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数据如何赋能制造业?-官方


官方-20世纪初,福特公司的马达经常出故障,很多工程师建设不好,所以采用德国专家面子进行了修理。 面子在电机旁边仔细观察,一边敲,用粉笔在电机壳上画了线。 “关掉马达,在记号处增加里面的线圈16次。 ”福特工程师半信半疑地增加了线圈,结果发现了马达。

这次的汽车修理面子支付了1万美元的报酬,他特意说明了费用:“你告诉我用粉笔画了1美元的线,在哪里画了9999美元。” 当时,这个故事被贴上了“科学知识就是财富”的标签,不过是放在了今天工业企业的场景中。

这是“专家经验充分发挥价值”的典型。 经验主义和数据价值的博弈论在工业经济时代,经验主义曾经充分发挥了不可替代的价值。

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没意思的是,现代制造业基本上走经验主义道路,用习惯和工作经验管理企业,用熟练师傅在一线的经验带徒弟。 图1.20世纪工业经济时代的生产现场在ERP诞生之前,逐渐烧结和规范企业的管理思想,用ERP改造管理经验主义。 在MES中的应用,烧结和规范企业的生产流程,用MES改造生产经验主义。 但是,不得不说,工业经济时代企业的内外环境比较平静,埋铁矿石一定能生产多少铁和钢材,在比较简单的阻碍条件下,经验主义完全可以正确地预测和分析结果。

现在市场瞬息万变,技术快速发展,工业设备升级,专家经验主义还能扮演“面子”这样的神秘吗? 也许不能现在的生产企业是充满数据的商业复合体,其数据多种多样。 非常简单的列表还包括过程数据,如数据收集、数据存储和备份、数据安全、数据建模和可视化、数据分析和预测。

相关的数据类型还包括静态和动态数据。 另外,可以分为动态数据和非动态数据,也可以分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。 还有,如何从企业的信息系统、设备、传感器这些多种数据中挖掘价值? 如何让企业从过分依赖经验主义到数据价值洞察阶段? 这是相互博弈论的过程,也是一个大的探索和实践的过程。

制造业和网络的差距在经验主义和数据价值博弈论的权衡过程中,网络技术发挥着足够大的作用。 但是客观地说,制造业和互联网之间的差距比大家想象的要大。 笔者参观过好几次生产企业。

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在最终装配线上跳舞机器人手臂的汽车工厂、焊接工厂的电光火石般的重装备企业、必须更换防尘防静电服的电子企业、生产线上烤和装罐子的酿酒企业,大多数都预示着呼啸和某种程度上除去鼻子的味道。 这些企业将某一点作为模板出现在同行企业面前时,支持其业务运营的流程流、IT系统或生产线经常会发出声音。 这是因为更多的企业没有超过这个水平。

但是,如果进行纵向对比,任意IT公司的实验室或互联网企业的创意中心比以轻资产闻名的生产企业的工厂低得多,其信息化多应用于成熟期。 因此,当云计算、大数据、人工智能等概念铺天盖地时,必须依然对中国制造业的发展现状保持合理的认识:因为还有很多企业MRP没有一起跑,材料和图纸、其他 事实上,制造业与互联网的融合非常不简单,制造业多年来的烧结和积累习惯、经验、模式在互联网特别强调灵活性和缓慢的递归特性之前,不存在技术以及可接受的差距。 图2 .国务院发行《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》也是中国政府大力推进“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年发表《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》的理由。 虽然有差距,但横跨很近。

本文来源:官方-www.designblending.com

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