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亿欧王彬:智能制造的核心问题在于“认知升级”

2019年6月13日,上海长宁青年联合会和艺友公司联合主办的“2019全球新经济年会”?新制造业未来峰会在上海长宁区世贸中心成功举行。 艺友公司联合创始人兼总裁王斌代表组织者发表演讲,发布了艺友智库2019年智能制造业研究报告。

他说对传统制造业的认知主要依靠口碑,但目前这种方法显然不再适合发展。 目前,制造业需要解决的问题是逐步让更多的人普及思想和知识。 事实上,观念的更新对行业的预判非常重要。

目前,5G新技术很受欢迎,它在工业领域的应用甚至领先于它在日常生活中的应用。然而,社会普遍对此缺乏认识,智能制造的核心问题在于认知升级。 建立十亿欧元新制造业的初衷是让整个制造业清楚地了解该行业的新解决方案、新品种和新概念。

以下是王斌演讲的原文,是在不改变演讲原意的情况下编辑的。

王斌:早上好,制造业的每个人!每次我举行制造业峰会,我都感到非常亲切。 我从事制造业已有十多年,主要从事制造调度的研究。我工作的行业是钢铁行业,这是我们稍后将讨论的黑色金属冶炼和加工。它是工业和信息技术部划分的19个类别之一。

在那之前,我在北京科技大学学习了十多年,那是前北京钢铁学院。我的专业是冶金,我从事冶金和计算机的交叉。 很多人会问我为什么你学了这么多年钢铁,然后学了这么多年智能调度和高级调度,最后选择了1亿欧元。今天,在新制造业峰会上,我可以和你们分享这个原因。

我在学习的时候,接触了40或50多家企业,包括国内顶尖的钢厂和合资民营钢铁企业等。 以前,我只是来上海宝山区活动,没有去过其他地区,所以有一些认知上的局限。

在昨天领导人峰会的最后部分,我和认知方法论的作者吴伯凡先生谈了很多。共识之一是缺乏认知层面将导致决策的改变。 2009年,对于钢铁行业,我发现许多企业的经济和商业收入都有问题,但他们并不期望通过创新来改善经营。我认为当时大多数企业都缺乏创新意识。

此外,2007年我大学毕业时,钢铁行业正处于衰退时期。 到2009年,我的钢铁工业硕士学位将会降低。 现在我回想一下,我们在钢铁工业的过程优化和过程改进中提供了什么价值?经过思考,我们发现我们的价值导向存在问题。

当时,有许多优秀解决方案的提供商,而思爱普就是其中之一。 今天,我们荣幸地邀请了来自思爱普的董先生与我们分享 思爱普非常低调务实。他们仅通过口头就占领了中国的许多制造企业。 然而,一个限制是社会普遍没有意识到这一点。制造业现在要解决的问题是逐渐让更多的人普及思想和知识。智能制造的核心问题在于认知升级。

其次,第二个限制是企业对当时的技术预期缺乏信心。 由于该技术不能满足要求,智能制造的许多修改无法实现。 现在,我的弟弟们,我相信他们都很幸运。他们已经赶上了5G开发的好时代。 不久前,我和中国联通的黄五院长谈过,5G的普及现在在工业领域的应用比在我们的生活中要多得多。 它能实现低延迟、快速的数据传输,并能产生更多的数据。

一个真实的例子是,在钢铁企业中,数字化的过程实际上是将设备的信号转换成计算机能够识别真实行为的信号。这就是它的意义 然而,事实上,钢铁厂有许多过程没有数据,所有这些过程都是电信号。电信号被转换成数字信号。这个过程需要理解这个过程的人来完成。

我们所做的多工序、多设备优化,钢包作为中间传动的媒介,位置的每一刻变化都会影响整个操作的效率。 现在,钢包的位置可以通过互联网实时传输信号,这在十多年前是不可能的。我该怎么办?只能依靠人工标记,需要人工加班塔台 此外,当时我们也想到了很多解决方案,包括给铸桶起重机的主人一部手机,用手机传送位置。 然而,当主人拉勺子的时候,他一点也不能照顾它。只要有一个数据丢失,后面的所有数据都将毫无意义。

尽管困难重重,我们发现这样做的更大意义在于态度的感知。 当时,当我们去钢铁厂实施项目,加班24小时记录数据时,钢铁厂的工人看到了我们的态度,认为我们是一个更加敬业和乐于奉献的团队。

不幸的是,我们没有看到技术的尖端,对它缺乏信心。此外,我不知道数据生成后如何处理,而且当时的计算能力完全不足,所以我没有继续做这项有意义的工作。

第三个限制在于系统完成后的具体实施。 如今,有许多FTU解决方案级别的提供商前往企业进行大量培训、操作和维护指导,甚至需要教他们如何手动使用系统。 这是因为相关知识普及不够,导致认知不足。 在这方面,我们认为迫切需要更新这一概念 但当时,10亿欧元还没有建立起来,每个人都不知道整个行业未来会走向何方。 因此,我们设立了1亿欧元,让整个制造业知道该行业有哪些新的解决方案、新的物种和新的想法。这也是1亿欧元一直坚持的理念。 事实上,1亿欧元是第一个从移动互联网普及率相对较高的行业起步的,包括餐饮、零售和生活服务。 直到去年我们才进入制造业。 我们相信智能制造的研究已经到了一个合适的时期。

每个人都知道智能制造的发展道路是一个复杂的过程。过去,数据是私有域数据,然后成为公共域中更广泛的数据。海量数据的集成和分析对指导和辅助决策具有重要意义

对于整个大型制造业,工业和信息技术部划分了19个行业 今年,1亿欧洲智库选择了2000家上市公司,收集了2000多家不同行业上市公司的财务数据进行分析。 我们得到四个象限,纵轴是需求,需求从低到高,横轴是数字化阶段,从电气化到数字化、网络化和智能化四个阶段 在这四个象限中有四个类别和四个不同的行业发展水平,即领导者、挑战者、观察者和探索者。

让我们先谈谈领导者 例如,计算机制造业、芯片制造业、汽车制造业和汽车工业对整个过程的精确控制和自动化有更高的要求,因此它们处于领先地位。 领先行业的员工成本也相对较高。这种需求迫使行业不断提高自动化和智能化水平。 “挑战者”号的典型代表是航空航天工业空 航空空工业系统极其复杂,可能遇到的装配问题远高于汽车制造业,甚至是电气制造业,其中应考虑可靠性和稳定性等因素。 那么,为什么我们能做这种系统工程?因此,航空空航空航天业是一个挑战者。

然后是观察者。你是怎么理解的?今天,我们邀请了利乐包装的负责人。他所从事的纸包装和食品饮料行业仍处于机遇相对较大、发展潜力巨大的阶段。因此,他被定义为一个观望阶段。 目前,一些现有的餐饮相关行业已经进入数字化阶段,但这种数字化仍然是以大规模生产为基础的,未来应该向智能化发展。 例如,我的家乡伊犁,从最早的粗放经营逐渐发展到精细生产,再发展到现在的智能生产。

我们认为,我过去工作的钢铁行业正处于探索阶段。 由于这一行业的需求不是很高,在调度系统完成后,对实施成本和运行成本进行了评估,得出的结论是最好能找到几个有用的智能调度员,他们能做得更好。

以上是我们总结分析整个行业后划分的四个象限。 在本报告中,我们选择了一个特定的行业在四个象限中进行分析。因为时间关系,我不会详细告诉你。感兴趣的朋友可以免费下载我们的报告供参考。 报告中有许多东西我们称之为概念升级。

说到一件小事,我今天乘电梯时遇到了几个观众。他们正在讨论为什么召开新经济年会。 我听到一位观众说,现在谈论新经济有什么意义?附近的观众表示,组织者可能会对政策做出回应并普及知识。来这里更新我们的想法对我们也有好处。 我非常同意他的观点,只要我们能对新思想有所了解,对新技术有所了解,就已经很好了。

为了做好这件事,我们今天邀请了很多制造业的杰出代表,包括思爱普、美的、阿里云、FTU等制造企业的代表与我们讨论。 我们只是想提高认知。智能制造的核心问题在于认知升级。 我希望每个人都能通过今天的会议提升他们的认知。 谢谢大家!

这篇文章是王斌的贡献。重印时请注明作者姓名和“来源:1亿欧元”。文章的内容是作者的个人观点,这并不意味着易有同意或支持这一观点。