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    工業(yè)4.0下,壓鑄廠的競爭慘烈程度,不亞于戰(zhàn)爭

    來源: 譽格壓鑄    人氣:2180    發(fā)布時間: 2023-03-21 

    工業(yè)4.0(Industry4.0),是德國政府和工業(yè)界定義的制造業(yè)的未來藍圖。現(xiàn)在,人類正進入“工業(yè)4.0”時代,即實體物理世界和虛擬網絡世界融合的時代。其中,所謂信息物理系統(tǒng)(Cyber-Physical System,CPS)是新一代工業(yè)革命的核心技術。諾伯特·維納在1948年就提出的“控制論”(Cybernetics)是CPS技術的前身,現(xiàn)在為工業(yè)界廣泛知曉的CPS則是美國國家科學基金會(NSF)在2006年正式提出的,是NSF重點資助的研究方向。德國工業(yè)4.0與美國CPS,究其核心要義,是傳統(tǒng)制造業(yè)利用物聯(lián)網(Internet of Things,IoT)和大數(shù)據(jù)分析(Big Data Analytics)進行的智能化轉型。

    工業(yè)4.0下,壓鑄廠的競爭慘烈程度,不亞于戰(zhàn)爭

    工業(yè)4.0與前三次工業(yè)革命最大的區(qū)別就在于:不再以制造端的生產力需求為起點,而是將用戶端的價值需求作為整個產業(yè)鏈的出發(fā)點;改變以往的工業(yè)價值鏈從生產端向消費端、從上游向下游推動的模式,從用戶端的價值需求出發(fā)提供定制化的產品和服務,并以此作為整個產業(yè)鏈的共同目標,使整個產業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)實現(xiàn)協(xié)同優(yōu)化:這一切的本質是工業(yè)視角的轉變。

    在現(xiàn)今的制造系統(tǒng)中,存在著許多無法被定量、無法被決策者掌握的不確定因素,這些不確定因素既存在于制造過程中,也存在于制造過程之外的使用過程中。前三次工業(yè)革命主要解決的都是可見的問題,如避免產品缺陷、避免加工失效、提升設備效率和可靠性、避免設備故障和安全問題等。這些問題在工業(yè)生產中由于可見、可測量,往往比較容易加以避免和解決。不可見的問題通常表現(xiàn)為設備的性能下降、健康衰退、零部件磨損、運行風險升高等。這些因素由于其很難通過測量被定量化呈現(xiàn),往往是工業(yè)生產中不可控的風險,大部分可見的問題都是這些不可見的因素積累到一定程度后造成的。因此,工業(yè)4.0的關注點和競爭點是這些不可見因素的避免和透明呈現(xiàn)。

    工業(yè)4.0的另一個特點就是制造過程和制造價值向使用過程的延伸,不僅僅關注將一個產品制造出來,還應該關心如何去使用好這個產品,實現(xiàn)產品價值的最大化。產品的創(chuàng)新和價值的創(chuàng)造不再僅僅以滿足用戶可見的需求為導向,而且要利用用戶的使用數(shù)據(jù)創(chuàng)建使用情景模擬,從情景模擬中找到用戶需求的缺口(GAP),這些缺口我們稱之為“不可見的需求”。

    我們不妨以汽車為例做一個大膽的預測,在未來的工業(yè)4.0時代,人們去4S店選車不再僅僅選擇車型、顏色和內飾等定制化特征,而且用戶還可以在一輛布滿傳感器的車內進行試駕,當用戶坐上駕駛座椅時,傳感器會自動記錄整個座椅上的壓力分布,一款符合用戶身形和坐姿習慣的座椅就自動設計完成了;在用戶開車過程中,汽車內部的傳感器自動記錄用戶的駕駛動作,進而預測用戶的駕駛習慣,一套兼顧駕駛操作體驗和舒適性的動力系統(tǒng)和控制系統(tǒng)即被自動匹配完成;在用戶駕駛汽車的過程中,汽車能夠自動識別用戶駕駛習慣的改變,提醒用戶駕駛習慣的變化對于能耗和剩余里程的影響;在上下班高峰期,汽車能夠通過海量的交通數(shù)據(jù)預測出未來一段時間內可能通過道路的擁堵情況,并為用戶推薦最佳行駛路徑;在駕駛過程中汽車還可以記錄路面的平整度,這些數(shù)據(jù)首先在系統(tǒng)內被分享,提醒后面的駕駛者減速駛過一段坑洼的路面,隨后被發(fā)送給市政管理部門,第二天再經過相同路段時發(fā)現(xiàn)坑洼的路面已經被修補好了。用戶到家之后,可以通過手機或是網頁查看一天的駕駛記錄,不同駕駛模式下的能耗情況一目了然,可以與社區(qū)內的其他用戶比一比誰更加節(jié)能環(huán)保,同時系統(tǒng)還提供了相應的駕駛習慣改善建議。此外,用戶還能查看汽車的健康狀態(tài)報告,各個關鍵部件的健康狀況、衰退情況和故障風險一目了然,與之相匹配的維護保養(yǎng)建議也被自動提供,網上預約后就可以到4S店進行維護。如果只是簡單的更換,還提供視頻及文字講解的詳細步驟說明。至此用戶發(fā)現(xiàn)雖然去4S店的次數(shù)和保養(yǎng)維修的費用明顯減少了,但汽車的故障卻幾乎降到了零。

    這個例子離我們并不遙遠,也許在未來5年甚至更短的時間內就會成為現(xiàn)實。從這個例子中可以看出,數(shù)據(jù)依然是為用戶提供定制化產品最重要的媒介,工業(yè)4.0時代的制造將通過數(shù)據(jù)把終端用戶與制造系統(tǒng)相連接,這些數(shù)據(jù)將自動決定生產系統(tǒng)各個環(huán)節(jié)的決策,實現(xiàn)生產上下游環(huán)環(huán)相扣的整合,人的工作難度將被大大降低,在這種模式下工廠的組織構架將趨于扁平,生產資源的利用也將更加優(yōu)化。

    未來工業(yè)界的機會空間可以被分為四個部分:第一個部分是滿足用戶可見的需求和解決可見的問題,這個空間內依然有中國制造需要補的課,比如質量、污染和浪費等問題,需要的是持續(xù)的改善與不斷完善的標準化。第二個部分在于避免可見的問題,需要從使用數(shù)據(jù)中挖掘新的知識為原有生產系統(tǒng)和產品增加價值。第三個部分在于利用創(chuàng)新的方法與技術去解決未知的問題,如具有自省能力的設備,以及利用智能手環(huán)管理睡眠質量等例子都是使不可見的問題透明化,進而去加以管理和解決不可見的問題。第四個部分是尋找和滿足不可見的價值缺口,避免不可見因素的影響,這部分需要利用數(shù)據(jù)分析產生的智能信息去創(chuàng)造新的知識和價值,這也是工業(yè)4.0的最終目標。


    工業(yè)4.0的機會空間

    通過分析數(shù)據(jù)預測需求、預測制造,利用數(shù)據(jù)去整合產業(yè)鏈和價值鏈,這就是工業(yè)4.0的思維。現(xiàn)在各個領域都在談大數(shù)據(jù),但是大數(shù)據(jù)本身并不是一個問題,而是一個看待問題的新方式。大數(shù)據(jù)只是一個現(xiàn)象,其本身并不重要,利用大數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值才是根本目的。

    工業(yè)4.0是一場在不可見世界中的戰(zhàn)爭,而數(shù)據(jù)分析則是連接可見與不可見世界的橋梁。

    標簽: 壓鑄廠
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