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作者:2019/6/25 9:33:11

Honeywell 10014/H/F 10014/F/F

     工业4.0直接缘于2008年***危机导致的经济危机。当时德国提出,工程和制造业等核心行业要做出改变,变得更有效率,才能够渡过***危机。讨论阶段历时三年,2011年开始落地。7年来,工业4.0经历了三个发展阶段:柔性化、定制化生产,企业从产品平台向服务平台演进;物联网技术让工业互联网成为现实。
    未来7年,***重要的技术趋势是数字孪生,虚拟世界和物理世界彻底打通,员工能力和商业模式彻底重构,但任何一家企业都不可能凭一己之力做到这些,聚焦核心,打造生态,是***型企业的普遍做法。
    过去七年的工业4.0
    今天,我带大家看看工业4.0在德国的7年发展历程。
    起初工业4.0的理念是,在工程和制造业中加入数字化技术可以实现两点:一方面是更加灵活,更加定制化,企业可以为顾客定制化生产产品。另一方面是显著提高生产效率。
    工业4.0报告是在2011年公布的,它在数百个公司里进行了广泛讨论,定期在工业4.0平台上彼此分享经验,逐渐形成了如何实施它的概念。两年之后,大家非常清楚地认识到,对于德国工业在***保持竞争力来说,工业4.0的这两个核心概念是远远不够的。
    为什么?
    产品的本质发生了变化。从产品本身变成了平台
    很明显,更加灵活地服务顾客,为他们生产定制化的产品很有吸引力,提高制造生产效率也很有吸引力。但是如果看看正在发生什么,很快就会发现。如果你只是关注***地生产产品,或者根据客户要求为产品提供更多配置选项,这很好,但还不够。我们要退一步,看产品本身,只有把它看作是一个服务平台才可以。
    企业作为一个软件平台的未来是什么?作为一个服务平台的未来是什么?
    于是德国推出了工业4.0的后续举措,思考服务是产品离开工厂之后通过平台上供的,这是我们在国内开展的第二个计划。一旦你有了一个智能产品之后,就要立刻思考,我是否可以完全改变这个产品的工程设计方式?事实上,你必须要改变。2015年,我们开始提并强调这个概念。
    很快我们认识到仅仅有竞争力和活下来还不够,即便有工业4.0的制造,即便把产品定义为平台,比如一辆车可以成为一个软件平台,很多***设备会成为软件平台,风机可以成为软件平台。你很快就会意识到这些设备在运营过程中产生了大量的数据,我们要重新思考如何利用人工智能和机器学习来分析产品所产生的数据,要有能力将这些数据实时带入到机器的运行周期中,利用这些数据。因此,我们推出第三个项目——自动化系统或者人工智能。如果有工业4.0,有智能化产品,接下来就是如何适当使用数据来缩短周期。
    一个公司在数字时代要想生存下去需要做到三点:***,用数据来推动商业成果;第二,缩短做一切事情的周期,这是竞争的关键,要明显缩短设计、制造和实时运营反馈的周期;第三,根据消费者的需求提供定制。
    我们发现事实上缩短产品开发周期和利用数据来推动商业成果的能力比灵活定制化更加重要。这三点都很重要,但是我们获得的益处其实是从数据而来。
    公司如果想在保持竞争力,必须要上云,可以是私有云、可以是公有云,可以混合云,但是用过去的系统是不行的。
    从2011年开始,德国软件工业开始搭建物联网平台。如果有了智能生产的智能产品,工厂又实现智能运营,就必须要有共性技术把它们结合在一起,很多的公司必须要更换它们传统的系统。
    在德国从软件公司开始,我们有SAP、西门子这样的大公司,还有中等公司的联盟,他们都开始搭建新的平台,用新的工业物联网平台来连接所有的一切:车间中设备上的智能产品,在铁路系统的机车上运行的设备,化工厂的阀门等等。平台连接所有的设备,通过传感器搜集数据,让所有业务环节变得透明,提高生产效率,缩短周期,创造新的满足客户需求的产品。这是工业4.0能够实现的重要基础。
    未来七年的工业4.0
    上面只是过去七年中所发生的事情,我们正在思考接下来的七年。当然上面所有说的并非已经完全实现了,实际上德国的各个公司接受这些新概念的速度是不同的,在这方面***的公司,商业产出更好,公司运转速度更快,财务表现也更佳。
    ***,我们在经历新的技术变革,其中***重要的技术是数字孪生。
    未来有许多机会。产品在物理世界真实存在之前就已经在虚拟数字世界中存在,一旦你有了数字孪生,你可以虚拟设计产品,可以模拟市场,可以把产品配置成客户需要的样子,可以设计产品性能和经验,所有的一切都可以在数字化世界中完成,不需要任何物理世界中的操作。
    第二,我们要重新思考产品的构成要素,要重新考虑产品作为软件平台的问题。
    一个由软件运营的机械设备,你可能不确定两年后需要它提供什么服务,而它是每天运行的真实设备,如果不控制好可能会伤害人类,会很***。所以我们需要重新思考如何验证这些产品,让这些产品能够更新软件,实现新的功能,这些产品会引入起初没有测试过的生产流程,那么整个的验证流程就要重新考虑。这就是我们要重新考虑产品构成要素的含义:要重新考虑产品如何设计和验证。
    很多客户可能不再买产品了,他们要买的是产品的功能。例如买的不是机车,而是交通能力,这是完全不同的商业模式。如果你提供高质量及时的交通,而且有很好的客户体验,就可以获得溢价,这就变成一个服务行业,跟制造行业不一样,卖出产品之后通过服务获得利润。此外,分享经济也进入了B2B行业。
    第三,工业4.0进入了新的层面,就是自动化升级,随之而来的新工种和对新工作能力的需求。
    很多人力的工作不需要了,但是我们需要工人做不同的事,因为工业4.0的***者在创造新的工作岗位。一些外包的供应链被带回了国内,更高的生产效率催生对制制造业供应链的重组。对于***者来说,他们把供应链带回国内,也意味着需要重新去培训员工来做一些很重要的新工作,工作种类在发生改变。
    这对于德国工业来说既是机会也是挑战,因为以前可能你是一个典型的工程公司,现在要变成一个软件公司;以前你是一个产品销售公司,现在要变成服务公司,以前你是一个离散制造业的负责日常运营的流程管理公司,现在你的员工必须更为灵活地实时满足客户的定制需求。这些都是巨大的转型挑战,我们需要思考如何创造一个系统来培训几百家不同的公司,以改进他们的业绩。
    对于德国来讲这非常重要,默克尔***经常请商业***讨论这方面的问题。三个月前的一个会议上,她请商业***人来讨论德国的制造业、人工智能(AI)、如何用AI技术推动***发展。
    为了回答她的问题,我们开始比较世界各地的AI情况,德国擅长什么,美国擅长什么,我们认为世界上***能够跟我们竞争或者合作的除了美国、欧洲邻国以外,就是中国。中国发展AI的方式是惊人的。
    人工智能技术在制造行业将会扮演重要角色,我们对此会大量投入,包括机器人、语音识别上的人机合作技术,未来人与机器交流的常态就是你与机器对话,在车间中也是如此。
    对于德国来说,我们关注制造业,我们在B2B方面非常强,但我们的B2C行业不是很强,我们会用人工智能、机器学习和机器人来搭建基础架构,使我们能够实现定制产品和服务。
    我们跟客户在多方面展开合作,但是我们每次的讨论总是从你是以何种方式、何时向哪些目标客户销售多少产品及服务开始的。这个问题很简单,但是回答很难。
    对汽车行业,你卖了多少车,什么配置,卖给了谁,什么时候卖的,再加上电动车有多少,多少卖给终端用户,多少卖给零售商,多少是共享汽车?共享经济中汽车售价多少?能否单独卖零部件?面对这样简单的问题,我们就能发现未来有多么不确定。
    任何的公司都适用这个问题。如果你是一个制造***设备的公司,是卖机器,还是向***卖诊断能力?我们现在已经有公司在这么做,有德国公司过去是卖设备的,现在他们发现了一种办法来优化设备的***方案,使得***的预期寿命可以延长五年,他们不再去卖设备,而是卖服务。他们卖的是一个承诺,某类***来找我们可以多活至少五年。
    这些问题,是过去50年工业界不需要回答的问题,过去50年有很多自动化,但是没有革命。现在我们正在进入这样一个领域,要重新思考将来如何把产品和服务结合起来卖给***终用户。
 

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