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工程院院士李培根:智能制造要從基礎做起

來源:中國電子報

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所屬頻道:新聞中心

關鍵詞:智能制造 智能工廠 機器人

        我們一談智能制造很容易聯想到智能工廠、無人化車間、人工智能、機器換人等等。但是我認為,現階段我們更要從產品、質量等基礎做起。企業首先要知道產品處在哪個水平,瓶頸在哪里,要關注用戶體驗,可通過智能技術去增加產品適用功能、服務功能,降低能耗、降低成本等等。

      對于中國企業家而言,智能制造首先要關注的是智能產品,即如何將智能技術運用到產品當中。智能產品有三個共通的核心元素:物理部件、智能部件、互聯部件。互聯部件包括互聯網接口、天線、連接協議、聯通產品的網絡以及在遠程服務器運行并包含外部操作系統的產品云等。

      第一,對于智能產品而言,智能互聯是非常重要的,智能互聯產品將改變現有的產業結構和競爭本質,不但會影響公司的競爭,更會擴展整個行業的邊界。競爭的焦點集中在獨立的產品。

      第二,我們可通過智能產品去簡化一些零部件,降低物理復雜性。例如,可穿戴血壓儀器產品原來需要顯示器,現在可取消顯示器,僅剩下手環和傳感器,通過手機屏幕和APP來跟蹤用戶的血壓,并將數據發送給醫生。飛機、汽車和艦船業越來越多地采用“數字駕駛艙”技術——用單一的顯示屏替代繁多的數據儀表。

      第三,我們還可通過智能產品減少浪費,促進節能。例如,智能互聯電梯能預測用戶需求,減少等待時間和能源消耗。產品即服務模式則允許客戶“用多少買多少”。

      第四,智能產品還給企業帶來新的客戶關系,企業持續向客戶提供價值,產品成為價值傳遞的載體,而非價值本身。

      第五,未來智能產品會越來越多地融入于物聯網概念之中,成為物聯網生態系統的一部分。

      其次要關注的是質量。日本一家中小企業負責人寫下的一句話對我們很有啟發:“技巧和匠心,在最先進的技術中生息。”不僅僅是企業自身關注質量,其質量信息對客戶也應是透明的。當然,質量存在于企業的每一個工序之中,這就需要企業通過大數據去分析監測質量問題,例如通過大數據精準預測實現生產過程質量控制。

      企業還需關注數據。畢竟,很多的潛在規律存在于我們感知不到的關聯之中,而數據可以幫助我們發現這些問題。例如,三一重工利用大數據技術,通過對地理位置數據的關聯分析,發現泵車主油缸故障與沿海地區杭深高鐵建設的強相關性,確定了鹽霧環境和水質是導致油缸密封體腐蝕的主要原因。

      企業在推進智能制造時,需要做一些數據的基礎工作,分析數據的高性價比,數據如何為產品功能增添實際價值等等,還要分析每類數據涉及的隱私風險和成本。這些都需要判斷和選擇。而且,我們要關注的還不僅僅是產品本身的數據,其與另一些數據結合又會產生新的價值,其價值甚至成指數級增長。

      最后需強調的是人在智能制造系統中的作用。我們不能僅僅關注智能機器,還要盡可能發揮人的潛能,進行業務、人才的最佳匹配。

      總之,我認為智能制造是發展方向,更是一個過程,我們不能盲目追求,不能僅僅是停留在一些概念上。產品、質量是企業生命線,就算有條件做智能化,也得從基礎做起。 


    (審核編輯: 智匯小蟹)

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