工业领域正在发生前所未有的革命——当我们正在追赶消费经济、服务经济时,智能经济时代来了。我们必须对智能制造有足够的认知,智能制造是中国制造转型的弯道超车期。
6月3日,《ICT新视界》刊载文章《德国工业4.0调研:投资规模不可低估》,指出近期思略特咨询公司和普华永道联合市场研究机构TNSEmnid最近针对工业4.0进行调研,范围包括235家德国工业企业和员工,涉及制造和工程、电子和电气系统、信息与通信、汽车与流程等多个行业。
中国作为制造业大国与人口大国,工业是基础,必不可少,认为中国经济可以像美国一样主要靠消费推动的想法,有可能让中国走向债务国的深渊,而中国的债务化解能力、转嫁能力并不高。
在最近十年内,制造业先进国将会有大转型,在借助数字技术实现点对点精准定制的同时,因为大数据与智能互联的广泛应用,基于信息不对称的产能过剩有望大规模消失——根据客户需求产生精确订单,过剩的产品根本不会有出现的机会。
工业4.0解决方案的核心组件是能够对数据集中分析和应用。通过分析,可以集中审视企业流程,从而能够根据审视结果优化这些流程。
有汽车供应商通过实施大数据解决方案提升了交付产品的质量和可靠性,基于复杂的分析(高达8000亿数据条目以及50TB的年数据规模),这样的大数据方案实现了海量传感器数据的互联和处理。有了大数据方案,企业能够及时发现有缺陷的部件,从而在生产流程中尽早排除。
在2014年的汉诺威国际物流技术展览会(CeMAT)上,英特诺首次向全球展示其新型内部物流模块式输送机平台。根据不同的需求,英特诺可以为客户量身定制应用于不同驱动装置的输送机模块。虽然价格略高,但客户节约了更多的成本。
与此类似,德国最大的港口汉堡和软件开发商SAT进行合作,将卡车司机以及道路信息等连接起来,物流更高效,解决了货车空驶等难题。
技术支撑与训练有素的工人是关键,在上周召开的第七届中国云计算大会上,德国联邦外贸与投资署高级经理沙尔玛作了题为《德国政府在工业4.0的角色》的演讲,指出德国的工业4.0规划中,技术是重要的领域,而智能工厂将成为先锋。在德国的智能工厂,传感器以及机器通信等都是其中的关键部分。
从技术角度看,云计算是智能制造的重要领域。因为企业需要强大的网络来收集大量数据并进行处理。而在云计算领域,数据保护就是德国企业目前努力的方向。核心技术如机器人上的传感器等,也是关键技术。
根据前述调研报告,目前在所有受调查的德国企业中,1/5的企业已实现产业链上关键流程的数字化,他们希望部署完工业4.0解决方案之后的5年,生产效能能够提升18%以上。
智能制造大规模的投资正方兴未艾。未来5年,企业在工业4.0解决方案上的投资将占其所有投资的50%以上,预计到2020年,德国公司每年投资将高达400亿欧元。而在整个欧洲工业领域,每年投资可能达到1400亿欧元。
这是一个全球产业链、供应链重新整合的过程,这是高端制造向智能制造、数字制造、精确制造过渡的过程,如果说在上世纪的两场世界大战均起源于产能过剩,那么未来将通过没有硝烟的战场消灭过剩产能,而制造业的上下游将更加固化,低端发展中国家追赶将更不容易。
在智能时代,智能链条上的企业盈利将增加多少?产品和服务的数字化和互联互通后,物联网、务联网(InternetofServices)每年将平均贡献高达2~3个百分点的额外收入。这意味着德国工业企业每年将有高达300亿欧元的新增利润,整个欧洲则将高达1100亿欧元。
要想弯道超车,中国绝不能放过智能工业这一机会,务必要鼓励投资,鼓励创新。
关键字:工业智能化 产能过剩
引用地址:工业智能化能够消灭产能过剩?
6月3日,《ICT新视界》刊载文章《德国工业4.0调研:投资规模不可低估》,指出近期思略特咨询公司和普华永道联合市场研究机构TNSEmnid最近针对工业4.0进行调研,范围包括235家德国工业企业和员工,涉及制造和工程、电子和电气系统、信息与通信、汽车与流程等多个行业。
中国作为制造业大国与人口大国,工业是基础,必不可少,认为中国经济可以像美国一样主要靠消费推动的想法,有可能让中国走向债务国的深渊,而中国的债务化解能力、转嫁能力并不高。
在最近十年内,制造业先进国将会有大转型,在借助数字技术实现点对点精准定制的同时,因为大数据与智能互联的广泛应用,基于信息不对称的产能过剩有望大规模消失——根据客户需求产生精确订单,过剩的产品根本不会有出现的机会。
工业4.0解决方案的核心组件是能够对数据集中分析和应用。通过分析,可以集中审视企业流程,从而能够根据审视结果优化这些流程。
有汽车供应商通过实施大数据解决方案提升了交付产品的质量和可靠性,基于复杂的分析(高达8000亿数据条目以及50TB的年数据规模),这样的大数据方案实现了海量传感器数据的互联和处理。有了大数据方案,企业能够及时发现有缺陷的部件,从而在生产流程中尽早排除。
在2014年的汉诺威国际物流技术展览会(CeMAT)上,英特诺首次向全球展示其新型内部物流模块式输送机平台。根据不同的需求,英特诺可以为客户量身定制应用于不同驱动装置的输送机模块。虽然价格略高,但客户节约了更多的成本。
与此类似,德国最大的港口汉堡和软件开发商SAT进行合作,将卡车司机以及道路信息等连接起来,物流更高效,解决了货车空驶等难题。
技术支撑与训练有素的工人是关键,在上周召开的第七届中国云计算大会上,德国联邦外贸与投资署高级经理沙尔玛作了题为《德国政府在工业4.0的角色》的演讲,指出德国的工业4.0规划中,技术是重要的领域,而智能工厂将成为先锋。在德国的智能工厂,传感器以及机器通信等都是其中的关键部分。
从技术角度看,云计算是智能制造的重要领域。因为企业需要强大的网络来收集大量数据并进行处理。而在云计算领域,数据保护就是德国企业目前努力的方向。核心技术如机器人上的传感器等,也是关键技术。
根据前述调研报告,目前在所有受调查的德国企业中,1/5的企业已实现产业链上关键流程的数字化,他们希望部署完工业4.0解决方案之后的5年,生产效能能够提升18%以上。
智能制造大规模的投资正方兴未艾。未来5年,企业在工业4.0解决方案上的投资将占其所有投资的50%以上,预计到2020年,德国公司每年投资将高达400亿欧元。而在整个欧洲工业领域,每年投资可能达到1400亿欧元。
这是一个全球产业链、供应链重新整合的过程,这是高端制造向智能制造、数字制造、精确制造过渡的过程,如果说在上世纪的两场世界大战均起源于产能过剩,那么未来将通过没有硝烟的战场消灭过剩产能,而制造业的上下游将更加固化,低端发展中国家追赶将更不容易。
在智能时代,智能链条上的企业盈利将增加多少?产品和服务的数字化和互联互通后,物联网、务联网(InternetofServices)每年将平均贡献高达2~3个百分点的额外收入。这意味着德国工业企业每年将有高达300亿欧元的新增利润,整个欧洲则将高达1100亿欧元。
要想弯道超车,中国绝不能放过智能工业这一机会,务必要鼓励投资,鼓励创新。
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(文章来源:中科罗伯特机器人学院) 工业机器人已经在流水线上工作了数十年,但它们只是肌肉。工业机器人将大件抬起就位,而人类则负责精细的操作,如拧入微小的零件。工业机器人的环境是高度组织化,而传统的工业机器人不够聪明,它们还不能和人类近距离的接触。
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传统的工业机器人只是简单的代替人类进行
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