工业4

工业4.0与制造业的挑战

制造业总体状况

制造业在国内占的比重：体现了一个的生产力水平，占---中的支柱---。在一季度，制造业gdp总体增长7.7％。

相关政策：

工业4.0：发布工业4.0发展规划，制造行业大量资源投入与工业4.0计划。

电信发布互联网+---：为制造业的产品的选择做出了指向，搭建mes为的互联网工厂思路。

转型背景下的服务型制造

01. 交付形态的变化：

制造业不只是以实体产品来产生价值，而是以差异化的无形服务，创造更高的附加价值。

02. 交易模式的变化：

制造业跳脱过去以产品本身所有权为主的交易要件，改为提供产品及服务的功能/使用权。

03. 服务周期的变化：

制造企业提供产品全生命周期服务，与客户之间的距离更为缩短，互动关系密切。

自动实时监控(visibility)

自动实时监控（visibility）

01、产品期：

实时监控生产进度，合理安排正常排班和异常插单任务，调整产能缩短交期，实现交期下降26%。

02、存货库存：

将加工与装配相连接 流水化，消除中间库 存，变市场预估生产为接单同步生产，将产品库存降28%。

03、作业时间：

通过自动化资料采集和系统---的逻辑运算，减少数据作业输入时间，和统计各类报表时间。

大数据应用

从宏观的角度来看，制造业目前正处于“冰山模型”中。

麦卡锡发布<模拟---对经济影响>报告

去年麦卡锡发布了一份名为<模拟---对经济影响>的报告，其中认为到2030年，ai将为贡献9万亿美元的gdp增长，其中90%来自于各行业智能化组成的企业市场。ai一分在c端，九分在b端，也已经成为了今天社会对这门技术的共识。

如果说投资人会偏袒泡沫，科学家---于实验室，那么工厂主和企业家们，似乎是今天ai技术发展中一个恰如其分的“裁判”。

时值岁末，我们希望用一个系列---的形式，来总结这一年中各主要行业使用ai技术的变化，市场的成长，以及产业成熟度的趋势。系列中各案例和数据，都来自真实存在的企业，为了减少麻烦我们将隐去企业的具体名称。希望这种回望和总结，有助于大家换一个视角看清ai技术的“真身”。

时至今日,可以确定已经发生的三股重大趋势

时至今日，可以确定已经发生的三股重大趋势，其一是美国开始思考智能制造，希冀结合信息、技术与---等元素，对制造或商业流程中每一环节，产生---性影响，进而完全改变产品在研发、制造、物流、销售等不同价值活动的流程，同时增加工厂的弹性、减少能源的使用、---永续环境、降低产品成本，并运用次世代材料满足新产品开发之需求。其二是不再是工厂，由于陆续调升低工资、再加上社福保险费用保障，使制造成本逐渐与东南亚拉近。 其三则是全都在谈论智能工厂，不管是欧美、日本或---，都面临制造业占gdp比重走低、附加价值持续滑落、---居高不下等等诸多压力，为了扭转这些效应，美国amp、德国工业4.0、日本再兴战略等“再工业化”计划现继现身等。