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了解制造业的全球性数字化革命

  • 产品时间:2022-05-29 06:11
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简要描述:业界和学界的领军人物完全一致指出,数字化生产技术将不会转变产业链的每个环节:从研发、供应链、工厂运营到营销、销售和服务。设计师、管理者、员工、消费者以及工业实物资产之间的数字化链接将释放出来极大的价值,并完全创下制造业的版图。 目前,数字化革命正在攻陷制造业的城墙,并且大大避免出现媒体、金融、消费品、医疗和其他行业的原先秩序。 事实上,数据和新型计算能力的爆炸式发展以及人工智能、自动化、机器人、增材技术、人机对话等领域的变革都在唤起创意,这些都将转变制造业自身的性质。...

详细介绍
本文摘要:业界和学界的领军人物完全一致指出,数字化生产技术将不会转变产业链的每个环节:从研发、供应链、工厂运营到营销、销售和服务。设计师、管理者、员工、消费者以及工业实物资产之间的数字化链接将释放出来极大的价值,并完全创下制造业的版图。 目前,数字化革命正在攻陷制造业的城墙,并且大大避免出现媒体、金融、消费品、医疗和其他行业的原先秩序。 事实上,数据和新型计算能力的爆炸式发展以及人工智能、自动化、机器人、增材技术、人机对话等领域的变革都在唤起创意,这些都将转变制造业自身的性质。

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业界和学界的领军人物完全一致指出,数字化生产技术将不会转变产业链的每个环节:从研发、供应链、工厂运营到营销、销售和服务。设计师、管理者、员工、消费者以及工业实物资产之间的数字化链接将释放出来极大的价值,并完全创下制造业的版图。  目前,数字化革命正在攻陷制造业的城墙,并且大大避免出现媒体、金融、消费品、医疗和其他行业的原先秩序。

事实上,数据和新型计算能力的爆炸式发展以及人工智能、自动化、机器人、增材技术、人机对话等领域的变革都在唤起创意,这些都将转变制造业自身的性质。  然而,尽管制造业产生了比其他任何行业更好的数据,但很少有公司能充分利用。例如,某油气公司有99%的数据被弃置,因此没能为决策者所用。

我们坚信,如果公司需要通过研发利用自身分解的数据(以及其他公开发表的数据)来增大被弃置数据的比例,就可以挖出有价值的洞见,从而提高利润、增进快速增长。再行对比一下传统的汽车制造商和Uber),从产业链的最高点看,二者的共同点是都在积极开展人员运输的业务。

汽车制造商利用一个世纪以来的经验,通过工厂车间和展厅来符合这一市场需求;Uber通过智能手机使乘客和汽车筛选,需要钢铁、玻璃、橡胶和销售员,仅有用于数据就能符合乘客的交通市场需求。Uber问世仅有5年,其价值就已多达500亿美元,享有的数据、算法和辽阔的快速增长前景早已让它比一些全球仅次于的汽车制造商所有的实物资产、知识产权和品牌都极具价值。

  这样的结果并不令人车祸,于是,制造商们开始意识到数字化的机会和威胁。美国国家生产创意网络(NNMI)正在的组织六家大型研究机构减缓推展新的生产技术面市。尽管所有这些机构的研究都与数字化沾边,但只有一家专门对数字化生产展开研究。

在全球范围内,很多国家和地区也进行了类似于的项目,如德国的工业4.0计划和中国的中国生产2025。工业互联网联盟(Industrial Internet Consortium)是一家全球性的开会的组织,正式成立18个月以来就已享有175个会员。  领先企业如何应付  人们和的组织机构用于信息的方式早已再次发生了很大的转变。

数字存储更为低廉和灵活性,先进设备的分析和人工智能使我们可以从海量的数据中提供洞见。在虚拟世界和增强现实、下一代界面、高级机器人和增材生产等方面获得的变革都在打开通向数字化政治宣传的大门。

在未来十年里,数字化生产技术将不会使企业通过数字线相连实物资产,增进数据在产业链上的无缝流动,链接产品生命周期的每个阶段,从设计、订购、测试、生产到仓储、销售点和用于。  尽管价值多达10万亿美元的全球制造业数字变革将持续10年时间或者更加幸,但领先者早已行动起来,迅速就不会对利润和营收产生影响。在检视制造业的价值驱动因素并将其与数字化抓手给定时,我们找到,许多企业都可以通过提升运营效率、展开产品创意和考古新的收益来源来做到建构价值的机会(*我们在制造业运营中找到了八个典型的价值驱动因素资产利用、劳动力效率、库存、质量、供需接入、入市时机、服务与售后效率、资源与流程效率,并将其与数字化生产抓手相匹配)。

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比如下面这些例子:  许多大型制造商早已开始利用数据分析来优化工厂运营、提高设备利用率和产品质量,同时减少能耗。一旦用于新的供应网络管理工具,工厂管理者对原材料、生产部件在生产网络中的流动就可以有明晰理解,这有助合理安排工厂运营和产品发货,从而降低成本、提高效率。

智能网络的产品把客户的体验数据发送给产品经理,协助他们对市场需求和修理必须展开预测,进而设计出有更佳的产品。各行各业的公司都在用有所不同的方式部署数字技术以驱动价值。

例如,一家大型金属厂用于数字工具来展开全面、逐步的生产能力提高,操纵台的动态展现出可视化与日常问题解决方案结合,使其中一条生产线的生产率提升了50%。通过数据挖掘,工程师对主要设备模式的故障特征有了新的洞见,并对设备的可靠性展开了持续改善。

该公司期望通过用于状态监测、预测性确保以及流程掌控、自动化材料追踪,使得大数据分析沦为有可能,从而在运营成本无明显减少的前提下构建产量30%的提高。  制药商利用自身对末端到末端流程的深刻理解研发出有倒数生产车间,其大小将近传统工厂的一半。一些企业甚至研发出有便携式工厂,可以座落在40英尺宽的拖车里。他们还利用数字线来提高质量掌控:持续监测加热容器、压片机、冻干机和其他关键设备的情况。

一些企业现在依赖红外技术来找到伪劣药物和污染物,仍然必须传统的减少生产线速度的测试了。随着行业把这类先进设备技术带上入市场,领先者将不会把三西格的行业展现出转变成六西格玛甚至更高水平。


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