工業(yè)智能化時代,企業(yè)應(yīng)如何適應(yīng)變局,布局未來?

時間:2023-08-17

來源:控制工程網(wǎng)

導(dǎo)語:人工智能作為引領(lǐng)第四次科技革命的戰(zhàn)略性技術(shù),不斷融合5G、互聯(lián)網(wǎng)、云計算和大數(shù)據(jù)等新興信息通訊技術(shù),全面賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)推動產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級。

  在過去的幾千年里,人們經(jīng)歷了以內(nèi)燃機(jī)為代表的蒸汽技術(shù)革命、以電氣機(jī)為代表的電氣技術(shù)革命,以互聯(lián)網(wǎng)為代表的信息技術(shù)革命。

  從“工業(yè)1.0”到“工業(yè)4.0”,都是屬于智能時代下的演化迭代的進(jìn)程。從工業(yè)1.0時代,也就是蒸汽機(jī)、內(nèi)燃機(jī)的時代;到了工業(yè)2.0,其實(shí)就是電氣時代,這個時代主要是電氣革命,標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)?;a(chǎn)是最核心和主要的生產(chǎn)方式;然后就是工業(yè)3.0,很多人把他定義為自動化生產(chǎn)時代,產(chǎn)生了數(shù)控機(jī)床、產(chǎn)線,最后進(jìn)行自動化、標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)模化的生產(chǎn),稱之為計算機(jī)時代,豐田的精益生產(chǎn)時代就是在工業(yè)3.0的基礎(chǔ)上形成的。

  而工業(yè)4.0依賴于廣泛的技術(shù),包括及機(jī)器人/合作機(jī)器人、物聯(lián)網(wǎng)、3D打印、數(shù)字孿生等。數(shù)字化工廠充斥著監(jiān)視或控制生產(chǎn)各個方面的智能儀器,也充斥著亞毫級的高粒度數(shù)據(jù)。

  那么,工業(yè)人工智能能如何改變制造業(yè)?工業(yè)人工智能應(yīng)該如何將AI應(yīng)用到智造中去?

  工業(yè)智能化的挑戰(zhàn)與機(jī)遇

  人工智能作為引領(lǐng)第四次科技革命的戰(zhàn)略性技術(shù),不斷融合5G、互聯(lián)網(wǎng)、云計算和大數(shù)據(jù)等新興信息通訊技術(shù),全面賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)推動產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級。近年來,中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到3031億人民幣,同步增長15.1%;人工智能企業(yè)在全球占比排名第二,比重高達(dá)24.7%。 相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,由“中國制造”向“中國智造”的轉(zhuǎn)型故事正在上演。

  在工業(yè)智能化的新格局中,除了數(shù)字化,目前還有許多落后的狀態(tài)需要去改變,比如產(chǎn)能結(jié)構(gòu)不合理,投資點(diǎn)與現(xiàn)實(shí)情況相差甚遠(yuǎn)等,而且我國的工業(yè)智能化發(fā)展之路也面臨以下幾點(diǎn)挑戰(zhàn):

  1)疫情加劇以后,不管是美國還是中國都在量化寬松,雖然企業(yè)估值上漲,但估值增長和收入增長是不匹配的;

  2)移動化、5G、AI等技術(shù)的落地比較成熟,很多頭部行業(yè)里的公司都在逐漸實(shí)現(xiàn)這幾項技術(shù),而且越來越成熟,如何實(shí)現(xiàn)差異化刻不容緩;

  3)全球話語權(quán),現(xiàn)在中國的企業(yè)走向國際,開始主導(dǎo)一兩條國際的產(chǎn)業(yè)鏈。所謂產(chǎn)業(yè)鏈不單單是企業(yè)非常知名,而是已經(jīng)形成對外輸出的能力,比如華為、小米。但是“卡脖子”問題依舊存在,所以發(fā)展專精特新企業(yè)、單項冠軍企業(yè)變得尤為重要。

  工業(yè)智能化時代,智造企業(yè)應(yīng)該如何破局

  中國從2010年開始成為全球第一制造大國,并沒有擁有與制造大國所匹配的全球產(chǎn)業(yè)鏈分工地位和全球價值鏈的分配地位。

  但不可否認(rèn),我國智能制造發(fā)展迅速,發(fā)展戰(zhàn)略清晰。2016年12月8日,我國工業(yè)和信息化部、財政部聯(lián)合制定的《智能制造發(fā)展規(guī)劃(2016–2020年)》(以下簡稱《規(guī)劃》)頒布。根據(jù)《規(guī)劃》,2025年前,我國推進(jìn)智能制造發(fā)展實(shí)施“兩步走”戰(zhàn)略。

  第一步,到2020年,智能制造發(fā)展基礎(chǔ)和支撐能力明顯增強(qiáng),傳統(tǒng)制造業(yè)重點(diǎn)領(lǐng)域基本實(shí)現(xiàn)數(shù)字化制造,有條件、有基礎(chǔ)的重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)智能轉(zhuǎn)型取得明顯進(jìn)展;

  第二步,到2025年,智能制造支撐體系基本建立,重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)初步實(shí)現(xiàn)智能轉(zhuǎn)型。

  在政府部門的規(guī)劃中,2025年,規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)基本普及數(shù)字化;而到了2035年,規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)將全面普及數(shù)字化。

  綜上所述,制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級勢在必行,智能制造已然成為新的時代風(fēng)口。除了中國,德國的工業(yè)4.0戰(zhàn)略,美國的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)計劃,日本的超智能社會5.0藍(lán)圖,都在試圖向智能制造邁進(jìn)。人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、5G等先進(jìn)技術(shù)正在以“工業(yè)4.0”之名,掀起對傳統(tǒng)工業(yè)的智能革命。

  可以說,中國企業(yè)的崛起離不開制造業(yè)的發(fā)展,尤其是智能制造行業(yè)的發(fā)展!

  智能制造人才缺口巨大

  盡管中國的智能制造進(jìn)行得如火如荼,但我國智能制造仍面臨人才缺口大、培養(yǎng)機(jī)制跟不上、現(xiàn)有制造業(yè)人員適應(yīng)智能制造要求的轉(zhuǎn)型難度較大等問題。

  跟據(jù)人社部的數(shù)據(jù),2020年,智能制造領(lǐng)域人才需求為750萬人,人才缺口達(dá)300萬人。預(yù)計2025年,人才需求將到達(dá)900萬人,人才缺口為450萬。

  不僅是人才缺口大,制造業(yè)人員流動性也很大。根據(jù)中金公司的調(diào)研,在跨過劉易斯拐點(diǎn)后,制造業(yè)勞動力市場中需求方的議價能力下降。例如,有些汽車配件企業(yè)希望可以留住熟練工人,但新冠肺炎疫情發(fā)生后,部分四川、重慶的工人可能選擇不再回來,過去幾年的產(chǎn)業(yè)內(nèi)遷也使很多中西部勞動力選擇就近就業(yè)。

  而且智能制造轉(zhuǎn)型升級創(chuàng)造的新職位需要新型技術(shù)人才,但傳統(tǒng)就業(yè)人員并不一定能在短期內(nèi)轉(zhuǎn)型并適應(yīng)新職位需求。以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為例,中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院的研究表明,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)職業(yè)在不斷涌現(xiàn)。2019年、2020年國家發(fā)布的29個新職業(yè)中,與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的達(dá)到13個,如大數(shù)據(jù)工程技術(shù)人員、云計算工程技術(shù)人員,占新增職業(yè)的44.8%。要勝任這些新職位需要較高、較新的知識儲備,原有傳統(tǒng)制造業(yè)領(lǐng)域的工程技術(shù)人員要滿足這些新崗位的技能需求,需要時間培養(yǎng)。

  對于制造業(yè)企業(yè)來說,除了要吸收技術(shù)上的精英之外,作為管理者或者決策者,也要提升自身視野,適配時代選擇,促進(jìn)企業(yè)降本增效,實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

  為了幫助智能制造領(lǐng)域的管理實(shí)踐者解決企業(yè)和個人的發(fā)展需求與問題,UCMT依托巴黎高科路橋商學(xué)院在工業(yè)工程上的卓越建樹和堅實(shí)基礎(chǔ),聯(lián)合打造工商管理博士(智能制造方向)EPBS-DIMM培養(yǎng)項目。


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