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抢食智能制造蛋糕中国企业应如何发力?

导读: 如何从产业层面推进中国制造业的转型升级?如何做到工厂设备的“互联互通”与大数据操控,进而实现智能化?

  谁在智能制造领域下注,谁就可能赢得《中国制造2025》的最大商机。如何从产业层面推进中国制造业的转型升级?如何做到工厂设备的“互联互通”与大数据操控,进而实现智能化?在近日由中国企业家俱乐部主办、山东省经信委和济南市政府联合主办的2016中国绿公司年会上,智能制造引起了与会嘉宾的热烈探讨。

  智能制造不可或缺的因素

  解决产能过剩、需求不正等问题,需要依靠创新。中国企业未来一定要跟上智能、互联网、物联网等时代的步伐,工业企业也不例外。

  远东控股集团董事局主席蒋锡培认为,工业企业要想有更好的未来,必须研究技术是否跟全球同步、是否领先、标杆是什么、如何去赶超、如何吸引全球的人才、怎么拥有更好的产品品质等。从这个角度看,现在中国很多工业企业还不具备这样的条件。

  “企业要想不被淘汰,需要控制好发展的风险,如法律风险、现金流不能出问题、用好关键人才等。而‘互联网+工业’是整个经济社会可持续发展的一个基础,特别是智能化。”蒋锡培说。

  谈到正处在风口上的“互联网+工业”,作为生物识别行业的代表,北京天诚盛业科技有限公司创始人兼CEO周军有自己的冷静思考。在他看来,“互联网+工业”在某种程度上等同于智能制造。而大数据、机器视觉和人工智能则是智能制造中不可或缺的三个因素。

  与国外大部分生物识别应用均集中在政府、公共服务领域的重大型项目相比,国内生物识别市场超过90%均是小型商业部门应用。周军认为,生物识别是连通人工智能和现实世界的重要桥梁,新技术、新模式、新场景能够加快催化生物识别商业化进程,未来的市场潜力巨大。

  “未来国内生物识别产业将会实现均衡发展。指纹识别技术一家独大的局面将被打破,语音识别、人脸识别、虹膜识别等多种生物识别技术将会获得更多认可和应用拓展,呈现百花齐放、协同发展的盛况;而随着信息安全问题的日益突出,市场需求也会日益强烈,通过多模态识别(采用两种或两种以上的生物识别技术,如指纹与人脸识别搭配,指纹、人脸再加虹膜识别等)进一步确保信息安全将成为未来发展的大趋势。”周军说。

  不过,周军提醒,尽管当前智能制造很热,但工业需要专业性的技术,和国外发达国家相比,中国目前的工业基础还稍显薄弱,产能过剩,没有高附加值的产品,这或许会在一定程度上阻碍工业智能制造的发展。

  做好顶层设计和分步实施

  “‘互联网+工业’是中国企业也包括国外企业与时俱进必须要走的一条路。而智能制造是中国企业必须要跨上的一个台阶。”同方股份有限公司总裁范新说,在过去很长时间里,中国的加工制造业主要是依靠人力资源成本低的优势,特别是那些低附加值的来料加工等,制造业更多是偏于传统,还有很多落后的地方。当以智能制造为代表的产业升级来临时,如果我们不去提升,就可能会再次落在世界后面。

  不过,面对“互联网+”和智能制造,很多企业负责人会感觉到诸多困惑。“互联网+”似乎好做,而中国的智能制造则与世界水平有很大差距。智能制造从设计、产品开发、智能的制造设备以及生产线、采购与物流、生产管理过程、智能管理与大数据服务等,这些放在一起就是一个很大的难题。

  范新认为,中国企业需要做好顶层设计和分步实施,否则,在快速变革中容易出现投资失衡甚至过度投资等现象,这都会使企业增加很多成本,并且不一定能够达到智能制造低成本、高效率、高品质的效果。

  经济的转型升级给国内IT企业带来了新的发展机遇和挑战。作为“互联网+”、《中国制造2025》战略落地的推动者,浪潮集团对于智能制造和“互联网+”具有前瞻性研究与丰富的实践。浪潮国际有限公司副总裁魏代森认为,在“互联网+”、大数据的环境下,企业管理模式和信息系统面临组织扁平化、精细化、管理共享化、业务社交化、业务财务一体化的管理变革以及数据为中心、混合云架构、云+端模式、移动应用等多方面的技术创新,通过互联、精细、智能的企业互联网化三部曲,可以帮助企业改造关键业务环节,以互联网的思维、平台、方法和工具推动企业管理创新。

  按照浪潮的观点,采用移动互联网、物联网等手段建立企业内部及内外部之间的人、物、伙伴/客户、系统等连接与集成,为互联网新兴商业模式提供了无限可能。在“互联网+”、智能制造模式下,更需要管理会计支撑,加强精细化管理,如成本核算必须支持定价决策、多维度价值分析等。大数据是推动企业、社会走向智能化的重要驱动力,共享、开放、安全的数据将成为建设智能社会的土壤,以大数据为支撑,通过智能分析、智能决策、智能供应链、智能物流、智能设备、智能制造等手段构建智慧的企业。

  “实现中国制造业的创新发展与转型升级,必须突出两化深度融合的主线,以信息化带动工业化发展,在推动智能制造的过程中,也需要强有力的信息化支撑。当前,我国制造业信息化已有一定基础,但总体来看,碎片化现象严重,很多数据没打通,建议协同政产学研相结合的生态圈以及利用现有制造业资源进行联合攻关,提升信息技术对智能制造支撑的保障能力,推动制造业向数字化、网络化、智能化转型升级。”魏代森说。

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