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        马云的新制造领先的已经磨好刀落后的不太想跑

        以前制造业靠电未来的制造业靠数据阿里巴巴董事局主席马云近日在杭州云栖大会上预言未来成功的制造业都是用好互联网IoT云计算大数据的新制造企业而最近的一些研究报告也证实行业领先的制造企业从智能制造中尝到了甜头因此更积极地向智能制造的更高形态进化拉开与同行的差距
        世界经理人专栏

        秦岭

        世界经理人媒体原创工作室成员

        两年前的云栖大会上马云提出以新零售为代表的五新战略他此次重提新制造的理念表示新制造会以数据为核心完美地结合制造业?#22836;?#21153;业他预言IoT芯片人工智能大数据云计算所有这些将从根本上颠覆价值创造的模式

        头部企业加速攫取智能制造红利

        马云所提的新制造实?#31034;?#26159;智能制造的另一种说法智能制造是由物联网系统支撑的智能产品生产?#22836;?#21153;的流程系统和模式的总称虽然目前仍有大量企?#20992;?#20154;工智能工业物联网等技术持观望态度但近几年各行业头部的企业已经悄悄抢跑开始攫取智能制造的红利近日德勤公司发布的2018中国智能制造报告就主张中国的智能制造发展已经进入高速成长期

        早在2013年德勤公司就曾对中国200家制造型企业进行过类似调研当时智能制造产品?#22836;?#21153;贡献的利润在总利润中占比过半的企业仅?#35745;?#19994;总数的14%而2017年时这样的企业占总数的33%另一方面2013年?#26412;?#22823;多数55%的企业这一贡献?#23454;?#20110;10%而如今47%的企业这一贡献率已经大于30%这?#24471;?#26080;论从规模还是盈利能力来说中国企?#20992;?#26234;能制造产品?#22836;?#21153;的利用呈上升趋势根据德勤公司的说法主要是由于生产效率和产品服务价值的提升给企业带来了利润

        然而德勤的报告有意无意地回避了一个事实

        此次德勤调研的对象是大?#34892;?#20225;业主要以民营53%和外资29%企业为主而且从行业分布上来看高端装备制造26%电子元器件及电器制造23%汽?#23548;?#27773;车零部件22%占绝大多数这些企业本就更易于?#37038;?#26234;能制造的理念也更容易从相关技术的应用中受益因此德勤的报告未必能?#24471;?#20013;国的制造业全体已经对智能制造给予了足够的投入和重视但可以肯定的是制造行业中的领跑者已经尝到了智能制造的甜头

        尝鲜者众唯有智者砥砺前行

        既然有人已经看到了智能制造的好处为什么我们没有看到制造业热捧智能制造的情况出现呢?#30475;?#26696;很简单智能制造仍然是有门槛的并非所有企?#20992;?#26377;足够的决心在智能制造的道路上砥砺前行浅尝辄止的大有人在

        根据德勤公司的报告中国制造商发展智能制造的路径可分为计算机化/连接/可视化/透明性/预测/自适应六个阶段

        中国制造商发展智能制造的路径

        计算机化这一阶段通过计算机化高效处理重复性工作并实现高精?#21462;?#20302;成本制造但不同信息技术系统相对独立很多设备并不具备数字接口

        连接各信息技术IT系统相互关联实现运营技术OT系统的互联互通但IT与OT并未完全整合依旧基于人工经验决策

        可视化通过现场总线和传感器等物联网技术捕获实时数据建立企业的数字化?#25104;?#21448;称数字孪生?#20445;?#36716;变为基于数字进行决策企业在当前阶段仅了解状态不完全了解背后的成因

        透明性通过根本原因分析生成?#40092;?#20225;业在当前阶段只了解目前问题的根源不能预测未来发展

        预测利用数字化?#25104;?#27169;拟不同情景以预测未来发展但企业尚不能?#20013;?#33258;动化地应对

        自适应自动地进行决策并采取行动能够?#20013;?#22320;适应变化的经营环?#22330;?#36825;是智能制造的最高阶段

        德勤的统计结果显示81%的受访企业已经完成了第一阶段计算机化处于第二阶段连接的企业占41%第三阶段可视占28%第四阶段透明仅占9%后两个阶段预测与自适应各占2%换句话说大部?#21046;刀?#26234;能制造技术的应用还处于比较基础的感知阶段计算机化连接可视化能够坚持向智能制造的高级阶段透明性预测自适应发展的企业极少

        沃顿商学院的信息技术研究院院长兼?#35789;?#20154;Bill Hardgrave认为感知阶段只能解释过去发生了什么并且要经过比较长的时间才能对各?#20013;?#21495;例如销售市场客户购买行为温度做出?#20174;?#36825;样是来不及的要想在竞争中胜出组织必须能够在事件发生之前就进行预测并采取行动也就是提升到预测和自适应这两个阶段

        工业物联网解决方案供应商Uptake的?#35789;?#20154;兼执行总裁Brad Keywell则给出了一个近似的量化指标分析工业物联网收集的数据产生的预测性洞见?#20445;?#33021;给生产力可靠度与安全?#28304;?#26469;绝佳机会每1块钱投资都能换回3块钱的回报但这么做的前提是要充分了解怎样运用联网设备的优势如果能利用数据进行根本原因分析用于预测性分析指?#35745;?#19994;的行动开发预测模型支持决策这样的智能制造企业无疑能爆发性地跟前三个阶段的对手拉开差距

        以制造为依托在模式上发力

        马云已经看到了智能制造尚未被挖掘出的巨大潜力他在云栖大会上断言如果把制造业所有的机器设备所有生产线的数据全?#30475;?#36890;智能化将从根本上颠覆价值创造的模式他还主张新制造的竞争力不在于制造本身而是制造背后的创造思想体验?#22836;?#21153;能力

        一些业已取得领先优势的制造型企业的做法与马云的论断不谋而合他们借助智能制造技术打好的基础充分探索商?#30340;?#24335;上的创新增强对客户的吸引力比如压缩机Kaeser Compressors公司深知制造业厂商习惯采购能运作二三十年的耐用设备所以很难满足敏捷性方面的要求故此提出了十分有诱惑力的方案客户无需购买其压缩机设备可以选择按照每分钟消耗多少立方英尺的压缩气体来付?#36873;?#23458;户可以大大减少初期固定资本占用的资金又可以在需求变动时十分便捷地调整设备数量和种类因此这种产品即服务PaaS的新模式大受欢迎

        另一些企业干脆颠覆传统模式将付费方和使用方分离让免费提供的产品成为了数据资源的生产源头谷歌旗下的NestLabs就与电力公司合作推出政策只要消费者与该电力公司签署两年的合约就可以免费得到Nest的温控产品Nest的硬件产品的付费方?#19978;?#36153;者变成了电力公司而使用方Nest产品的用户的用电大数据变成了电力公?#23616;?#35270;的宝藏制造商付费方和使用方三方各取所需

        还有的企业则利用大数据能力对用户价?#21040;?#34892;深度挖掘比如红领集团通过自行打造的C2M电商平台实现了大规模定制化生产顾客在平台上自主设计选择想要的款式面料裁剪等参数CAD部门为每个顾客进行大数据制版将各部分制作工艺的数据分解传输到布料配给部门分配好的布料经过个性化裁剪进入流水线流转工人在终端上看到客户的要求根据技术数据进行手工或机械缝制整个流程从下订单到出厂仅需7个工作日并做到一人一版一衣一款?#20445;?#32780;成本仅为非定制西装的1.1倍这种模式堪称是以规模化的成本挑战定制化产品的不对称战法

        面对智能制造带来的新机会领先的制造企业没?#26032;?#36275;于对生产流程等数据的感知而是努力向智能制造的更高层级迈进积极探索新的可能性也正因为如此?#30340;?#23545;智能制造犹豫不决的同行会被这样的企业甩开越来越大的差距?#21387;?#39532;云不客气地做出了这样的论断新制造的班车已经开?#35745;?#21160;不加速自己企业不去?#24403;?#26410;来的变化不改革自己我相信未来10-15年大家都会哭天喊地

        本文作者秦岭世界经理人原创如需转载请联系微信公众号IDCEC_GLOBALSOURCES授权未经授权转载必究本文版权属于世界经理人网站(www.7136297.com)所有未经授权任何企业网站个人不得转载摘编镜像或利用其它方式使用本文经授权使用文章的应在授权范围内使用并注明来源世界经理人(www.7136297.com)图文作者信息及本文链接http://www.7136297.com/manufacturing/ma/8800095376/01/同时不得将授权文章提供给任何第三方违者本网将保留依法追究的权利

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