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智能制造趋势下找准企业发展的“落点”

发布时间:2019/02/26 新闻中心 行业新闻 浏览次数:704

 2018年,中国制造业向智能制造转型升级的步伐明显加快,取得了一系列显著的发展成效。这一趋势主要体现在三方面:首先,中国工业企业数字化能力素质提升,大部分企业已经开始利用传感器采集设备数据,开始重视数据价值。第二、智能制造对企业的利润贡献率明显提升,发挥出降本增效的价值。第三、具体应用方面,中国已连续六年为工业机器人第一消费大国,且需求不断增长。
    中国智能制造进入高速成长期的原因,来自两个方面:一是,政府加强智能制造顶层设计,开展试点示范和标准体系建设。在2018年底召开的中央经济工作会议上,会议明确提出:“要发挥投资关键作用,加快5G商用步伐,加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设”,将5G、物联网等科技领域写入经济重点工作中,充分说明国家对于推动制造业升级转型的政策支持;二是,在行业内,智能制造在中国制造业内成为一个共识,企业加快数字化转型,积极拥抱新技术,物联网应用供应商大量涌现并且提供的技术服务和解决方案越来越成熟。这两股力量不仅直接推动中国智能制造进入高速成长期,而且还吹响了企业抓住机遇加快升级转型的号角。
   
    当前企业面临愈发激烈的市场竞争和日益透明的产品定价,不得不寻找新的价值来源。设备和用户价值深度挖掘是企业智能制造部署的重点领域,尤其是在售后阶段,对出厂设备和产品进行实时数据采集和监测,并进行性能分析、预测性维护,故障诊断等,为企业创造更多服务机会。告别从前“一锤子买卖”的模式,延伸企业价值链。这些能力的核心均涉及物联网相关技术,物联网在工业场景的五大要素:“人、机、料、法、环”上皆有应用,如设备与资产管理、产品洞察、生产调度管理和服务创新。
    从前,设备制造企业往往不太了解自己的产品如何被使用,卖出一台就像丢失一台设备。现在给出厂的每一台设备都安装云盒,不管这台设备最终在怎样的工作环境中投入使用,制造企业可以通过云盒实时采集设备运行的数据,并存档动态数据,对设备进行性能分析、预测性维护,故障诊断等,实现对设备的全生命周期管理。在分析产品使用情况时将会有海量的数字依据,得出更加具体和准确的结果,缩短研发周期,提高产品竞争力。

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