制造业单项冠军:让企业从“市场冠军”走向“创新冠军”
2022-06-06
来源:数帮客 2020-10-22
如今,全球智能制造兴起,人工智能、大数据、云计算一系列新兴技术逐渐向产业和行业下沉。企业数字化转型就是通过深入应用互联网、物联网、大数据等技术,将企业的研发、采购供应链、财务及人资、制造和销售等业务实现数字化、网络化、智能化,助力企业高效成长。
智能制造可以从本质上提高生产效率,而数字化转型将是中国企业实现持续增长、转型升级和高质量发展的强力引擎。当下,产业迭代、挑战频发、需求多样化、竞争格局重塑都在迫切要求企业进行数字化转型。
中国的数字化应用,更多表现在消费及娱乐互联网上。随着制造业智能化转型升级和高质量发展的逐步推进,信息技术与传统制造业的跨界融合成为必然趋势,智能生产、远程运维、数字化制造,是当前智能制造的主要落地方式。
近年来,为促进包括传统制造业在内的制造业转型升级,我国相继出台了一系列战略规划和政策措施:国务院印发《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》等,对制造业数字化转型进行了全面部署;工业和信息化部、财政部等部门相继印发《智能制造发展规划(2016-2020年)》《工业互联网发展行动计划(2018-2020年)》等,明确了制造业数字化转型的具体目标和重点任务。
这些文件从不同方面给予了支持政策与措施,对于推动我国制造业数字化水平不断提升,发挥了卓有成效的推动和促进作用。
尽管我国制造业数字化转型已经取得了一定成效,但阻碍行业发展的难点问题依然不少。
01、缺乏权威统一的数据标准
制造型企业每天产生和利用大量数据,但是工业设备种类繁多、应用场景较为复杂,不同环境有不同的工业协议,数据格式差异较大,不统一标准就难以兼容,也难以转化为有用的资源。
02、数据安全有待保障
工业数据的安全要求远高于消费数据,目前各种信息窃取、篡改手段层出不穷,单纯依靠技术难以确保数据安全,相关惩罚措施亦不到位,不能给数据窃取、篡改者足够的威慑。
03、数据开放与共享水平尚需提高
随着数字经济发展,企业对外部数据的需求呈现不断上升的趋势,包括产业链上下游企业信息、政府监管信息、公民基础信息等,将这些数据资源进行有效整合才能产生应用价值。
04、核心关键技术能力不足
信息基础设施和制造业数字化转型的基础相对薄弱。
从长远来看,企业数字化转型任重道远,但唯有不断探索方能实现目标。具体如何进行数字化建设,或许我们可以从以下三个方面不断研究和改善。
01、数字化客户运维系统(营销)
以客户为中心是企业数字化转型的目标,其含义是以客户为中心,打造覆盖经销商、大客户、智慧门店、人才团队体系的能力,包括围绕客户设计组织结构、数字化场景体验,并在数据、it以及考核机制等各方面“以客户为中心”。
02、数字化产品生产系统(产品)
建立设计项目协同小组,通过产品开发工进行产品设计开发,形成数字化研发(plm);优化采购流程及供应商关系,包括监控和改善供应商行为与买家、卖家商务程序的集成,形成数字化采购;将包括制造、检测、装配等方面的所有规划,以及面向制造、工艺、管理、成本核算等所有的信息数字化,转换为制造过程的全阶段所共享的数据,形成数字化生产。
03、数字化产品交付系统(交付)
建立智能检测与装配装备,进行自动化检测、装配,实现产品质量的有效稳定控制,增加生产的柔性、可靠性,提高产品的生产效率;建立智能物流仓储,减少人力成本消耗和空间占用、大幅提高管理效率等方面具有优势;建立智慧物流,把物流过程数据智慧化、网络协同化,正确的货物、数量、地点、质量、时间、价格,做到物品识别、地点跟踪、物品溯源、物品监控、实时响应。
对于企业来说,发展数字化已成为行业共识。但在具体实践上,变革传统管理模式,构建新的经营路径,很多企业还在不断探路摸索中。
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