|
2016-09-18 郭朝晖 工业4点0 我想用最简单的思路描述智能制造中的相关逻辑 作者：郭朝晖 我想用最简单的思路描述智能制造中的相关逻辑。 本文显然是不成熟的想法、并肯定带有很多片面性，许多概念的提法也尚未仔细推敲。发出该文的目的是希望收集各种意见，以便于完善。愿意参加讨论的朋友可以添加我的微信号：guoguo1968 1、智能制造的本质。通过数字化、网络化以及配套的软硬件技术的应用，推进企业的转型升级，让企业更加适合企业外部环境的变化。 2、营销、服务与商业模式。智能制造对它的要求是：更加准确迅速地感知、识别、捕捉企业外部的变化，并尽可能迅速完整地转化成具有商业价值的企业行动目标。 3、生产组织和产品设计。生产组织和产品设计用于满足用户对交货期和特定功能质量的要求。它们同时又是生产制造的“边界”。在用户需求复杂多变的前提下（极限是个性化定制），这个边界极大地影响了生产的成本、质量和效率。好的生产组织和产品设计，会让生产更加容易。 4、生产制造。智能制造对它的要求是：在生产组织高度复杂、产品变化繁多的前提下，高质量、低成本、高效率地生产出满足用户需求的产品。也就是说，推进智能生产制造的本质动力，还是为了适应市场的变化、承载生产组织和设计的要求。智能的生产制造，应该能够容忍在各种生产异常和变化的前提下，判断生产能否满足用户需求。 5、广义智能制造。广义的智能制造还包括智能的产品与服务，与生产环节的智能化关系不大。但是，设计和服务过程仍然可以是智能化的。一般来说，传统产业竞争力偏重生产环节、重视工艺创新；新兴产业的竞争力偏重产品开发、重视产品创新。但智能设计可以让新产品开发更有竞争力。 6、概念问题。智能制造不同于自动化的地方，首先在于应对用户需求的复杂多变，而不是提高人工效率或实行无人化。但是，人工效率的提高或无人化确实有助于企业更快、更好地适应市场的变化。智能制造往往要伴随企业的转型和管理变革、不纯是技术问题，搞自动化就未必了、技术可能就是关键。 7、信息协同与知识共享。在用户需求复杂多变的前提下，要提高效率必须加强协同和知识共享。协同包括人和人的协同、人和机器的协同、机器和机器的协同。知识共享的重点如何让知识重用或者易于重用。协同和共享有利于压缩不必要的决策或设计时间。 8、数字化基础。为了压缩决策的时间、提高决策的质量，理想的情况是让计算机做决策。机器决策的前提是充分的信息、科学的决策方法。信息结构和决策方法本质上都是与领域相关的知识。智能制造不仅要重视设备、产线的自动化，更要重视知识的自动化。在制造企业，数字化尤其是知识的数字化难点包括：可靠性要求高、潜在知识难以挖掘、知识组织困难等。 9、智能制造要取得成功，质量、成本、交货期的前提是必须的。在某些行业，智能制造技术可能是企业的“味精”而不是“肉菜”。或许，有些制造企业不需要搞智能制造也有好的竞争力，但这样的企业会越来越少。 |
|
|
