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浅析:制造 业数字化价值进入爆发前夕 新技能 若何 与传统工业结合 ?
宣布 时光 :2019年06月11日 09:37:44

(网经社讯)当我们在评论辩论 人工智能、物联网等前沿科学技能 给我们经济社会的变革 时,作为制造 业大年夜 大年夜 国,越来越多的专家学者、业界人士开端 思虑 若何 将传统的制造 业与这些年青 的科技相结合 。

信息化和工业化的深度融合 ,能创造 什么?智能制造 的将来 又须要 什么?从农业经济、工业经济到数字经济,数据起到什么浸染 ,它能给工业的数字化转型带来什么?

在上周品玩主办的2019科技立异 者大年夜 大年夜 会上,国度 工业信息安然 成长 研究 中心 体系 所所长周剑揭橥 了题为《制造 业若何 向数字经济加快 转型》的演讲

以下是演讲全文:

尊敬 的各位 专家、各位 企业家、各位 同伙 ,异常 荣幸 今天来参加 这么年青 的一个大年夜 大年夜 会。说它年青 ,因为我们评论辩论 的都是最前沿的科学、技能 以及最前沿的科学技能 给我们带来的经济社会的变革 。

今天,我想向各位 聊一聊新一轮科技革命给我们制造 业、家当 带来的“数字化转型”。

这轮数字化转型最大年夜 大年夜 的背景 就是我们正处在一场大年夜 大年夜 变革 的时代 ,有人把它解读成“第四次工业革命”;有人说它是真正意义上的信息革命的开端 ,这场变革 异常 重要 的特点 就是我们将从工业经济进入数字经济的新时代 。以前 的工业经济我们懂得 它的核心 特点 就是寻求 物理的、产品 的赓续 范围 化,范围 化的分娩 、供给 ,经由过程 物理产品 的范围 化去推动 经济社会的成长 。

我们懂得 数字经济的根本 特点 是它不再是以物理产品 的范围 化增长 为重要 的内容,而是数据、信息和常识 。以前 更多的是物质 层面,将来 更多的是数据、信息、常识 层面,经济的成长 、价值的创造 、干事 的内容、价值交换 的情势 会更多地以数据信息内容为主,而物质 更多地变成 载体。

从农业经济迈入数字经济

我们要若何 更好地舆 解它的本质 ?起首 做一个扼要 的比较 ,也就是农业经济、工业经济、将来 的数字经济。

我们看到农业经济时代 最主导的要素是两个:实现本钱 会聚的主导型要素是地盘 ,农业必定 先有地盘 ,在这片地盘 上投入其他要素才会有收入,才有可能成长 农业。直接的价值创造 是靠什么?靠劳动者的体力劳动、直接劳动,常识 的传播 更多的是靠口口相传、靠劳动者本身 ,就是农业时代 并没有无差其余 常识 经验的传播 和载体,在那个 时刻 形成了微不雅不雅 的经济单位 叫家庭。

工业经济时代 这些要素产生 了深刻 的变革 ,物质 产品 的大年夜 大年夜 范围 的分娩 ,它须要 其他要素来实现要素的快速会聚,就是成本 。成本 成为工业时代 范围 化经济、范围 化分娩 的主导性要素。而工业时代 创造 价值或者传播 价值、传播 人类常识 经验的办法 也产生 了重大年夜 大年夜 改变 ,不纯粹 是靠物,有了一种新的器械 ,我们叫技能 立异 。

技能 从一帮更前辈 的人群里情势 化出来,用一种可以被无差别 化传播 的载体去承载它,就是我们讲的类似 于工业装配 、工艺装配 等等,刚开端 是物理的、机械的装配 ,后来慢慢有了软件新情势 。就可以实现经验的快速传播 ,价值就是由它们创造 。在工业时代 形成了新的经济功课 单位 ,就是企业。

范围 经济本身 决定 了企业赓续 成长 ,跟着 信息化的赓续 成长 ,企业加倍 专注于核心 竞争力,更愿意开放式的办法 合作。慢慢 进入数字经济时代 。

数据作为一种新的分娩 要素

工业经济完全 是以物质 的范围 化为重要 目标 ,将来 必定 是个性化的,并且 是对个性化的极端 知足 。技能 立异 的周期会越来越短,价值创造 的周期或者全部 生命 周期,成本 投入回报周期也会越来越短。这种情况 下,成本 实现本钱 的大年夜 大年夜 范围 动态会聚难以知足 请求 。

数据作为一种新的分娩 要素,怎么去懂得 它?其实它不仅仅是因为它是资产、是石油,数据的最大年夜 大年夜 浸染 是将来 实现所有其他可以或许 支撑 推动 数字经济要素的快速的动态的汇聚。

我们如今 领会 到一个词异常 有意思,叫“赋能”,实际 上将来 很可能,在工业时代 我们把技能 从人身上剥离出来了,把常识 经验可以被无差别 化、情势 化地传播 ,很可能将来 才能 也从组织上和人身上剥离出来,用一种情势 化的办法 去承载无差别 化的传播 。

这种承载才能 的情势 是什么?可能是平台,可能是大年夜 大年夜 量被情势 化的大年夜 大年夜 数据+人工智能的很多 的载体。这种对象 、手段 ,很可能是一个个小的生态圈,可以给人赋能。可以或许 被情势 化的是一部分 ,还有一部分 不克不及 被情势 化的,那一部分 还得靠人,就是经由过程 人工智能赓续 地增能人 的才能 ,让每小我 变成 多面手,降低 每个范畴 的门槛,这是数字经济时代 将来 的根本 特点 。把人从僵化的组织里释放出来,更灵活 地去发挥 每一小我 的价值。

我们要去做的核心 就是要激发那些以新一代信息技能 为代表的技能 立异 的新潜能,社会化组织治理 的新动能,还有就是数据作为一个新的主导性驱动要素的新价值。假如 这一部分 做好了,我们的全员劳动分娩 率就能晋升 ,而我们的立异 驱动就找到了新的用武之地。

将来 个性化时代 的开放经济,须要 大年夜 大年夜 家更多的是形成一种价值共创、共建、共享的才能 ,是一种开放价值生态共建的才能 。在那个 时刻 也许我们更应当 关怀 的是我的需求怎么样精确 地把握、怎么定义 和引导 ,我怎么真正实如今 线价值交换 ,快速在线整合股 源,应对需求,怎么快速交付,怎么快速在干事 周期里面精准地辨认 和供给 这种超体验的干事 ,这些是很重要 的。

中国制造 业转型的五个断定

我们在推动 数字化和工业化融合 过程 中集中了一些数据,这个跟工商企业的分布 是大年夜 大年夜 体相当的,我们基于这些数据对中国制造 业转型有一些总的断定 。

制造 业数字化价值正进入爆发的前夕

中国的制造 业信息化或者数字化转型,它的价值成效正在进入即将爆发的前夕 。大年夜 大年夜 多半 企业,我们创造 只要进入内部周全 体系 的综合计算 往后 ,价值效益就会异常 明显 表示 出来。可国内大年夜 大年夜 多半 企业正好 是什么器械 都做,但都只是在局部,推动 局部优化,主假如 对现有营业 的简单 的支撑 ,它没有完成这种周全 的体系 化的营业 变革 、经营治理 变革 、组织变革 。但这些会即将完成,所以说大年夜 大年夜 部分 企业的后果 汇合 中爆发出来。

中西部数字化转型快

我们创造 企业数字化转型、区域之间成长 不平 衡出现 了明显 的新动向,什么意思?大年夜 大年夜 家都知道一般来说,数字化转型或者数字化必定 是东南沿海到中部、内陆,中部、中西部,中部差一点,西北更差,但是实际 上我们创造 ,如今 处在转型成长 或者是数据上云,处在第一梯队的60%是中西部省市加快 度最快,反而不是东南沿海。在转型方面各地区 都没有重大年夜 大年夜 的打破 。东南沿海做完根本 性工作,进一步的工作并没有做太好,中西部很随便 马虎 就赶上了。

不合 行业转型差别 大年夜 大年夜

不合 行业之间数字化转型重点和路径差别 异常 大年夜 大年夜 ,比如 这里举了几个例子,航天行业重要 是做智能分娩 的新体系 ;机械行业重要 是在寻找智能干事 型的价值;家电重要 是精准定义 新路径,周全 定义 客户的新需求。这些变革 不只是因为不合 行业的特点 不一 样,贸易 模式不一 样,更重要 的很可能在新的数字化转型时代 每一个行业会从新 定义 他的价值创造 和价值供给 的新的体系 。也就是价值创造 办法 根本性 地产生 了改变 ,不是靠卖本来 的产品 和干事 挣钱和成长 。

云平台成为重要 切入点

云平台将成为新模式、新业态培养 的重要 切入点,或者解决如今 很多 企业面对 难题的重要 切入点。先把本钱 上云,用上云倒逼企业内部的改革 和企业内部的协作,解决好处 壁垒的问题。而产品 智能化程度 跟企业干事 模式立异 有异常 慎密 的正相干 关系,也就是说所有的范畴 里面,凡是模式立异 走得比较 靠前的都异常 关怀 本身 产品 本身 的智能化程度 。

数字孪生与智能供给 链倒逼企业转型

我们创造 真正的推动 数字化转型比较 务实的切入点,是从底向上搞数字孪生体系 ,实现真正意义上的全镜相体系 。从单位 单一的技能 工艺环节、分娩 线、分娩 体系 开端 到全部 车间、工厂 等等,但是这个异常 难。如今 产品 层面做得比较 多,分娩 线上的比较 成功 ,全镜相的比较 少。第二,沿着供给 链往下倒逼,如今 智能供给 链对企业的价值效应是异常 异常 清楚 的,经由过程 智能供给 链倒逼企业内部的变革 ,智能供给 链和将来 数字孪生体系 很可能顺利 会师,企业数字化转型可能就能真正实现大年夜 大年夜 的跨越。

数据层替代物理层促进 “三化”

无论是两化融合 还是智能制造 ,都可将其分为数字化、收集 化、智能化三个阶段。如今 国内企业绝大年夜 大年夜 部分 处在数字化向智能化转型的阶段,有一部分 领先的企业从数字化往收集 化摸索 。

我们懂得 数字化阶段核心 解决的是企业内部本钱 优化,整体优化设备 的问题,收集 化阶段解决的是社会化本钱 大年夜 大年夜 范围 动态设备 的问题。智能化阶段解决的是本钱 大年夜 大年夜 范围 表里 部协同动态精准设备 的问题。

如今 对于绝大年夜 大年夜 多半 的企业来说,假如 从内部设备 能转型成全社会设备 的话,在我们这个家当 范畴 将带来极大年夜 大年夜 的动能,但真正成功 的异常 少。

这就是我们要做的工作 ,当前的计策 重点就是制造 业与互联网的融合 ,或者叫工业互联网,然则 工业互联网是异常 难的,并不是所有企业如今 都有前提 做。制造 业要实现收集 化的大年夜 大年夜 范围 动态协同协作,太艰苦 了。既有的好处 体系 、技能 体系 都已成型,要实现所有设备 互联互通互操作怎么可能?弗成 能,很多 专家说要搞同一 接口,根本 弗成 能。

物理层面解决不了,我们在数据层面解决。

我们把所有这些底层的物理体系 都做出数字孪生体系 来,我们不指望在设备 层面解决这个问题,我们在数字孪生体系 解决互联互通互操作的问题。所以说我们只有经由过程 制造 才能 和IT才能 的集成融合 和立异 ,我们让我们的制造 业搭上IT这列快车,走向横向成长 的门路 。

我们可否 测验 测验 做出一个制造 业的操作体系 ,把所有的制造 本钱 数字化、模型 化,把制造 才能 也模型 化,让这些模型 都组件化、微干事 化。可以组织、可以编排,中间 做一个制造 业体系 ,还可以调剂 底下的本钱 ,应用 与应用 之间也可以建立 起连接 关系,制造 业也可以像互联网和IT一样。

要实现这些,须要 推敲 以下几个关键 点:

第一,要做工业互联网,刚才 讲到的制造 才能 模型 是很难做的,怎么办?推动 制造 本钱 的云化,这些工作 不是企业本身 做,只有极少 数企业可以或许 做获得 ,我们可以建议由大年夜 大年夜 平台商带动大年夜 大年夜 家做。大年夜 大年夜 的平台商的效力 更高、成本更低,更重要 的是它必定 有贸易 模式,必定 有超出 用户估计 的体验和价值,大年夜 大年夜 家才愿意跟着它做,由大年夜 大年夜 平台商带动本钱 周全 上云,这是第一步。

第二,上云往后 ,云上的本钱 就可以加工、制造 、研发、做很多 的工作。把刚才 讲的各类 各样的模型 做出来,可以或许 被调剂 、编排底层的本钱 、模型 ,让它去调剂 物理本钱 ,把制造 才能 模型 搞出来,安排 在平台上可以或许 共享。

第三,须要 进行周全 立异 ,降低 专业范畴 立异 的门槛,改变 以前 关着门本身 搞研发的局面 ,真正变成 开放式的研发。

大年夜 大年夜 企业率先测验 测验 工业互联网,中小企业仍在不雅不雅 望

在前一段时光 整顿 了全球77个所谓的工业互联网平台,他们做的206个在工业企业里面的案例,中国有34个平台,美国23个,欧洲十几个,还有日本2个、韩国1个,加拿大年夜 大年夜 1个如许 的分布 。

基于这些案例,我们看到所谓的基于平台的工业企业的应用 案例或者数字化转型案例里面,83%的案例都在做的是产品 和设备 的在线治理 ,有68%是在做营业 运营的优化,19%在做新模式、新业态。

个中 机械行业占36%,能源占22%,轻工、石化、电子各占10%旁边 ,其他加起来才14%。为什么如许 ?事理 很简单 ,大年夜 大年夜 家知道机械行业,尤其是机械行业部分 细分行业,比如 工程机械等。产品 卖不动,严重多余 ,卖不动产品 只能在产品 后市场找价值增长 的空间,所以他们必定 要做产品 的在线治理 。

还有能源行业,安然 管控危险系数异常 高,石油、钢铁、石化都一样,单工艺改进 很艰苦 ,然则 所有工艺集体寻求 改进 空间照样 很大年夜 大年夜 的,大年夜 大年夜 家都愿意做类似 的工作 ,产品 状况 监测,在监测的根本 上做那种新的工艺模型 或者是控制 模型 等等。

这很有效 ,所以大年夜 大年夜 家愿意做。所以机械行业、能源行业有实际 的价值引导 ,他先做,其他的都是类似 ,运营优化里面,绝大年夜 大年夜 部分 案例都跟流畅 行业有关系。

用平台肯定 是中小企业愿意用,但是为什么大年夜 大年夜 企业多?起首 ,大年夜 大年夜 企业技能 更好,总体数量 并不多,春江水暖鸭先知的大年夜 大年夜 企业愿意先试点。还有就是解释 如今 平台给企业赋能的价值并不是很清楚 ,所以中小企业不肯 意应用 。

大年夜 大年夜 企业为了计策 考量先去实践了,中小企业则在不雅不雅 望中。

应用 场景比较 上看,国内更多的是大年夜 大年夜 范围 投入,搞大年夜 大年夜 场景,国外更多的是小应用 、大年夜 大年夜 作为。在立异 模式上;国内更多的是多元立异 ,什么立异 都有国外更多的是做数字化新技能 、新营业 ,从平台企业成长 的角度来看也很有特点 ;国内更多的是各类 巨擘 都在做,国外更多是IT公司+始创 公司,从实际 市场收入来看,国内更多专注于本身 的市场,并且 是由政策带动的市场,国外更多存眷 的是全球市场。

从更细的角度看,83%都在做产品 和技能 的在线治理 ,做的程度 很高,他们都是做了产品 的状况 监测,仅仅是状况 监测,有的只是监测了简单 的开关量,这些数据拿来做数据分析 、优化备件本钱 的分布 是有效 的,然则 程度 真的不是很高。

故障诊断在必定 程度 上实现主动 诊断的案例只有29%,长途 运维的只有19%,我们的请求 还不算很高,可以或许 实现模型 主动 驱动的这一部分 案例还是异常 异常 少的,所以大年夜 大年夜 家都方才 起步,营业 运营优化器模式都是一样的。我们确切 也看到成本的节约 、效力 的晋升 、营业 运营的优化以及产品 干事 的晋升 方面,它的实际 价值成效都异常 清楚 。

所以这个偏向 是精确 的,只是还须要 大年夜 大年夜 家合营 尽力 。(来源 :大年夜 大年夜 数据文摘 文/周素云)

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