打造中国制造业的未来

打造中国制造业的未来,第1张

在这样一个万物互联的时代,工业4.0和智能制造已然成为每个制造企业所追赶的目标。伴随着大量传感器和机器人的部署,边缘计算与云服务的接入,人工智能机器学习的应用,全球制造业似乎都进入到了一个"工业4.0"的急速发展轨道上,中国也不例外。

然而透过所谓的工业4.0和智能制造,企业到底能解决什么?这似乎成为当下中国制造业应该深入思考的课题。"工业4.0并不能解决企业面临的很多核心问题",罗克韦尔自动化大中华区总裁石安(Ian Shih)在近日召开的2018中国国际工业博览会上表示,拥有工业4.0的数字化基础,再加上在特殊专业领域的持续创新、整合和优化,才能真正实现制造企业的长远价值。

罗克韦尔自动化大中华区总裁石安(Ian Shih)在2018媒体发布会上发表演讲。

挖掘工业4.0的真实价值

针对当前的中国市场环境,石总认为制造企业主要面临三个方面的挑战--人、市场和成本。智能制造对人才提出了新的需求,同时工厂还面临着年轻一代的劳动资源短缺和接班难的问题。此外,企业领导者的初衷和目标也限制了其发展的格局。

从市场角度来看,一个值得关注的现象是同质化趋势越来越严重。同质化将进一步导致产能过剩,因为大家都在干一样的事情。产能过剩以后市场上就是单纯以价格竞争的市场,下面产生的问题就是偷工减料、质量下降,最后受伤的还是用户本身。而来自人工、物料、运营和质量方面的问题也将会为企业带来成本的挑战。

透过工业4.0,可以在一定程度上解决人力资源短缺的问题,降低人工成本,提升产品质量和运营效率。但是仍有很多问题是工业4.0解决不了的,比如企业接班和初衷,以及同质化和产能过剩等问题。"所以,未来的制造会是一个消费者导向的市场,"石总认为,小型的公司可以更快速地反应市场需求,拥有工业4.0的基础、并在专业领域能够持续创新的企业将获得更多竞争优势。

相比于大型制造企业来说,在中国有99%的企业是中小微企业。从市场份额来看也许大企业占的比例很大,"但真的要改变这个市场其实是以中小企业为主。"石总坦言,现在绝大部分中小企业都介于工业2.0到工业3.0之间,但并不一定代表这些中小企业变成工业4.0就能打败对手。

持续优化和整合的能力

实现工业4.0价值创新的关键一环,源自于对数据的持续优化。对于向智能制造转型升级的企业来说,最大的挑战并不是获取数据,而是如何利用最新大数据技术发现数据背后的价值,并准确、迅速的做出业务决策。"当数据真的能够帮助企业做决定、决策和改变时,这些数据才有价值。"石总表示。

与消费领域不同,工业领域的应用需要更多的行业know-how和知识的沉淀,不是一朝一夕就可以形成的。石安建议,用户在选择大数据解决方案时,应该考虑3年或者5年后,供应商是否能够提供有效的升级和改造,帮助用户实现持续的优化。如果做不到这一点,所谓的大数据分析是没有意义的。

现在绝大多数的生产运营流程只是做到了对于数据基本的描述过程。将数据转化为对企业有用的指导性信息,是目前整个智能化生产制造当中面临的瓶颈。为了帮助用户解决这个挑战,罗克韦尔自动化推出了FactoryTalk AnalyTIcs Platform工业大数据平台。无论是边缘还是云端,该平台可以在企业的各个层面上提供数据分析功能,并可根据用户规模和不同阶段的需求,在Device、Machine和Enterprise三个层级上提供灵活的可扩展功能模块。

另外,找专业的人做专业的事也是企业实现工业4.0价值创新的一个捷径。作为全球最大的致力于工业自动化与信息的公司之一,罗克韦尔自动化一直致力于IT与OT技术的融合。继与思科联手推出全面的工业网络安全解决方案以后,罗克韦尔自动化在今年早些时候又宣布与PTC达成深层战略合作,旨在为制造业用户提供功能更强大的工业互联平台和集成信息解决方案。

扎根中国 着眼未来

作为享有百年盛誉的全球工业自动化企业在大中华区的首位华裔总裁,已深耕中国市场十年的石安先生对罗克韦尔自动化中国的未来发展充满信心,"这将是天时地利人和的绝佳时机。"用户对于智能制造和工业4.0的迫切需求,此为天时;中国市场是全世界增长最快、接受新事物能力最强的市场,此为地利;能够无缝对接中国文化与罗克韦尔自动化价值观的领导人,此为人和。石总希望自己可以成为融合中西文化的重要纽带,为用户和团队创造更多价值。

基于对中国市场的深入了解,罗克韦尔自动化在2018年积极调整了在大中华区的组织架构,"我们渐渐从产品解决方案,转到更偏向于行业的转型方案。"石总表示,罗克韦尔自动化在电动汽车、中药制药以及重工业等行业领域实现了快速的增长。随着各个行业对智能化的需求明显提升,未来的趋势将是由中小企业带领数字化转型。罗克韦尔自动化将致力于帮助更多的中小企业快速的改变,透过工业4.0的基础,实现智能制造的创新价值。

欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/dianzi/2644134.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2022-08-12
下一篇 2022-08-12

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存