据产品收集和监控数据,进行性能分析等,发掘更多服务机会。挖掘用户价值是符合客户个性化市场需求的核心,是降低成本,提高效率。典型的例子,如C2M模型,与以前的企业生产和转售不同,C2M模型在企业研发设计前收购了用户的集中、定制的市场需求,通过定制的订单和生产,不仅更好地满足用户,还大大减少了中间部分的浪费。如今,在竞争越来越低、产品价格越来越半透明的产业内,深度挖掘可以创造新的价值源泉。

报告显示,62%的企业正在大规模部署设备及用户价值的深度。产业物联网本质上面临着较高的云部署成本,在无法构建核心价值之前,企业对云部署的积极性不容小觑。国内工业制造业在一定程度上是这样的。

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今天,智能生产中系统需要构建的感官、分析、决策等功能都与物联网相关技术相关,迫使企业利用传感器和物联网平台收集数据,进一步利用大数据能力分析。场景中应用设备监控管理,产品如何用于创意服务都是相关的。目前,47%的企业部署了产业云,其中电子电器行业的传感器和平台应用尤为普遍,我们庞加莱主要是因为这个领域需要与消费者建立更密切的关系。

重组未来的商业模式,除了建立支持企业降低成本和提高效率的智能流程外,智能生产还可以应用于企业产品和服务的创意。而且,创意能力强的创业公司的大量流入也在挑战传统企业的地位。

因此,企业需要重新构建商业模式,构建价值。目前,产业企业商业模式定位主要有平台、规模化定制、“产品服务”、知识产权4种。平台型商业模式是远远响应确保各种软件服务和构建生态系统的水平产业。

大规模定制模型是指业务领域的垂直扩展。“产品服务”是指围绕客户的市场需求寻找新的解决方案。知识产权模式是指通过专利申请人制造技术壁垒占领市场。其中,自由选择前三个战略,将企业数量安排在30%、26%、24%以上。

但是每个型号的挑战都不同。人工智能人工智能对产业的影响主要来自两个方面。

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通过将人工智能应用于生产过程,智能提高了触摸质量,提高了生产力。第二,创意产品和服务的研发。目前国内制造业的自动化水平更低,在机器人应用量方面可以说是世界第一。

进一步构建机器学习,融合大数据,可以提高生产线的应对度,增加生产问题。通过流程自动化、质量监控等几乎政治宣传,宣传自己的产品和服务本身,深入融合人工智能技术,设计具有感官和判断力的产品,具有竞争力。典型的例子是自动驾驶。调查显示,一半以上的受访企业已经在生产和管理过程中使用人工智能,46%有计划生产人工智能产品和服务。

行业是中山,在汽车及汽车零部件领域,人工智能的部署比例远远高于其他。从本质上可以看出,人工智能的落地更多地适用于探索,市场接受度也比较悲观。

AI近年来沦为创业、资本市场的高频词,可以说AI领域经常出现多家独角兽企业。而且,人工智能企业的销售额也大幅增加。

如果摆脱自动化机器人的限制,大胆尝试更好的人工智能产品,并将其应用于场景,人工智能的发展将以相当大的概率无法保持这种快速增长。


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