在物联网的带动下,制造业正迎来新一轮变革浪潮,云计算、大数据、人工智能等新技术正在加速与工业领域的全方位融合。纵观全球市场,工业4.0趋势所向,中美德各有千秋,因此,也形成了不同的局面,制造领域中,企业正在寻找新的经济增长点。
工业4.0、智能制造、工业物联网究竟只是炒作,还是企业可透过转型带来希望的绝佳机会?在实现工业4.0的过程中究竟遭遇到哪些问题?目前的实施成效如何?未来又该如何真正落实工业4.0?
一、比较中美德制造业体系的布局
德国:自下而上推动,保持制造业领先
德国工业始终强大,企业自发解决痛点,自下而上推动工业4.0。德国工业4.0战略的提出背景是全球产能过剩的严峻形势,希望通过物联网使产业链管理智能化,市场需求分析有效化,从而提高工作效率,解决成本问题,这正是物联网时代中产品生命周期不断缩短的集中表现。
如西门子的“数字化企业平台”系统为数字制造提供了载体;宝马集团的虚拟手势识别系统使得汽车制造再进一步;大众用机器人制造汽车,实现了极高的人力替代效率;ABB强大、精细而全面的机器人产品在世界上有着明显的竞争优势;博世力推用于工厂智能化的射频码系统;SAP推动云平台互联万物,实现大数据支撑决策。
美国:提升制造业效率,推动工业复兴
美国政府主导复兴制造业,特朗普新政召回海外制造商态度强硬。通过高性能设备、低成本传感器、大数据收集及分析技术等的组合,大幅提高现有产业的效率并创造新产业,其侧重点主要在于借助物联网的优势,使制造业的数据、硬件、软件实现智能交互,通过大数据实现智能决策,提升美国制造业生产效率。
美国通用提出“工业互联网”计划,倡导产业链效率提升,与美国政府的“再工业化”战略举措相呼应,随后AT&T、Cisco、GE、IBM、Intel联合成立工业互联网联盟(IIC),推动美国工业领域的物联网应用。
中国:政府推动+企业参与,智能制造空间大
人口红利丧失,我国同样面临着成本控制问题。目前来看,我们还处在制造业自动化升级的关键点,大部分企业在近两年大力投入对生产线的改造,用自动化的技术替代或者配合人力更好的工作降低成本提高效率,比如工业机器人、工业、SaaS、视觉、工业大数据等。“中国制造
2025”战略的提出,被看作是中国工业4.0计划。战略不仅推进我国制造业进入工业4.0时代,同时也力图改变我国低端、粗放、资源依赖性的制造局面,并加速信息程度较高的新兴产业的发展,提升我国工业自动化程度。
为了降本增效,由政府力推、企业力行的“机器换人”潮正加快部署,广东、浙江、福建等制造业大省不断从省级层面推动“机器换人”,完全由机器人来代替人工进行生产的“黑灯工厂”不断涌现。 无论是德国提出的工业4.0.还是美国提出的工业互联网,以及中国提出的《中国制造2025》,其核心关键是为了打造智能化、网络化生产系统的“智能工厂”。物联网、大数据、人工智能和实体经济深融合,在工业的应用下已迎来蓬勃发展时期。
二、工业4.0时代下企业要转型升级,改变思维
智能制造是传统产业转型升级的必然方向,我国制造业存在产业结构不合理、产品附加值不高、能源消耗大和污染严重等问题。
在经济新常态下,企业应重新挖掘比较成本的优势,提升制度创新和管理变革。提供全过程、多维度、多角度的生产数据和信息数据综合展示,提升管理效率,降低制造成本,推动一场以智能化、信息化提升为重点的管理革命。因从以下5方面考虑:
1)定制化:随着社会进入信息化、智能化的崭新时代,全球经济由市场型导向朝消费型导向转变,客户需求越来越趋于差异化,定制化智能生产出现更适合中国制造各行各业的转型,这将体现企业综合能力和技术的核心竞争力。
2)智能化:聚焦关键领域和薄弱环节,着力加强高端智能化系统研制应用,着力提升产业基础支撑能力,推动新一代信息技术与制造技术深度融合,推进“互联网+”协同制造集成应用。
3)服务化:重视面向客户的研发设计和产品服务等要素的投入,将业务形态向两端延升;重视技术创新、管理创新和模式创新,抬高整个曲线。
4)数字化:由数据驱动的全方位的数字化,主动去挖掘、监测数据,并且把数据变成创新的核心驱动力来创新服务、创新产品,打造创新的商业模式方面。
5)网络化:物联网时代客户的个性化需求信息更加透明,以网络为主的工业物联网平台则将分布式、模块化、开放式的微服务架构,与第三方公有云或者私有云进行对接、部署和开发,将数据、软件、平台、服务等资料都聚集在平台做资源整合。
为促进工业4.0、智能制造企业交流及物联网行业发展,据了解,于2018年4月25日至27日,由中国物联网产业应用联盟主办,深圳市物联传媒有限公司、深圳市易信物联网络有限公司承办的2018第十届国际物联网博览会春季展将会在苏州国际博览中心举办。此次博览会将汇聚行业最前沿的应用需求和解决方案,涉及工业4.0、智能制造、通讯模组、人工智能、物联网平台及智能家居、智慧城市等物联网产业链领域,涵盖物联网感知层、传输层以及应用层等所有环节。