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“工业4.0”是一场不可见的世界竞争

2016-04-16 08:42
夜隼008
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  我们不妨以汽车为例做一个大胆的预测,在未来的工业4.0时代,人们去4S店选车不再仅仅选择车型、颜色和内饰等定制化特征,而且用户还可以在一辆布满传感器的车内进行试驾,当用户坐上驾驶座椅时,传感器会自动记录整个座椅上的压力分布,一款符合用户身形和坐姿习惯的座椅就自动设计完成了;在用户开车过程中,汽车内部的传感器自动记录用户的驾驶动作,进而预测用户的驾驶习惯,一套兼顾驾驶操作体验和舒适性的动力系统和控制系统即被自动匹配完成;在用户驾驶汽车的过程中,汽车能够自动识别用户驾驶习惯的改变,提醒用户驾驶习惯的变化对于能耗和剩余里程的影响;在上下班高峰期,汽车能够通过海量的交通数据预测出未来一段时间内可能通过道路的拥堵情况,并为用户推荐最佳行驶路径;在驾驶过程中汽车还可以记录路面的平整度,这些数据首先在系统内被分享,提醒后面的驾驶者减速驶过一段坑洼的路面,随后被发送给市政管理部门,第二天再经过相同路段时发现坑洼的路面已经被修补好了。用户到家之后,可以通过手机或是网页查看一天的驾驶记录,不同驾驶模式下的能耗情况一目了然,可以与社区内的其他用户比一比谁更加节能环保,同时系统还提供了相应的驾驶习惯改善建议。此外,用户还能查看汽车的健康状态报告,各个关键部件的健康状况、衰退情况和故障风险一目了然,与之相匹配的维护保养建议也被自动提供,网上预约后就可以到4S店进行维护。如果只是简单的更换,还提供视频及文字讲解的详细步骤说明。至此用户发现虽然去4S店的次数和保养维修的费用明显减少了,但汽车的故障却几乎降到了零。

  这个例子离我们并不遥远,也许在未来5年甚至更短的时间内就会成为现实。未来工业界卖给用户的不再是产品,而是有价值的能力;对于驾驶者而言,汽车是一个产品,但是更重要的是汽车带来的行动力、时尚感、经济性、舒适性和安全性等一系列能力。这些能力对应的服务也不再像以往那样只提供给用户有限的选择,而是根据用户的使用情况和需求提供定制化的最佳匹配方案,因为每一个用户的使用数据都是定制化的,这使用户不再是统计结果中的一个样本,而是一个丰富的、高度个性化的个体。

  再举一个与我们日常生活息息相关的例子。我们大部分人都有去超市买鞋垫和去制衣店量身定制西装的经历。过去我们买鞋垫只会问要买多大的尺码,同一个尺码的所有人得到的鞋垫都是相同的。但是我们每一个人的脚形、体重、站姿、走路习惯、搭配的鞋类都是不同的,因此不可能有一款鞋垫能够同时满足同一尺码每一个人的需求。美国的Dr. Scholl’s 公司在卖鞋垫给用户之前会先让用户站在一个连接传感器的踏板上,系统会记录用户站立时足底的压力分布,随即用户就可以获得一款定制化的鞋垫。这其实也只是个开端,还有更多的价值空间可以挖掘,比如足部压力数据的采集只考虑到了站立时的情况,走路和跑步时的压力分布同样十分重要,同时还要考虑鞋垫与不同鞋类的搭配,如运动鞋、高跟鞋、皮鞋等。这些数据还可以卖给制鞋公司,在买完鞋垫之后向用户推荐一款适合搭配的鞋。最后,这些数据如果与医学研究相结合,还可以提醒用户站立姿势和跑步习惯可能造成的足部和膝盖的损伤风险,给用户提供改善习惯的建议。对于制衣店而言也是一样,大多数制衣店在给用户量体时都在固定的姿势下进行,而没有考虑用户在动态情况下的舒适程度。如果我是一个教师,会经常抬手在黑板上写字,手臂的运动幅度就会很大,手肘和腋下部分就需要加大弹性。因此,未来的量体应该是动态的,让用户穿上特制的衣服之后按照喜好随意活动,衣服上的传感器会自动记录几个关键位置的应力情况,根据这些数据为用户制作更加合体的衣服。这些在过去看来都是天方夜谭的事情,随着智能传感和3D视觉技术的成熟,已经触手可及,这就是科技进步带动商业与服务模式创新的良性循环。

  从以上两个例子我们不难看出,数据依然是为用户提供定制化产品最重要的媒介,工业4.0时代的制造将通过数据把终端用户与制造系统相连接,这些数据将自动决定生产系统各个环节的决策,实现生产上下游环环相扣的整合,人的工作难度将被大大降低,在这种模式下工厂的组织构架将趋于扁平,生产资源的利用也将更加优化。

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