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解析工业4.0所面对的四大挑战

本文摘要:工业4.0这一词汇是德国在亲吻数字化的过程中被建构出来的,它本来是一个德国概念,现在享有了更加普遍的世界性影响,我很乐意在此借这个概念总结一下德国的数字化历程,并未来发展新的工业革命和制造业的未来。 工业4.0是怎么来的 德国总理默克尔非常重视德国经济数字化的转型,所以她给了我一个任务,就是要对德国的数字化进程展开研究。 2006年,我们引进了一个IT峰会机制,开始是SAP来的组织的,每年我们都会的组织会议,其他公司也来互相交流经验、辩论观点。

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工业4.0这一词汇是德国在亲吻数字化的过程中被建构出来的,它本来是一个德国概念,现在享有了更加普遍的世界性影响,我很乐意在此借这个概念总结一下德国的数字化历程,并未来发展新的工业革命和制造业的未来。  工业4.0是怎么来的  德国总理默克尔非常重视德国经济数字化的转型,所以她给了我一个任务,就是要对德国的数字化进程展开研究。

2006年,我们引进了一个IT峰会机制,开始是SAP来的组织的,每年我们都会的组织会议,其他公司也来互相交流经验、辩论观点。2009年,我们被拒绝,尤其是德国科学技术联盟和德国政府拒绝我们拿走新的点子,事关德国未来的战略性点子。

  我们有若干工作组,其中一个工作组是交流联系工作组,我也是其中一员。我们开始是探讨德国在生产方面的创意,后来我们深感互联网和实体经济在大大融合。也就是说虚拟世界和现实世界在大大融合。

当时我们科学和工程学院也发售了一体化的研究项目,我们把重点放到生产上,当时我们起了一个名字,叫做工业4.0,因为它和自动化有关系,我们实在这就是下次工业革命的话题。在德国,工业主要是指制造业。

  迅速,我们又发售了一个项目,重点放到了智能服务上,这方面并不是德国擅长于的,但我们必需把其他的行业联系一起做到研究。智能服务项目不仅是数据推展的创意,同时还不会有社会推展创意的因素,最后它将给企业带给益处,也不会给社会带给益处,这就是为什么工业4.0项目这么不受注目的原因。  总结一下,2011年我们月发售工业4.0,有50个机构,还包括科研部门和企业,和我们一起向政府明确提出了工业4.0的建议, 2013年我们又做到了一个第二版的报告, 2014年德国政府再行压低一个工作层级,让更加多的部门、企业和行业协会参予进去,今年3月我们做到了最新版的工业4.0报告。  未来发展工业4.0世界  新的工业革命的推动力主要有三个,一个是技术,特别是在是数字技术;第二个是无处不在的相连,尤其是物联网早已开始转入工厂;第三个是自动化程度更加低的工业系统。

这三个因素变换一起就构成了一种趋势,自动化之后的重点就是系统对外部环境的感官,通过感官构成工业大数据,现在很多数据都不是免费的,将来数据不会更加廉价甚至免费;然后不会有人工智能,机器享有自学能力;然后是新的分析工具,用来分析数据并指导行动。  自动化系统、虚拟世界和现实世界的融合,牵涉到到有所不同的技术,有很多技术参数,同时有很多有所不同的应用于,3D打印机谈的就是其中一种。

这些都必须用一个软件架构来界定,很多标准都必须统一,如果我们需要来联合前进,就更容易产生大的突破。  从生产行业来讲,生产本身与客户服务、行业服务也在慢慢地融合,今后你有可能分不清楚生产与服务这两者的区别。未来制造业的发展方向,是数据推展的商业模式的创意和转型。  什么是工业4.0?首先是高度灵活性又高效能的生产,做价值建构流程的按须要优化和动态优化。

现在德国各个有所不同生产行业的灵活性度都超过了40%左右,可以随时消化吸收40%的订单上升,再不流畅向前发展,就是说我们可以遭受30%-40%的膨胀压制。做这一点必不可少基础设施的升级,自动化程度、数字化程度等等。  工业4.0还意味著环境友好的发展模式。你可以把工厂迁到城市,再不会对环境导致很多影响,如果你使用环境友好的生产方式的话。

  第三就是社会形态的转变。商业环境和社会环境将不会更加简单,要掌控这个简单的环境,我们必需享有权力下放的和更为分散化的自我的组织形式,也就是说企业职能从中央控制系统变为自的组织平台。

企业员工不会更为朝着自我的组织、自我约束来发展。我们最后将有一个更为灵活性的生态系统,十分有动态性,这样它才能随时号召客户市场需求,动态地适应环境市场变化,现在这还做到将近,但早已有这样的点子。  智能生产的含义  以上是宏观的视角,如果我们从微观视角来看工业4.0,明确到一家企业,变化不会在哪里?  第一个维度,纵向的一体化要做到得更佳,内部流程的切断和数字化,这意味著我们要不断改进现在所做到的工作,比如说软件、解决方案、3D打印机的生产方式。  第二个维度,改良横向一体化,这个问题在10年到15年前我们就辩论了,上下游的供应商合作伙伴怎么切断。

现在我们必需要构建纵向、横向一体化的无缝接入。  第三个维度就是仅有生命周期的产品管理,从工程设计到产品生产和售后服务的生命周期,我们都必需统一管理。这方面过去早已有很多管理软件,但这些工具之间没什么联系,数据结构也不一样,必须切断和升级。  制造业的核心是工厂,工厂的智能化管理十分最重要,工厂并非自己独立国家工作,而是要跟智能电网、智能物流、智能楼宇建筑连接起来,根据订单、能源、物流等条件的变化动态调整生产。

这意味著工厂更加聪慧,告诉怎么样展开生产,机器也显得更为智能化,可以互相交流,来掌控产量。  所有这些都必须更为聪慧的人来已完成,我们称作智能操作员,各种有所不同的智能设备、数字设备来协助他们操作者,以往集中的各个项目要连一起,基本原则是更为自动化。  这只是故事的一小部分,还有很最重要的一部分,就是智能产品。产品离开了工厂抵达客户之后,应当大大地搜集用户数据,变为一个小的平台,所有产品的数据集中于一起之后,就变为了大数据系统,动态分析这些大数据,就可以更进一步优化我们的流程和业务模式,为客户获取更好的服务。

这方面的创意速度十分慢,客户也在大大地获益。  荐个例子,阿迪达斯。阿迪达斯今年发售了3D打印机制鞋技术,成本并没快速增长很多,但可以延长外包线路,甚至把生产转到国内。阿迪达斯送给跑鞋加装了传感器,你就可以对所有的数据展开搜集和取决于,这双鞋怎么穿着的、怎么用的,然后基于这些数据可以对产品和流程更进一步优化,再行按优化后的版本生产和销售。

比如个性化设计,按照客户的特殊要求来生产鞋子。  基于智能平台的一切均服务  接下来就是智能服务,这方面的重点不是产品,而是新的商业模式下的新服务项目。前提是数据化、告诉用户的偏爱和习惯,以此来启动商业模式和服务的优化。

  道理非常简单,数据变为了一种产品,它本身蕴含着价值。如果你的商业模式是数据驱动的,那么所有的一切都可以沦为服务,这一点并不谜样,绝大部分公司都可以做。  明确怎么做呢?没任何一个公司需要做所有的数据搜集、分析工作都自己做到,因为工作量过于可观了。

你必须有一个强大的生态系统,协助你来做到相连,协助你把有所不同领域的数据搜集、传送、分析。这牵涉到到互可操作性,你必须在一个平台上对这样的生态系统展开管理。  实质上它关系到工业4.0的最后结果,就是要构建各种设备工具机器之间的网络。

  用汽车行业做到一个例子,未来有可能在所有的展出上你都能看见网络汽车,或者叫自动驾驶汽车。它必须有智能架构来承托,一辆汽车自动行经,它必需动态理解周围的环境,数据传输速度要十分慢,以毫秒来计算出来,这意味著网络基础设施和底层技术架构必需得升级。  现在是怎么做的呢?比如说谷歌,它有成百上千辆汽车在路上搜集数据做到地图、做到测量。

以后会是这样的了。因为以后所有的汽车都会有数据采集设备,比如在德国,所有新的车上都早已加装了传感器。  从公司层面,软件的虚拟化十分十分的关键。比如说在一个组装线上,来自于有所不同厂商的机器设备必需相互给定和协商,怎么才能告诉否给定协商呢?如果你有一个数字模型来掌控所有机器,这样你把设备卖给客户之前,他们可以仿真用于这些设备的情景,这就是我所说的软件的虚拟化,在这个基础上,我们才能构建所有机器设备的网络,智能的网络,这是一个软件定义的架构。

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  说道到通过软件平台管理生态系统,现在有一些争辩,就是平台中立化问题。有人担忧平台被用来压制竞争对手,或者说平台上的公司被平台掌控。这是一个问题,因此我们必须一个对外开放的数字平台,让客户需要即插即用,同时又有需要缴纳得起的服务价格,还必须有有一点信赖的云,不管是公有云还是私有云,你要保证系统的安全性,保证需要把世界上所有的设备和机器安全性地联系一起,这是一个终极的目标。

  在商业模式上,平台要确保所有人都可以参予进去,平台上面任何类型的服务都可以实行,有所不同的市场、有所不同类型的服务、有所不同类型的社区,想要做到什么都可以。所以我猜中这样一种平台,应当由具备高度专业知识的最重要公司来获取,这样才能确保底层很简单、很牢固,但顶层有相当大的灵活性,而且非常简单易懂。  在商业模式的创意上,现在我们早已可以根据用量来展开收费,但对于平台即服务的模式,平台必需是双向的,在一个相连了大量设备和终端的平台上,一方面你有很多供应商,另一方面你又有很多客户,这天然就是一个双向市场。

  如果尊重这一点的话,问题的下一步就是,这对于工人来说意味著什么呢?在过去我们优化的是流程,以后我们优化的是工作场所,是工作本身,这不会造成工作岗位变低吗?  这在德国的确是一个注目焦点。工会作为员工代表,较为担忧工人以后不会会没工作了,因为所有的事情都可以自动化、用机器人做到了。显然不会不存在这么一种情况,较低附加值的工作可能会消失,但是新的工作岗位也不会被大量建构。

过去十年,德国对机械工程师的市场需求减少了9.5万个,而自动化产业减少了1.5万个工作岗位。  关键是对新的能力的拒绝,比如说一个机器操作员,工厂显得更为自动化,意味著掌控机器的人要更为灵活性,要有更加强劲的自我的组织能力和多元化技能。对企业或政府而言,必需要有适当的教育和培训,提高工人的技能水平。但是这种培训有可能不是大规模地躺在一起讲课,而是通过各种灵活性的自学方式,这在现在的技术水平下几乎能做。

  四大挑战  我最后要谈的就是挑战是什么:  首先我们要创建一个数字平台,这个本身就是挑战,特别是在是具有统一标准的对外开放数字平台,是十分艰难的。这也是为什么我重复说道我们必须有一些领军型的公司、核心的公司,它们再行动起来,然后展开标准的协同化,开放式协同,然后再行让中小型企业参予进去联合发展。  其次就是基础架构(framework)方面的挑战,比如说在法律上,我们对于数据的用于怎么样来展开管控,适当的法律框架怎么搭起,我们还必须有一个统一的欧洲数字市场。从政府的角度,数据政策就变为了一种经济政策,谁享有数据,谁来维护数据,谁来负责管理这个共享数据,这些都是新的课题。

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  第三个挑战是公司的的组织结构和工作方式的变革。变革的同时,我们必须寻找适合的方法来符合公司所有者和公司雇员双方的拒绝,比如说在德国就要考虑到工会的一些拒绝。

  最后,从社会层面来说,焦点之一就是数据保护、隐私的维护,那么多的个人信息都在云平台上,怎样避免数据泄露、泄漏客户隐私等等,这是一个相当大的注目。再就是我前面提及的嵌入式,机器人和人一起工作,要让机器人需要某种程度理解人的语言或者是肢体动作,甚至能理解人的情绪,在人和机器之间构建类似于人和人之间的无缝交流。

我们还在做到这方面的研究,还必须非常宽的时间才需要做这一点。


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