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        精益管理和深度數(shù)據(jù)挖掘?qū)χ圃鞓I(yè)未來至關(guān)重要

        2018-01-17 08:10:53海倫·羅克斯博格,劉紅
        上海質(zhì)量 2017年12期
        關(guān)鍵詞:精益制造業(yè)機器人

        精益化的管理架構(gòu)和前瞻性的企業(yè)文化對于發(fā)展智能制造至關(guān)重要。在2017年“體驗時代的制造業(yè)”論壇上,專家認為,向智能制造轉(zhuǎn)變是當前的一個中心議題,但也有許多專家指出,向全面數(shù)字化公司轉(zhuǎn)型需要靈活而強有力的管理。

        麥肯錫的侯森表示:“精益管理需要精益文化、堅強的意志和高效率的組織?!彼硎荆瑢?shù)字自動化,大多數(shù)中國制造商還沒有做好充分的準備。麥肯錫對中國、美國、德國和日本的400家公司進行了調(diào)查,發(fā)現(xiàn)中國企業(yè)最有信心實現(xiàn)智能制造模式。不過,“真正的準備程度比自我評估的準備程度低很多。”侯先生說,“我認為大約60%的中國企業(yè)仍然處在工業(yè)1.0到2.0的過程中,精益管理的基礎(chǔ)非常薄弱?!彼€說,只有約30%的中國制造企業(yè)準備從舊制造模式向價值鏈上端移動,并考慮采用智能制造。

        他的結(jié)論得到了埃森哲大中華區(qū)高級董事總經(jīng)理吳琦的數(shù)據(jù)支持。埃森哲對中國174家公司的調(diào)查顯示,只有4%的公司可以被歸類為智能制造領(lǐng)域的先進者。吳琦說:“智能制造應(yīng)該整合各個層面的商業(yè)模式。成功的中國公司愿意花更多的時間來計劃,來深入了解數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。而那些落后者雖然上馬了數(shù)字化系統(tǒng),卻沒有花時間去制定更廣泛的總體規(guī)劃?!边@項調(diào)查是對中國政府一項雄心勃勃的計劃——《中國制造2025》所進行的一項研究?!吨袊圃?025》旨在使用新技術(shù)使中國的工廠和制造業(yè)現(xiàn)代化。

        不管如何,會上代表們了解到,中國的機器人和人工智能市場已經(jīng)領(lǐng)先于其他許多市場。中國的規(guī)劃中已經(jīng)制定了年產(chǎn)10萬臺工業(yè)機器人的國家目標,到2025年每萬人擁有150臺機器人。中國在加入世貿(mào)組織十年后,超過美國成為世界上最大的制成品出口國,同時也是高科技產(chǎn)品出口的全球領(lǐng)導(dǎo)者。

        中國的機器人總量約占全球的30%,并已經(jīng)在廣泛的業(yè)務(wù)范圍內(nèi)使用人臉識別等人工智能技術(shù)。同樣,在國家政策的強力支持下,物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的速度也越來越快,預(yù)計到2020年市場規(guī)模將超過2314億美元。中國已經(jīng)在全世界范圍制造物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,根據(jù)市場研究公司IDC的預(yù)測,中國制造業(yè)在物聯(lián)網(wǎng)上的支出每年將增長14%左右,到2020年將達到1275億美元。專家們認為,制造商需要的是將這種技術(shù)和智能流程嵌入到自己的企業(yè)文化中。

        “首先你要識別出哪里具有應(yīng)用數(shù)字化的機會?!边_索系統(tǒng)行業(yè)銷售總監(jiān)布萊恩?哈克認為:“如果你正在考慮向價值鏈上游延伸,你將會逐漸涉及并接觸到更多的數(shù)字化業(yè)務(wù)、更多的創(chuàng)新數(shù)據(jù),你需要合適的系統(tǒng)來協(xié)作?!?/p>

        達索系統(tǒng)DELMIA公司的研發(fā)副總裁凱瑞恩?高斯說:“傳統(tǒng)上,制造業(yè)一直在考慮如何在生產(chǎn)線和工廠層面進行規(guī)劃和行動。但目前非常重要的是,在這些規(guī)劃和行動之上必須要增加學(xué)習(xí)和優(yōu)化的階段?!?/p>

        “如果你不知道自己想要什么以及如何衡量,那么采用自動化或智能制造將無法幫你實現(xiàn)目標?!边_索系統(tǒng)EXALEAD公司的首席執(zhí)行官摩根?齊默爾曼表示,“你必須首先在分析能力上達到一個較高的水平,才能進入自動化這下一階段?!?/p>

        會議上,代表們在3D體驗平臺上使用了達索系統(tǒng)最新設(shè)計的虛擬仿真應(yīng)用程序,齊默爾曼和高斯也在會上演示了人工智能系統(tǒng)如何被用于實時改進。齊默爾曼舉了一個現(xiàn)實例子,說明改變一個客戶的數(shù)據(jù)挖掘過程和分析結(jié)構(gòu),在十個月內(nèi)將公司客戶定位的精確度提高了80%。

        “大多數(shù)公司都有大量信息隱藏在它們的系統(tǒng)上和公司里,但不知道如何使用,人工智能使我們能夠進行全面的認知學(xué)習(xí)?!饼R默爾曼最后總結(jié)說,“唯一重要的是數(shù)據(jù)。創(chuàng)造且傳遞價值的不是設(shè)計出什么算法,而是具有連接更多數(shù)據(jù)的能力,以及具有始終學(xué)習(xí)的能力。”

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