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工业互联网

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传感器+大数据=工业互联网?

智能科技类 陈宽#14530 2018-01-29 10:57 发表了文章 来自相关话题

随着经济增长的不确定性增加,工业客户开始将注意力从提高生产力转向提高利润率,大数据的概念也越来越火爆。有了大数据和传感器,GE希望打造出一个工业系统的互联网,进一步提高能源效率。


据GE工业互联网项目负责人,前思科高管WilliamRuh透露,GE的工业互联网构想诞生于数年前的金融危机时期。随着经济增长的不确定性 查看全部
随着经济增长的不确定性增加,工业客户开始将注意力从提高生产力转向提高利润率,大数据的概念也越来越火爆。有了大数据和传感器,GE希望打造出一个工业系统的互联网,进一步提高能源效率。


据GE工业互联网项目负责人,前思科高管WilliamRuh透露,GE的工业互联网构想诞生于数年前的金融危机时期。随着经济增长的不确定性
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富士康“变脸”:郭台铭的工业互联网战略观及其野心

其它类 其中之一 2017-12-18 14:09 发表了文章 来自相关话题

富士康要“变脸”了

近日,媒体披露:鸿海董事会日前通过决议,拟由旗下子公司富士康工业互联网股份有限公司(Foxconn Industrial Internet Co., Ltd. 简称FII)申请在上海证券交易所上市,申请审核通过日期尚未确定。鸿海将于2018年1月召开临时股东大会,就有关FII上市计划进行表决。 查看全部
富士康要“变脸”了

近日,媒体披露:鸿海董事会日前通过决议,拟由旗下子公司富士康工业互联网股份有限公司(Foxconn Industrial Internet Co., Ltd. 简称FII)申请在上海证券交易所上市,申请审核通过日期尚未确定。鸿海将于2018年1月召开临时股东大会,就有关FII上市计划进行表决。
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pikaqiu 发表了文章 来自相关话题

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德国工业4.0的实例考察与中国启发

机械自动化类 安迪 2016-05-31 16:55 发表了文章 来自相关话题

为深入了解德国工业4.0进展情况,前不久我们赴德国、奥地利开展了实地调研,走访了德国博世集团中央研究院及其位于德奥两国的多个重要工厂、弗劳恩霍夫研究所等机构,重点与一线管理者和员工进行了深度交流,从中得到了一些新的启发。

德国一线管理者和员工对工业4.0的普遍认识

与我们座谈的一线管理者和员工基本都在企业工作过2 查看全部
为深入了解德国工业4.0进展情况,前不久我们赴德国、奥地利开展了实地调研,走访了德国博世集团中央研究院及其位于德奥两国的多个重要工厂、弗劳恩霍夫研究所等机构,重点与一线管理者和员工进行了深度交流,从中得到了一些新的启发。

德国一线管理者和员工对工业4.0的普遍认识

与我们座谈的一线管理者和员工基本都在企业工作过2
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一张图带你了解工业4.0时代

智能科技类 David 2016-04-08 10:25 发表了文章 来自相关话题

 
 
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传感器+大数据=工业互联网?

智能科技类 陈宽#14530 2018-01-29 10:57 发表了文章 来自相关话题

随着经济增长的不确定性增加,工业客户开始将注意力从提高生产力转向提高利润率,大数据的概念也越来越火爆。有了大数据和传感器,GE希望打造出一个工业系统的互联网,进一步提高能源效率。


据GE工业互联网项目负责人,前思科高管WilliamRuh透露,GE的工业互联网构想诞生于数年前的金融危机时期。随着经济增长的不确定性增加,工业客户开始将注意力从提高生产力转向提高利润率。大数据的概念也越来越火爆,最终,WilliamRuh的团队开始考虑,是不是该制定一个GE产品的“数据战略”。

GE(通用电气)为未来业务起了一个响亮的名字——工业互联网。这是GE的研发部门杜撰出来的名词,GE希望通过在其产品中增加更多的传感器来获取海量数据,并最终帮助公司提高其机车飞机引擎、核磁共振仪器等设备的能源效率。

GE计划未来三年在“工业互联网”项目上投入15亿美元,其中一部分预算将用于支持在加州圣拉蒙市新成立的软件研发中心的研究项目。例如,该研究中心的机器学习专家AnilVarma正在实验如何筛选GE生产的2万台喷气引擎中的不易察觉的警报信号,以此来预测哪些设备需要进行维护。对于某些型号的引擎,Varma的算法能够提前一个月预测其维护需求,预测准确率达到70%,这可以极大减少飞行延误。








大数据引擎

过去,GE的飞机引擎中的传感器都是被动模式——直到出现故障才会在仪表盘上亮红灯。这类传感器有很多,例如测量温度、压力和电压,这些传感数据过去很少被保留和研究。在大多数飞行中,引擎只会保留三个平均值,分别是起飞、巡航和降落数据。

根据Varma的介绍,GE的下一代GEnX引擎中(装备波音787飞机)将会保留每次飞行的所有基础数据,甚至会从飞机实时传输回GE分析。这样一台引擎一年产生的数据量甚至会超过GE航空业务历史上所有的数据。

虽然机器间通过传感器通讯已经不是什么新概念(例如物联网),但是GE的业务规模能让这种想法得到更快实现。“我们有最大规模的工业数据集,因为我们运营这些设备已经很长时间,”Varma说道。“我们同时掌握历史数据并监测未来数据,这让我们能够测试任何算法的可行性。”

据GE工业互联网项目负责人,前思科高管WilliamRuh透露,GE的工业互联网构想诞生于数年前的金融危机时期。随着经济增长的不确定性增加,工业客户开始将注意力从提高生产力转向提高利润率。大数据的概念也越来越火爆,最终,WilliamRuh的团队开始考虑,是不是该制定一个GE产品的“数据战略”。

突破物理极限的1%

哥伦比亚大学数据科学与工程学院教授VenkatVenkatasubramanian认为,GE应用大数据技术解决工业问题未必会一帆风顺。对于一家商业零售公司来说,能够发现消费者数据之间的关联就已经足够,例如,著名的啤酒尿布理论。在这种初级应用中,目前标准的机器学习算法就能够胜任。但是对于复杂的物理系统来说,数据模型还需要能够解释关联背后的原因。

在GE的圣拉蒙软件研发中心,研究人员正在开发新的用户界面,通过地图、模拟以及类似Twitter的设备社会化网络帮助人们进行工业数据的可视化。其中一个实验室有很多大屏幕显示器与微软的Kinect体感游戏设备连接,电厂的工人可以通过手势与数据可视化界面互动,帮助制定区域电网的操作决定。

GE还与加拿大一家电力公司通过分析卫星影像、天气地图当地停电记录等数据预测树木修剪的热点地区(掉落的树枝是雷电导致停电的主要原因之一)。

此外GE还与纽约市的一家医疗中心合作在病床和医疗设备中植入传感器,降低空床率,提高病人的接待能力。

Ruh相信即使是很小的进步也会产生巨大的效应。GE本周发布的报告估测,每提高1%的燃油效率,航空业每年能节省20亿美元,而能源行业则能节省40亿美元。要知道,GE的油气管道和电力设备每年承载着全球25%的电力输送。

“我们的运营效率能提高1%,但这一目标已经无法通过更好的设备实现,因为我们已经将物理学发挥到了极致。”Ruh说道。

显然,GE已经有了答案,那就是传感器+大数据的“工业互联网”。  查看全部
随着经济增长的不确定性增加,工业客户开始将注意力从提高生产力转向提高利润率,大数据的概念也越来越火爆。有了大数据和传感器,GE希望打造出一个工业系统的互联网,进一步提高能源效率。


据GE工业互联网项目负责人,前思科高管WilliamRuh透露,GE的工业互联网构想诞生于数年前的金融危机时期。随着经济增长的不确定性增加,工业客户开始将注意力从提高生产力转向提高利润率。大数据的概念也越来越火爆,最终,WilliamRuh的团队开始考虑,是不是该制定一个GE产品的“数据战略”。

GE(通用电气)为未来业务起了一个响亮的名字——工业互联网。这是GE的研发部门杜撰出来的名词,GE希望通过在其产品中增加更多的传感器来获取海量数据,并最终帮助公司提高其机车飞机引擎、核磁共振仪器等设备的能源效率。

GE计划未来三年在“工业互联网”项目上投入15亿美元,其中一部分预算将用于支持在加州圣拉蒙市新成立的软件研发中心的研究项目。例如,该研究中心的机器学习专家AnilVarma正在实验如何筛选GE生产的2万台喷气引擎中的不易察觉的警报信号,以此来预测哪些设备需要进行维护。对于某些型号的引擎,Varma的算法能够提前一个月预测其维护需求,预测准确率达到70%,这可以极大减少飞行延误。


微信截图_20180129105628.png



大数据引擎

过去,GE的飞机引擎中的传感器都是被动模式——直到出现故障才会在仪表盘上亮红灯。这类传感器有很多,例如测量温度、压力和电压,这些传感数据过去很少被保留和研究。在大多数飞行中,引擎只会保留三个平均值,分别是起飞、巡航和降落数据。

根据Varma的介绍,GE的下一代GEnX引擎中(装备波音787飞机)将会保留每次飞行的所有基础数据,甚至会从飞机实时传输回GE分析。这样一台引擎一年产生的数据量甚至会超过GE航空业务历史上所有的数据。

虽然机器间通过传感器通讯已经不是什么新概念(例如物联网),但是GE的业务规模能让这种想法得到更快实现。“我们有最大规模的工业数据集,因为我们运营这些设备已经很长时间,”Varma说道。“我们同时掌握历史数据并监测未来数据,这让我们能够测试任何算法的可行性。”

据GE工业互联网项目负责人,前思科高管WilliamRuh透露,GE的工业互联网构想诞生于数年前的金融危机时期。随着经济增长的不确定性增加,工业客户开始将注意力从提高生产力转向提高利润率。大数据的概念也越来越火爆,最终,WilliamRuh的团队开始考虑,是不是该制定一个GE产品的“数据战略”。

突破物理极限的1%

哥伦比亚大学数据科学与工程学院教授VenkatVenkatasubramanian认为,GE应用大数据技术解决工业问题未必会一帆风顺。对于一家商业零售公司来说,能够发现消费者数据之间的关联就已经足够,例如,著名的啤酒尿布理论。在这种初级应用中,目前标准的机器学习算法就能够胜任。但是对于复杂的物理系统来说,数据模型还需要能够解释关联背后的原因。

在GE的圣拉蒙软件研发中心,研究人员正在开发新的用户界面,通过地图、模拟以及类似Twitter的设备社会化网络帮助人们进行工业数据的可视化。其中一个实验室有很多大屏幕显示器与微软的Kinect体感游戏设备连接,电厂的工人可以通过手势与数据可视化界面互动,帮助制定区域电网的操作决定。

GE还与加拿大一家电力公司通过分析卫星影像、天气地图当地停电记录等数据预测树木修剪的热点地区(掉落的树枝是雷电导致停电的主要原因之一)。

此外GE还与纽约市的一家医疗中心合作在病床和医疗设备中植入传感器,降低空床率,提高病人的接待能力。

Ruh相信即使是很小的进步也会产生巨大的效应。GE本周发布的报告估测,每提高1%的燃油效率,航空业每年能节省20亿美元,而能源行业则能节省40亿美元。要知道,GE的油气管道和电力设备每年承载着全球25%的电力输送。

“我们的运营效率能提高1%,但这一目标已经无法通过更好的设备实现,因为我们已经将物理学发挥到了极致。”Ruh说道。

显然,GE已经有了答案,那就是传感器+大数据的“工业互联网”。 
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富士康“变脸”:郭台铭的工业互联网战略观及其野心

其它类 其中之一 2017-12-18 14:09 发表了文章 来自相关话题

富士康要“变脸”了

近日,媒体披露:鸿海董事会日前通过决议,拟由旗下子公司富士康工业互联网股份有限公司(Foxconn Industrial Internet Co., Ltd. 简称FII)申请在上海证券交易所上市,申请审核通过日期尚未确定。鸿海将于2018年1月召开临时股东大会,就有关FII上市计划进行表决。

你能想象到:人们心目中的“代工厂”富士康,怎么会与“工业互联网”这么时髦的概念挂上钩?而且是直接申请在上海证券交易所上市?

据[造奇智能产业新媒体]查询工商登记资料了解到,富士康工业互联网股份有限公司是2017年7月21日变更的,公司原名为2015年3月6日注册的福匠科技(深圳)有限公司的。同期变更的项目还包括[许可经营项目],






从上面看出,这家公司当初注册时承载着富士康发展工业机器人的使命,近几年来,随着一线操作员工荒的出现,富士康发起号称100万台大规模的工业机器人(机器臂)运动,以缓解用工短缺、提升质量稳定性等。

随着形势的变化,富士康对于数据的重视程度越来越高,这点可以从郭台铭参加今年6月在贵阳举办的中国国际大数据峰会的发言可窥见一二。央视《对话》栏目组主持人陈伟鸿提问郭台铭:






陈伟鸿:您2011年提出,要用一百万台机器来替换生产线上的工人,现在实现了吗?

郭台铭:目前没有实现,现在才有5万台。

陈伟鸿:太贵了吗?

郭台铭:不是,整个大数据的积累有很多工艺在做改变,我们要积累到一定的大数据和参数。应该讲机械的智慧还达不到人手的精巧。比如我们做机器人的手的抓取,就用了两年多的时间。机器人要真正实现组装作业的大量生产,还应该有五到十年的时间。

       但是将来很多的检测,机件的维修管理,大数据的分析还是要人脑的管理。我认为花30年的时间,让单纯的劳力,重的工作由设备和机器人取代,那就需要大数据的分析,现在大数据的数量还不足以支撑全面的无人化。

一个月后,主导工业机器人的公司被变更为主营工业互联网技术和解决方案的公司。

12月4日,在第四届世界互联网大会·乌镇峰会上,郭台铭进一步宣布:富士康将逐步开放工业互联网数据,“我们将提供工业互联网的数据和平台,帮助中小企业实现转型升级”。

变脸背后的动因

“代工厂”是富士康一直以来非常清晰的标签,而且无论是媒体上还是各路专家的演讲、私底下的交流中,这个词总是无法回避。“成也萧何,败也萧何”,特色鲜明的标签一方面吸引大众的目光,甚至每次谈到苹果手机(iPhone)时,人们总部不自觉的扯上几句富士康,这样显得表达更加厚重。

其实,改革开放初期的广东,经济形态主要是外向型的加工厂,“三来一补”(即来料加工、来样加工、来件装配和补偿贸易)是当时的统称。没有资源优势、只有政策和土地的企业走上了代加工贴牌生产的道路,从台湾迁到广东的富士康也不例外。

明年就是改革开放四十周年了,1978年以来,中国经济体量超过日本,跃居世界第二。工厂形态也几近变迁,在郭台铭眼中的富士康,“从20年前起我们就不只是代工了。我们从OEM,到JDSM,到ODM,再到IDM,一直都在改变。我们的机械技术是很精密的,我们的人工智能起步也很早。”

郭台铭直言,他“最反感”别人介绍他时使用“最大代工厂”来形容富士康。






由此看来,转型(更准确的说法是进化)的决心早已铸就,路径也逐渐清晰,“最大代工厂”的帽子最终是要摘掉的。郭台铭最近参加的公开活动是2017《财富》全球论坛,他参加了 主题为“智能制造和万物互联” 的分论坛。






在论坛上,他针对工业互联网与消费互联网进行了一番比较:“工业互联网时代,数字经济分为两种,一种是消费型数字经济,这种是可以有误差存在的。另一种就是制造型数字经济,它要求更准确。比如未来我们将逐步开放工业互联网,共享数据信息,服务于鞋子、服装、五金等小型实体经济制造行业。”从中可以看出,他是站在工业与制造的角度来理解“+互联网”的。

说起富士康与工业互联网的渊源,实际上早有思考与行动。2016年2月1日,工信部指导下成立的工业互联网产业联盟(简称AII)成立的时候,富士康科技集团就成为了AII首批理事单位,副总裁简宜彬代表富士康集团在联盟担任理事代表,并在联盟组织的大会上做过《富士康科技集团:工业互联网与工业4.0》的分享。

“制造业的未来,是制造业+互联网。”
郭台铭说,过去五年来,富士康一直致力转型成为工业互联网的智能制造平台。在此期间,把云计算、移动资讯、物联网、大数据、人工智能、网络平台和机器人技术结合起来,整合为一个垂直集成的工业互联网平台。

另外一位资深互联网人、阿里巴巴集团首席技术官王坚博士在周末举行的钛媒体年度大会上,亦在力透纸背的道出“制造业与互联网”的关系——“没有互联网的制造业没有未来,没有制造业的互联网更没有未来”。






工业人和互联网人,前所未有地、以彼此相向的方式大踏步奔跑,这里透漏着数据、跨界、商业利益及未来趋势。毫无疑问,数据驱动的工业互联网正在成为这两拨人的共识,也是他们之间进行跨越融合的“最大公约数”。

对数据的热衷,不是互联网公司的专利,也不是他们从第一天就意识到数据价值的。但这种数据意识一旦建立,并在商业运作中获利越来越多,向下扎根的结果是“数据基因”的注入。当互联网中的人们在衣食住行的数据及行为特征被广泛圈定,寻找更广袤的数据源地尤其是丰富产业链条的工业和制造,成为下一个“数据金矿”。

而工业人亦在进化中升维思考,“传统的制造工艺必须有互联网思维。”郭台铭说,富士康要控制资讯流、技术流、金融流、人员流、过程流、货物流,以提高业务运营的品质和效率。这不仅是富士康向工业互联网转型的核心竞争力,而且也证实了是从大型制造商走向创新型工业的开始。

 “随时随地精确且高效的数据收集是工业互联网平台的特质,这将是制造业新的竞争优势”。郭台铭说,工业互联网平台要求实现制造业的数字化、网络化和智能化。“

郭台铭透露,“目前我们正在开发一个大容量的8K(分辨率为7680×4320像素)影像数据+人工智能平台标准,而且我们已经在图像识别和微修复技术领域使用了这个标准,使一些工业制造过程能够执行自动发现和修复功能。”

最新的进展是,与人工智能明星科学家吴恩达的AI合作(详情:重磅 | AI为制造业打call!吴恩达已经与富士康“牵手”了)已经开始了,从合作内容来看,这将势必大大加快富士康在人工智能应用层面的步伐。也有业界评论说, 此时借力吴恩达landing.ai公司对外发布,使富士康更具有新技术元素,也对富士康旗下的工业互联网公司上海上市带来正向帮助。






到目前为止,外界还没有看到富士康的工业互联网战略路线图,呈现的只是富士康对外演讲的只言片语。

“我们未来的目标,不仅是在富士康内部使用我们的工业互联网平台,也将在更多中小型企业从传统制造业向工业互联网企业蜕变中扮演合作伙伴的角色。” 

“为了扩张我们的科技服务,从传统代工业转型为中小企业制造商的工业互联网平台服务公司,富士康也把平台的服务拓展到农业服务。郭台铭道出了富士康“工业互联网战略”的野心。 查看全部
富士康要“变脸”了

近日,媒体披露:鸿海董事会日前通过决议,拟由旗下子公司富士康工业互联网股份有限公司(Foxconn Industrial Internet Co., Ltd. 简称FII)申请在上海证券交易所上市,申请审核通过日期尚未确定。鸿海将于2018年1月召开临时股东大会,就有关FII上市计划进行表决。

你能想象到:人们心目中的“代工厂”富士康,怎么会与“工业互联网”这么时髦的概念挂上钩?而且是直接申请在上海证券交易所上市?

据[造奇智能产业新媒体]查询工商登记资料了解到,富士康工业互联网股份有限公司是2017年7月21日变更的,公司原名为2015年3月6日注册的福匠科技(深圳)有限公司的。同期变更的项目还包括[许可经营项目],

微信截图_20171218140620.png


从上面看出,这家公司当初注册时承载着富士康发展工业机器人的使命,近几年来,随着一线操作员工荒的出现,富士康发起号称100万台大规模的工业机器人(机器臂)运动,以缓解用工短缺、提升质量稳定性等。

随着形势的变化,富士康对于数据的重视程度越来越高,这点可以从郭台铭参加今年6月在贵阳举办的中国国际大数据峰会的发言可窥见一二。央视《对话》栏目组主持人陈伟鸿提问郭台铭:

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陈伟鸿:您2011年提出,要用一百万台机器来替换生产线上的工人,现在实现了吗?

郭台铭:目前没有实现,现在才有5万台。

陈伟鸿:太贵了吗?

郭台铭:不是,整个大数据的积累有很多工艺在做改变,我们要积累到一定的大数据和参数。应该讲机械的智慧还达不到人手的精巧。比如我们做机器人的手的抓取,就用了两年多的时间。机器人要真正实现组装作业的大量生产,还应该有五到十年的时间。

       但是将来很多的检测,机件的维修管理,大数据的分析还是要人脑的管理。我认为花30年的时间,让单纯的劳力,重的工作由设备和机器人取代,那就需要大数据的分析,现在大数据的数量还不足以支撑全面的无人化。

一个月后,主导工业机器人的公司被变更为主营工业互联网技术和解决方案的公司。

12月4日,在第四届世界互联网大会·乌镇峰会上,郭台铭进一步宣布:富士康将逐步开放工业互联网数据,“我们将提供工业互联网的数据和平台,帮助中小企业实现转型升级”。

变脸背后的动因

“代工厂”是富士康一直以来非常清晰的标签,而且无论是媒体上还是各路专家的演讲、私底下的交流中,这个词总是无法回避。“成也萧何,败也萧何”,特色鲜明的标签一方面吸引大众的目光,甚至每次谈到苹果手机(iPhone)时,人们总部不自觉的扯上几句富士康,这样显得表达更加厚重。

其实,改革开放初期的广东,经济形态主要是外向型的加工厂,“三来一补”(即来料加工、来样加工、来件装配和补偿贸易)是当时的统称。没有资源优势、只有政策和土地的企业走上了代加工贴牌生产的道路,从台湾迁到广东的富士康也不例外。

明年就是改革开放四十周年了,1978年以来,中国经济体量超过日本,跃居世界第二。工厂形态也几近变迁,在郭台铭眼中的富士康,“从20年前起我们就不只是代工了。我们从OEM,到JDSM,到ODM,再到IDM,一直都在改变。我们的机械技术是很精密的,我们的人工智能起步也很早。”

郭台铭直言,他“最反感”别人介绍他时使用“最大代工厂”来形容富士康。

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由此看来,转型(更准确的说法是进化)的决心早已铸就,路径也逐渐清晰,“最大代工厂”的帽子最终是要摘掉的。郭台铭最近参加的公开活动是2017《财富》全球论坛,他参加了 主题为“智能制造和万物互联” 的分论坛。

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在论坛上,他针对工业互联网与消费互联网进行了一番比较:“工业互联网时代,数字经济分为两种,一种是消费型数字经济,这种是可以有误差存在的。另一种就是制造型数字经济,它要求更准确。比如未来我们将逐步开放工业互联网,共享数据信息,服务于鞋子、服装、五金等小型实体经济制造行业。”从中可以看出,他是站在工业与制造的角度来理解“+互联网”的。

说起富士康与工业互联网的渊源,实际上早有思考与行动。2016年2月1日,工信部指导下成立的工业互联网产业联盟(简称AII)成立的时候,富士康科技集团就成为了AII首批理事单位,副总裁简宜彬代表富士康集团在联盟担任理事代表,并在联盟组织的大会上做过《富士康科技集团:工业互联网与工业4.0》的分享。

“制造业的未来,是制造业+互联网。”
郭台铭说,过去五年来,富士康一直致力转型成为工业互联网的智能制造平台。在此期间,把云计算、移动资讯、物联网、大数据、人工智能、网络平台和机器人技术结合起来,整合为一个垂直集成的工业互联网平台。

另外一位资深互联网人、阿里巴巴集团首席技术官王坚博士在周末举行的钛媒体年度大会上,亦在力透纸背的道出“制造业与互联网”的关系——“没有互联网的制造业没有未来,没有制造业的互联网更没有未来”。

微信截图_20171218140709.png


工业人和互联网人,前所未有地、以彼此相向的方式大踏步奔跑,这里透漏着数据、跨界、商业利益及未来趋势。毫无疑问,数据驱动的工业互联网正在成为这两拨人的共识,也是他们之间进行跨越融合的“最大公约数”。

对数据的热衷,不是互联网公司的专利,也不是他们从第一天就意识到数据价值的。但这种数据意识一旦建立,并在商业运作中获利越来越多,向下扎根的结果是“数据基因”的注入。当互联网中的人们在衣食住行的数据及行为特征被广泛圈定,寻找更广袤的数据源地尤其是丰富产业链条的工业和制造,成为下一个“数据金矿”。

而工业人亦在进化中升维思考,“传统的制造工艺必须有互联网思维。”郭台铭说,富士康要控制资讯流、技术流、金融流、人员流、过程流、货物流,以提高业务运营的品质和效率。这不仅是富士康向工业互联网转型的核心竞争力,而且也证实了是从大型制造商走向创新型工业的开始。

 “随时随地精确且高效的数据收集是工业互联网平台的特质,这将是制造业新的竞争优势”。郭台铭说,工业互联网平台要求实现制造业的数字化、网络化和智能化。“

郭台铭透露,“目前我们正在开发一个大容量的8K(分辨率为7680×4320像素)影像数据+人工智能平台标准,而且我们已经在图像识别和微修复技术领域使用了这个标准,使一些工业制造过程能够执行自动发现和修复功能。”

最新的进展是,与人工智能明星科学家吴恩达的AI合作(详情:重磅 | AI为制造业打call!吴恩达已经与富士康“牵手”了)已经开始了,从合作内容来看,这将势必大大加快富士康在人工智能应用层面的步伐。也有业界评论说, 此时借力吴恩达landing.ai公司对外发布,使富士康更具有新技术元素,也对富士康旗下的工业互联网公司上海上市带来正向帮助。

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到目前为止,外界还没有看到富士康的工业互联网战略路线图,呈现的只是富士康对外演讲的只言片语。

“我们未来的目标,不仅是在富士康内部使用我们的工业互联网平台,也将在更多中小型企业从传统制造业向工业互联网企业蜕变中扮演合作伙伴的角色。” 

“为了扩张我们的科技服务,从传统代工业转型为中小企业制造商的工业互联网平台服务公司,富士康也把平台的服务拓展到农业服务。郭台铭道出了富士康“工业互联网战略”的野心。
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德国工业4.0的实例考察与中国启发

机械自动化类 安迪 2016-05-31 16:55 发表了文章 来自相关话题

为深入了解德国工业4.0进展情况,前不久我们赴德国、奥地利开展了实地调研,走访了德国博世集团中央研究院及其位于德奥两国的多个重要工厂、弗劳恩霍夫研究所等机构,重点与一线管理者和员工进行了深度交流,从中得到了一些新的启发。

德国一线管理者和员工对工业4.0的普遍认识

与我们座谈的一线管理者和员工基本都在企业工作过20年以上,对企业转型升级过程有着深切体会,他们的认识主要来自于一线实践。

1、工业4.0更多是“进化(evolution)”而非“革命(revolution)”

一方面,工业4.0是很多类先进技术不断进步和相互融合的结果,目前还看不到类似蒸汽机那样具有决定性影响的单个核心技术。另一方面,这些先进技术的应用已有较长历史。比如,西门子公司1982年就开始对工厂进行数字化改造,大众集团1995年就在研发设计环节使用3D打印技术,博世集团在“机器互联”方面也有超过15年的实践经验。企业生产效率的提高,总体上是持续渐进式的而非跳跃式的。事实上,很多一线管理者认为,工业4.0可以被视作精益生产方式的延续。

2、要实现工业4.0,最关键因素是人,最难也是人

博世集团提出,对工厂进行数字化、智能化改造的最终目的是给员工及管理者更好的决策支持辅助,效率提升最终还要依靠人的决策和行动。比如,对于那些原来依附于工程师的“暗默的知识”,可以通过数字化工具“显性化”地记录、整理和积累并标准化推广应用,从而提升新员工的工作效率。但同时,实现工业4.0面临的最主要挑战也集中在人力资源方面,包括员工观念难以转变,知识更新速度太快,目前在岗的绝大多数员工缺少应用数字化技术的早期经历,工作的内容、程序和环境都发生了明显变化等。

3、工业4.0的实现将是一个长期过程

他们认为,目前还没有任何一个工厂能够完全实现工业4.0的愿景。调研中发现,德国一些生产其最具全球竞争力产品的工厂,比如博世集团生产柴油发动机高压共轨喷嘴的工厂,也只是在局部有一些工业4.0的应用。多数一线管理者认为,欧美国家要真正实现工业4.0,至少也需要15年时间。

4、工业4.0的应用进展,在不同行业中差别很大

目前来看,两类行业应用进展较快,一类是产品具有多品种、小批量、精度要求高、交付时效性强等特点的行业,如工业元器件制造等;另一类是零部件数量多、生产组织复杂的行业,如汽车制造等。其余行业则相对较慢,比如医药制造行业长期以来更关注药物安全性而非成本控制,在生产制造环节多数连3.0都达不到。

启示

结合之前的了解和此次调研情况,我们对工业4.0及其对我国的借鉴意义,有以下几点认识。

1、从实现方式看,工业 4.0是一个基于共识、各方分工协作的完整体系

工业4.0内涵丰富,包括技术革命、生产组织变革、标准体系建设、商业模式再造及价值链重构等。但从如何推动实现的角度看,工业4.0可以被视为一个基于共识、各方分工协作的完整体系。德国制造业各利益相关主体对竞争力提高路径有同样的“话语体系”,政府部门、各类型企业及科研院所对自己在工业4.0中的定位、任务等都有较为清晰的认识,也深知各方都是构建这个宏大产业生态系统中必不可少的一环。因此,工业4.0不是规划,也不仅仅是愿景展示,更是各方达成共识、共同努力的行动纲领。其借鉴意义在于,规划或方案等能否成功,更多取决于前期形成过程中是否最大限度地达成各方共识,找到适合所处发展阶段和基本国情的各方合作共赢平衡点。

2、要正确认识工业4.0与企业竞争力之间的关系,工业4.0目前只能是部分企业转型升级的选择之一

工业4.0是德国针对自身产业发展问题提出的系统解决方案,主要是解决在技术研发、质量控制等达到相当水平之后进一步提高效率的问题。调研发现,在德国一些很具竞争力的工厂,工业4.0的应用反而不多,其原因是工业4.0的前期投入很大,并且不是当下解决该工厂面临主要问题的最有效方式。德国企业目前具备的竞争力,绝不是来自于工业4.0,而是其长期以来稳步发展、持续创新改进的结果。工业4.0只是企业竞争力来源的一种,绝不是全部,也解决不了我国很多企业面临的核心技术掌握不足等难点问题。因此,重要的是引导我国企业正视自身问题,脚踏实地,对确实需要引入工业4.0解决方案的企业可以鼓励,但同时支持企业不断寻找更符合自身需求的、更经济的转型升级方案,切忌借概念一哄而上。

3、对“机器替代人”等类似提法应该慎重

调研发现,很多德国一线管理者对“机器替代人”的提法持保留态度。我们理解,除德国劳动力市场偏紧、工会组织强大等因素之外,更重要的是这会引发企业管理者和员工之间的紧张关系,减少双方对企业转型升级问题的共识,而且短期内“机器替代人”在很多领域既不现实、也不经济。我们认为,这个观点是有借鉴意义的,要牢固树立“人是最核心要素”这个观念,尽量减少和避免类似提法对广大劳动者队伍的负面影响。
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为深入了解德国工业4.0进展情况,前不久我们赴德国、奥地利开展了实地调研,走访了德国博世集团中央研究院及其位于德奥两国的多个重要工厂、弗劳恩霍夫研究所等机构,重点与一线管理者和员工进行了深度交流,从中得到了一些新的启发。

德国一线管理者和员工对工业4.0的普遍认识

与我们座谈的一线管理者和员工基本都在企业工作过20年以上,对企业转型升级过程有着深切体会,他们的认识主要来自于一线实践。

1、工业4.0更多是“进化(evolution)”而非“革命(revolution)”

一方面,工业4.0是很多类先进技术不断进步和相互融合的结果,目前还看不到类似蒸汽机那样具有决定性影响的单个核心技术。另一方面,这些先进技术的应用已有较长历史。比如,西门子公司1982年就开始对工厂进行数字化改造,大众集团1995年就在研发设计环节使用3D打印技术,博世集团在“机器互联”方面也有超过15年的实践经验。企业生产效率的提高,总体上是持续渐进式的而非跳跃式的。事实上,很多一线管理者认为,工业4.0可以被视作精益生产方式的延续。

2、要实现工业4.0,最关键因素是人,最难也是人

博世集团提出,对工厂进行数字化、智能化改造的最终目的是给员工及管理者更好的决策支持辅助,效率提升最终还要依靠人的决策和行动。比如,对于那些原来依附于工程师的“暗默的知识”,可以通过数字化工具“显性化”地记录、整理和积累并标准化推广应用,从而提升新员工的工作效率。但同时,实现工业4.0面临的最主要挑战也集中在人力资源方面,包括员工观念难以转变,知识更新速度太快,目前在岗的绝大多数员工缺少应用数字化技术的早期经历,工作的内容、程序和环境都发生了明显变化等。

3、工业4.0的实现将是一个长期过程

他们认为,目前还没有任何一个工厂能够完全实现工业4.0的愿景。调研中发现,德国一些生产其最具全球竞争力产品的工厂,比如博世集团生产柴油发动机高压共轨喷嘴的工厂,也只是在局部有一些工业4.0的应用。多数一线管理者认为,欧美国家要真正实现工业4.0,至少也需要15年时间。

4、工业4.0的应用进展,在不同行业中差别很大

目前来看,两类行业应用进展较快,一类是产品具有多品种、小批量、精度要求高、交付时效性强等特点的行业,如工业元器件制造等;另一类是零部件数量多、生产组织复杂的行业,如汽车制造等。其余行业则相对较慢,比如医药制造行业长期以来更关注药物安全性而非成本控制,在生产制造环节多数连3.0都达不到。

启示

结合之前的了解和此次调研情况,我们对工业4.0及其对我国的借鉴意义,有以下几点认识。

1、从实现方式看,工业 4.0是一个基于共识、各方分工协作的完整体系

工业4.0内涵丰富,包括技术革命、生产组织变革、标准体系建设、商业模式再造及价值链重构等。但从如何推动实现的角度看,工业4.0可以被视为一个基于共识、各方分工协作的完整体系。德国制造业各利益相关主体对竞争力提高路径有同样的“话语体系”,政府部门、各类型企业及科研院所对自己在工业4.0中的定位、任务等都有较为清晰的认识,也深知各方都是构建这个宏大产业生态系统中必不可少的一环。因此,工业4.0不是规划,也不仅仅是愿景展示,更是各方达成共识、共同努力的行动纲领。其借鉴意义在于,规划或方案等能否成功,更多取决于前期形成过程中是否最大限度地达成各方共识,找到适合所处发展阶段和基本国情的各方合作共赢平衡点。

2、要正确认识工业4.0与企业竞争力之间的关系,工业4.0目前只能是部分企业转型升级的选择之一

工业4.0是德国针对自身产业发展问题提出的系统解决方案,主要是解决在技术研发、质量控制等达到相当水平之后进一步提高效率的问题。调研发现,在德国一些很具竞争力的工厂,工业4.0的应用反而不多,其原因是工业4.0的前期投入很大,并且不是当下解决该工厂面临主要问题的最有效方式。德国企业目前具备的竞争力,绝不是来自于工业4.0,而是其长期以来稳步发展、持续创新改进的结果。工业4.0只是企业竞争力来源的一种,绝不是全部,也解决不了我国很多企业面临的核心技术掌握不足等难点问题。因此,重要的是引导我国企业正视自身问题,脚踏实地,对确实需要引入工业4.0解决方案的企业可以鼓励,但同时支持企业不断寻找更符合自身需求的、更经济的转型升级方案,切忌借概念一哄而上。

3、对“机器替代人”等类似提法应该慎重

调研发现,很多德国一线管理者对“机器替代人”的提法持保留态度。我们理解,除德国劳动力市场偏紧、工会组织强大等因素之外,更重要的是这会引发企业管理者和员工之间的紧张关系,减少双方对企业转型升级问题的共识,而且短期内“机器替代人”在很多领域既不现实、也不经济。我们认为,这个观点是有借鉴意义的,要牢固树立“人是最核心要素”这个观念,尽量减少和避免类似提法对广大劳动者队伍的负面影响。
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一张图带你了解工业4.0时代

智能科技类 David 2016-04-08 10:25 发表了文章 来自相关话题

 

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