从自动化到智能化
当积累到一定量的数据后,你就可以开始考虑智能化的问题。君认为,企业的---,智能化度是一个关键趋势。真正的智能化不是简单的信息化和信息采集的自动化,而是基于历史数据进行持续的学习,形成有价值的规则,并持续改造运营和业务运作的能力。而从自动化到智能化的过程中,数据刚好起到了承上启下的作用,即数据本身的积累数量、数据的、数据的性等都将直接影响到后续智能化分析模型的构建,---学习的输入和算法优化。没有数据,所有的智能化都是空谈。
数字化工厂,其实不是什么---,智能制造解决方案,无论们怎么---,其实它所有的技术都是现成的。即使像这样的---,也只是把这些现有技术重新组合到一起而已。但是对于国内大多数历史包袱很重、生产方法落后、制造文化保守的制造企业来说,数字化工厂不是药,上这个项目一定要慎重。任何一种科技,如果不加上财务这个维度,就不能算是商业,需要综合考虑成本、投资回收期、---率这些问题。数字化工厂的软件再牛,它也只是个工具,辅助的是你原来线下的工作流,如果你的精益工厂和透明工厂还没有完成,就算把好的软件全用上,也就是个摆设而已。数字化其实没有能不能做的问题,只有到没到时间做,智能制造发展前景,值不值得做的问题。
支持
多年来,德国企业在生产技术领域一直走在的。现在,智能制造,它们又有了的帮助来维持。
工业4.0属于德国擅长的那种公私合作项目。该国并没有通过提供补贴来挑选优胜者,而是提供2亿欧元(约合2.53亿美元)研发资金,为企业创造新技术和网络化机会来形成统一的标准——充分利用研究机构的庞大系统来帮助企业展开研发工作。
在美国,---也在尝试效法那种研究网络,2013年拨款超过22亿美元支持全美各地的制造项目发展。
与此同时,美国产业和包括通用电气、at&t;、思科、英特尔和ibm在内的多家科技---今年3月联合成立了工业互联网联盟。与工业4.0一样,该非盈利联盟意在为企业和高校研究人员构建框架,建立互联网工业应用的标准和佳范例。
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