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              马云的新制造:领先的已经磨好刀,落后的不太想跑

              “以前制造业靠电,未来的制造业靠数据。”阿里巴巴董事局主席马云近日在杭州云栖大会上预言,未来成功的制造业,都是用好互联网、IoT、云计算大数据的新制造企业。而最近的一些研究报告也证实,行业领先的制造企业从智能制造中尝到了甜头,因此更积极地向智能制造的更高形态进化,拉开与同行的差距。
              世界经理人专栏

              秦岭

              世界经理人媒体原创工作室成员。

              两年前的云栖大会上,马云提出以“新零售”为代表的“五新”战略。他此次重提新制造的理念,表示新制造会以数据为核心,完美地结合制造业?#22836;?#21153;业。他预言IoT、芯片、人工智能、大数据云计算,所有这些将从根本上颠覆价值创造的模式。

              头部企业加速攫取智能制造红利

              马云所提的新制造,实?#31034;?#26159;智能制造的另一种说法。智能制造是由物联网系统支撑的智能产品、生产?#22836;?#21153;的流程、系统和模式的总称。虽然目前仍有大量企?#20992;?#20154;工智能、工业物联网等技术持观望态度,但近几年,各行业头部的企业已经悄悄抢跑,开始攫取智能制造的红利。近日德勤公司发布的《2018中国智能制造报告》就主张,中国的智能制造发展已经进入高速成长期。

              早在2013年,德勤公司就曾对中国200家制造型企业进行过类似调研,当时智能制造产品?#22836;?#21153;贡献的利润在总利润中占比过半的企业仅?#35745;?#19994;总数的14%,而2017年时这样的企业占总数的33%。另一方面,2013年?#26412;?#22823;多数(55%)的企业这一贡献?#23454;?#20110;10%,而如今47%的企业这一贡献率已经大于30%。这?#24471;?#26080;论从规模还是盈利能力来说,中国企?#20992;?#26234;能制造产品?#22836;?#21153;的利用呈上升趋势。根据德勤公司的说法,主要是由于生产效率和产品服务价值的提升给企业带来了利润。

              然而德勤的报告有意无意地回避了一个事实。

              此次德勤调研的对象是大?#34892;?#20225;业,主要以民营(53%)和外资(29%)企业为主。而且从行业分布上来看,高端装备制造(26%)、电子元器件及电器制造(23%)、汽?#23548;?#27773;车零部件(22%)占绝大多数。这些企业本就更易于?#37038;?#26234;能制造的理念,也更容易从相关技术的应用中受益。因此,德勤的报告未必能?#24471;?#20013;国的制造业全体已经对智能制造给予了足够的投入和重视,但可以肯定的是,制造行业中的领跑者已经尝到了智能制造的甜头。

              尝鲜者众,唯有智者砥砺前行

              既然有人已经看到了智能制造的好处,为什么我们没有看到制造业热捧智能制造的情况出现呢?#30475;?#26696;很简单。智能制造仍然是有门槛的,并非所有企?#20992;?#26377;足够的决心在智能制造的道路上砥砺前行。浅尝辄止的大有人在。

              根据德勤公司的报告,中国制造商发展智能制造的路径可分为“计算机化/连接/可视化/透明性/预测/自适应”六个阶段。

              中国制造商发展智能制造的路径

              计算机化:这一阶段通过计算机化高效处理重复性工作,并实现高精?#21462;?#20302;成本制造。但不同信息技术系统相对独立,很多设备并不具备数字接口。

              连接:各信息技术(IT)系统相互关联,实现运营技术(OT)系统的互联互通,但IT与OT并未完全整合,依旧基于人工经验决策。

              可视化:通过现场总线和传感器等物联网技术,捕获实时数据,建立企业的数字化?#25104;洌?#21448;称“数字孪生?#20445;?#36716;变为基于数字进行决策。企业在当前阶段仅了解状态,不完全了解背后的成因。

              透明性:通过根本原因分析生成?#40092;丁?#20225;业在当前阶段只了解目前问题的根源,不能预测未来发展。

              预测:利用数字化?#25104;洌?#27169;拟不同情景以预测未来发展。但企业尚不能?#20013;?#33258;动化地应对。

              自适应:自动地进行决策并采取行动,能够?#20013;?#22320;适应变化的经营环?#22330;?#36825;是智能制造的最高阶段。

              德勤的统计结果显示,81%的受访企业已经完成了第一阶段(计算机化),处于第二阶段(连接)的企业占41%,第三阶段(可视)占28%,第四阶段(透明)仅占9%,后两个阶段(预测与自适应)各占2%。换句话说,大部?#21046;笠刀?#26234;能制造技术的应用还处于比较基础的感知阶段(计算机化、连接、可视化),能够坚持向智能制造的高级阶段(透明性、预测、自适应)发展的企业极少。

              沃顿商学院的信息技术研究院院长兼?#35789;?#20154;Bill Hardgrave认为,感知阶段只能解释过去发生了什么,并且要经过比较长的时间才能对各?#20013;?#21495;(例如销售、市场、客户购买行为、温度)做出?#20174;Γ?#36825;样是来不及的。要想在竞争中胜出,组织必须能够在事件发生之前就进行预测并采取行动,也就是提升到“预测”和“自适应”这两个阶段。

              工业物联网解决方案供应商Uptake的?#35789;?#20154;兼执行总裁Brad Keywell则给出了一个近似的量化指标——分析工业物联网收集的数据产生的“预测性洞见?#20445;?#33021;给生产力、可靠度与安全?#28304;?#26469;绝佳机会,每1块钱投资都能换回3块钱的回报。但这么做的前提是要充分了解怎样运用联网设备的优势。如果能利用数据进行根本原因分析,用于预测性分析指?#35745;?#19994;的行动,开发预测模型支持决策,这样的智能制造企业无疑能爆发性地跟前三个阶段的对手拉开差距。

              以制造为依托,在模式上发力

              马云已经看到了智能制造尚未被挖掘出的巨大潜力。他在云栖大会上断言,如果把制造业所有的机器设备、所有生产线的数据全?#30475;?#36890;、智能化,将从根本上颠覆价值创造的模式。他还主张,新制造的竞争力不在于制造本身,而是制造背后的创造思想、体验?#22836;?#21153;能力。

              一些业已取得领先优势的制造型企业的做法与马云的论断不谋而合。他们借助智能制造技术打好的基础,充分探索商?#30340;?#24335;上的创新,增强对客户的吸引力。比如压缩机Kaeser Compressors公司深知制造业厂商习惯采购能运作二、三十年的“耐用”设备,所以很难满足敏捷性方面的要求,故此提出了十分有诱惑力的方案。客户无需购买其压缩机设备,可以选择按照每分钟消耗多少立方英尺的压缩气体来付?#36873;?#23458;户可以大大减少初期固定资本占用的资金,又可以在需求变动时十分便捷地调整设备数量和种类,因此这种产品即服务(PaaS)的新模式大受欢迎。

              另一些企业干脆颠覆传统模式,将付费方和使用方分离,让免费提供的产品成为了数据资源的生产源头。谷歌旗下的NestLabs就与电力公司合作推出政策,只要消费者与该电力公司签署两年的合约,就可以免费得到Nest的温控产品。Nest的硬件产品的付费方?#19978;?#36153;者变成了电力公司,而使用方(Nest产品的用户)的用电大数据变成了电力公?#23616;?#35270;的宝藏。制造商、付费方和使用方三方各取所需。

              还有的企业则利用大数据能力,对用户价?#21040;?#34892;深度挖掘。比如,红领集团通过自行打造的C2M电商平台实现了大规模定制化生产。顾客在平台上自主设计,选择想要的款式、面料、裁剪等参数;CAD部门为每个顾客进行大数据制版,将各部分制作工艺的数据分解,传输到布料配给部门;分配好的布料经过个性化裁剪,进入流水线流转;工人在终端上看到客户的要求,根据技术数据进行手工或机械缝制。整个流程从下订单到出厂仅需7个工作日,并做到“一人一版,一衣一款?#20445;?#32780;成本仅为非定制西装的1.1倍。这种模式堪称是以规模化的成本挑战定制化产品的不对称战法。

              面对智能制造带来的新机会,领先的制造企业没?#26032;?#36275;于对生产、流程等数据的感知,而是努力向智能制造的更高层级迈进,积极探索新的可能性。也正因为如此,?#30340;?#23545;智能制造犹豫不决的同行会被这样的企业甩开越来越大的差距。?#21387;?#39532;云不客气地做出了这样的论断:“新制造的班车已经开?#35745;?#21160;,不加速自己企业,不去?#24403;?#26410;来的变化,不改革自己,我相信未来10-15年,大家都会哭天喊地。”

              本文作者秦岭,世界经理人原创,如需转载请联系微信公众号(ID:CEC_GLOBALSOURCES)授权,未经授权,转载必究。本文版权属于世界经理人网站(www.hqwx.tw)所有,未经授权,任何企业、网站、个人不得转载、摘编、镜像或利用其它方式使用本文。经授权使用文章的,应在授权范围内使用,并注明“来源:世界经理人(www.hqwx.tw)”、图文作者信息及本文链接http://www.hqwx.tw/manufacturing/ma/8800095376/01/,同时不得将授权文章提供给任何第三方,违者本网将保留依法追究的权利。

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