国内“工业4.0”发展现状及精彩案例解析

2016-03-29 09:04

　　对企业相关实践的建议

　　关于工业4.0实践方面的建议，个人听得比较多的是要从商业本质出发。虽然我们知道有很好的愿景，但是这个愿景我们在什么时间点去实现它，我们整个行业的水平是不是具备这个条件，这跟我们的商业本质相关。另外，在实践的过程中我们要考虑的东西实在是太多了，包括投资、技术、管理体系、客户需求等，我们不能只是希望做到CPS就立刻去做。

　　当然，国内的企业家们他们不缺乏相关平台去获得这些新的知识，但是他们更多的是希望能够看到一些好的案例，但是好的案例在市场上不是太多，特别是号称能够达到“工业3.5”以上的案例也非常少见，更不用说达到“工业4.0”的。不过，这并不妨碍我们去做横向的交流，无论在失败的例子还是成功的例子上，我们或多或少能够获得一些收益。

　　工业4.0现状与案例分析

　　课堂问答

　　Q：在工业4.0领域的人才培养上，中国目前还有哪些不足需要改进？

　　A：我认为在全球都面临着同样的问题，包括德国也是。如果你问德国工业设计的工作组或者工程院，其有没有系统的工业4.0的培训教材，尽管他们有一部分这一领域的教材，但是他们目前也拿不出完整的体系。国内在IE工业工程方面，首先学校里面开设这一课程的时间不是太长，所以目前的很多制造业企业引进了工业工程的职能，但实际上这些人才的招聘，可以选择的工程师非常少。换句话说，如果我们要找“工业4.0”方面的综合性人才是非常困难的，因为如果我们垂直按照专业领域划分，它涉及到工业工程、在线监测、物流、机器人等领域，如果要有一个人能够综合覆盖这些方面则不太可能，比较现实的还是在各个细分领域找到合适的专有人才。

　　Q：大数据在工业4.0的进程中扮演什么样的角色？在产品开发、定位中能起到什么样的作用？如何推进定制化设计和生产？

　　A：其实除了大数据，我们企业内部存在各种各样的数据以及数据分析的一些工具，例如报表、商务智能工具等，我认为这些工具是定量数据收集和分析的一个工具。而大数据带给我们的是定性的修正，它对趋势的判断可能不是100%正确的，也并不会给一个准确的结果，但是它针对之前定量分析出的结果做定性的修正。当然，一般来说。大数据的特性包括数据量的大小、处理的速度等等，这是技术上的一些特性。但是从我个人角度，我更愿意把它看作是定性分析的一个辅助。大数据可以应用的领域非常广泛，每个行业用的方法也不完全一样，如果要把它放在定制化设计上面，我觉得它可以在足够数据积累的基础上提前对相关生产做出一些判断，提前准备物料，提前对工艺做出调整，它是对趋势的判断，对定制化需求的修正和预测。当然，在具体应用上，我们还要看实际的情况而定。