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用数据赋能制造业,看天合光能是如何做的?【uedbet亚洲官网】


很久前读过一个故事,大约谈的是:20世纪初福特公司一台电机经常出现故障,很多工程师都建很差,于是聘用德国专家斯坦门茨来修理。斯坦门茨在电机旁边仔细观察边敲击,然后用粉笔在电机外壳所画了一条线:“关上电机,在记号处把里面的线圈增加16圈。

”福特工程师半信半疑地将线圈增加,结果电机知道好了。这次电机修理斯坦门茨缴纳了1万美元酬金,他还特地佩了一张费用解释:“用粉笔画一条线1美元,告诉在哪里所画这条线9999美元。”当时,这个故事被张贴上“科学知识就是财富”的标签,只不过放到今天的工业企业场景中,这是一个“专家经验充分发挥价值”的典型。

经验主义与数据价值的博弈论在工业经济时代,经验主义一度充分发挥着不能替代的价值。不滑稽地说道,当代制造业基本都走到一段经验主义道路,靠习惯和工作经验来管理企业,靠老师傅在一线车间的经验传帮带徒弟。图1.20世纪工业经济时代的生产车间直到ERP的问世,将企业的管理思想渐渐烧结和规范下来,用ERP改建管理经验主义;到MES的应用于,将企业生产生产的流程烧结和规范下来,用MES改建生产生产经验主义。

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但被迫说道,工业经济时代企业内外部环境比较平稳,埋多少铁矿石就一定能生产出有多少铁或钢材,比较非常简单的阻碍条件,经验主义完全可以精确地预测和分析结果。而现在,市场的瞬息万变、技术的飞速发展、工业设备的升级换代,专家的经验主义否还能首演“斯坦门茨”般的神秘?或许并无法。

现今的生产企业,是一个由数据弥漫的商业综合体,其数据有很多种。非常简单列出就还包括数据采集、数据存储与备份、数据安全、数据建模与可视化、数据分析与预测等过程数据;牵涉到的数据类型还包括静态数据和动态数据,也可以分成动态数据和非动态数据,还可以分成结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,来源还包括企业的信息系统、设备、传感器、供应链以及社交网络。

如何从这些种类多样的数据中挖出价值?如何让企业从依赖经验主义过度到数据价值洞察阶段?这既是一个互相博弈论的过程,也是一个大大探寻和实践中的过程。制造业与互联网的鸿沟在经验主义和数据价值博弈论此消彼长的过程中,互联网技术充分发挥着极大的使能起到。

但客观来讲,制造业和互联网之间的鸿沟比大家想象得要大。笔者曾多次参观过很多生产企业,不管是总装线上舞动着机器人手臂的汽车主机厂,或是焊接车间电光火石般的重型装备企业,抑或是必须替换防尘防静电衣才能转入的电子企业,还是正在流水线上烘烤或装罐的酿酒企业,大多数预示着轰鸣的机器声、某种程度呛鼻的味道。当这些企业将某一单点应用于作为样板呈现出在同行企业面前时,承托其业务运营的工艺流程、IT系统或是生产线往往被声声推崇,因为还有更加多企业没超过这样的水平。

但如果做到个纵向对比的话,随意一个IT公司的实验室、或是互联网企业的创意中心,都比以轻资产闻名的生产企业车间矮小以次多,其信息化应用于也要成熟期得多。所以,当云计算、大数据、人工智能这些概念铺天盖地陷入绝境的时候,依然必须对中国制造业的发展现状维持着理性认识:因为还有很多企业MRP都跑完不一起,还有很多企业连物料和图纸以及其他技术资料的关联性都做到很差,还有很多企业必需依赖手工更改BOM信息。事实是,制造业与互联网的融合并没想象非常简单,制造业长年烧结和积累的习惯、经验、模式,在互联网特别强调灵活性和较慢递归的特性面前,不存在着不只是技术就可以容忍的鸿沟。

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图2.国务院印发《关于深化“互联网+先进设备制造业”发展工业互联网的指导意见》这也是中国政府大力推展“中国生产2025”战略、2016年实施《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》、2017年签订公布《关于深化“互联网+先进设备制造业”发展工业互联网的指导意见》的原因。鸿沟虽在,横跨在即。-uedbet赫塔菲官网。

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