




---中面临的挑战
没有对技术进行全盘考虑
制造业的自动化和数字化发展时间相对较短,即使是在同一行业内,企业的自动化程度和技术路线也大相径庭。数据分布较为分散,难以获得数字化工厂所需要的产品全生命周期的系统性数据,同时使得标准的制定变得困难。在部分较为传统的行业中,企业争相计划实现数字化工厂的跨越式发展。但是工厂车间里的设备落后,难以实时抓取和传输数据,是企业不得不面对的主要问题。尽管如此,数字化工厂方案,仍然有以安灯系统为代表的解决方案能够为人工作业提供补充,并有效地整合进工厂自动化。
数字化工厂计划
明确所需能力
试点项目所得出的经验教训可以协助探索并确定---能力。这些能力取决于公司的生产战略、业务目标以及开发及采用新技术的能力。一些公司力求成为物流领域的羊;一些则从提高生产力或产品中获得利润增长;还有一些公司使用数据作为开展的切入点。尽管数字化设备可以为上述发展增添一臂之力,但如果没有在企业、人员、流程和技术层面建立起合适的能力,数字化工厂将无法实现增强业务的目标。
工业4.0 的演进过程
德国的“工业4.0”是以“智能制造”为发展目标,建设“数字化工厂”,通过信息技术、广泛互联、信息交互、流程再造等一系列手段,满足消费者差异化、定制化的需求,提高生产的活性,以及向管理者提供---的决策支持。
美国的“第三次工业---”提出得比较早,更多强调的还是信息化和自动化对制造业的冲击和影响。当然美国的制造业企业也对制造业的智能化趋势进行了布局和研究,比如通用电气公司提出的工业互联(industrial internet)概念,其方向侧重于将机器分析、行业洞察、自动化和商业预测连接起来。
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