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新聞中心 / NEWS

智能制造大趨所勢 德爾智慧爭做智能時代先行者

智能制造為各國提供發展和轉型機遇

在經歷了互聯網泡沫和經濟危機之后,世界各國重新意識到制造業的重要性,智能制造為各國提供了發展和轉型的機遇。

在全球城市競爭中,智能制造正在成為重塑世界各城市產業競爭力的關鍵因素?!比涨霸诒本┌l布的《世界智能制造中心發展趨勢報告(2019)》(以下簡稱《報告》)提出上述觀點。

近年來,世界各國在智能制造領域爭相布局。保守估計,未來幾年全球智能制造行業將保持10%左右的年均復合增速,

預計到2022年,全球智能制造產值將達到1.51萬億美元左右。報告認為,智能制造已成為重塑世界城市之間產業競爭力的關鍵因素。

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                                                                                                               世界智能制造中心分布地圖


《2019世界智能制造中心城市潛力榜》的評價體系主要由科研水平(25%)、智能生產(25%)、產業融合(20%)、發展潛力(15%)及政府扶持(15%)這五個一級指標構成,

在這五個一級指標下,又分別設有15個二級指標和23個三級指標,并最終對這50個城市的表現進行排名,形成了《2019世界智能制造中心城市潛力榜》。從評價體系來看,影響智能制造最大的因素依然是科技創新。

2010年,中國制造業產值達到1.955萬億美元,在全球制造業總產值中所占的比例為19.8%,超過美國1.952萬億美元的總產值,此后中國制造業產值一直高居全球第一。

智能制造產業成為我國促進制造業轉型升級的重要推手。目前,中國在智能制造領域展現出強大的活力,2018年產值規模超17480億元,中國工業機器人消費連續六年穩居全球第一。

圖片關鍵詞

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《報告》指出,中國為了推動智能制造發展,國家層面批準了一批國家級智能制造類試點項目共816個,地方層面則興建了一批智能制造類產業園區共537家,

這些項目和園區承載了中國智能制造產業的發展,也成為城市智能制造產業發展的晴雨表。榜單顯示,中國城市在產業融合度上表現較好,這與中國制造業覆蓋了全世界所有產業門類直接相關。

世界智能制造產業融合前十分別為:中國上海、中國天津、美國舊金山、中國蘇州、美國紐約、中國武漢、美國洛杉磯、中國北京、中國鄭州、中國合肥。在智能制造企業數量方面,蘇州以高達6653的智造企業數量居全球第一。

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從《中國智能制造產業園區地圖》中看到,智能制造產業園分布呈現出兩條縱貫南北的產業帶,鏈接了經濟較為發達地區的重要制造業城市。

其中,中部產業帶以“北京-天津-濟南-鄭州-武漢-長沙-廣州-佛山-深圳”為線,東南沿海產業帶則以“連云港-鹽城-合肥-南京-蘇州-上海-杭州-寧波-莆田-廈門-汕頭-深圳”帶狀分布。

其中,智能制造產業園區數量超過10個的城市達到15個,這些城市將成為未來中國智能制造領域的排頭兵。

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智能制造變革 從簡單到復雜自動化


在工業4.0的場景里,工廠變得越來越智能化,所有設備、產品部件和工作人員都將聯網,設備與設備之間,設備也人之間,人與產品將進行實時的信息傳輸,

基于透明化的信息流,工廠制造過程將變得更加協調,最終能夠幫助企業化解風險和最大限度提升盈利水平。

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近年來,隨著物聯網和傳感器技術的突破,利用無線或有線的網絡將工廠所有角色連接起來,數據采集變得越來越容易。

工業4.0的核心是數據,各行各業的管理者正在利用數據分析,洞察新機遇。大數據分析可以使產量增加20%至25%,停機時間減少45%。

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智能制造包含多個部分,首先是數據、計算和連接部分,包括了大數據、物聯網和云計算技術,工廠所有設施都具有聯網的功能,

允許大規模使用傳感器進行數據的搜集,同時還需要強大的存儲、傳輸和處理。


德爾智慧爭做智能時代先行者

智能制造已經成為全球制造業的重要趨勢。隨著人口紅利的逐步消失,工廠企業需要找到一種全新的生產模式,以緩解昂貴的勞動力成本和應對快速更新的產品需求。

而工業4.0模式的出現,為制造業提供了新的思路。通過物聯網連接產品生命周期的所有階段,從原料采購到生產再到交付和進入客戶手中,整個過程都能可視化管理。

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這也是第四次工業革命的場景,物聯網為整個制造過程搭建了橋梁,創造了一個具有凝聚力的制造環境,將制造業服務能力提升到一個全新的水平。

未來,物聯網將給制造業帶來巨大的價值,潛在價值可能會達數十萬億美元。巨大的應用場景包括汽車、機械、顯示半導體、電子、化工、制藥、石油等行業。


制造業供應鏈的變革

消費市場的需求變化如此之快,對于傳統的制造業無疑是一大難題??蛻魧崟r期望不斷上升,供應鏈越來越復雜,通過人力分析或者落后的工具去管理控制制造過程,

已經難以滿足當前市場需求。而智能工廠通過智能傳感器和物聯網采集的大量實時數據,再基于云端高算力服務器的分析,以及創造更靈活的生產流程來跟上客戶需求的步伐。


智能工廠變革

智能制造的模式與傳統制造完全不同,依托于先進的數字化制造技術,工廠可以進行按需生產,從世界各地供應商采購原料,避免了大量庫存的風險,

并通過社交媒體管理客戶反饋,實現個性化的制造,達到更快、更靈活、更高效的產品交付水平。

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得益于物聯網和數字化技術的發展,智能制造為工廠帶來了新的能力,雖然升級智能工廠并不是必要的,但卻是非常有價值的事。

利用優化的供應鏈,不僅可以減少交貨時間和成本,同時基于市場信息的掌握,還可以減少生產過程缺陷產品數量。


產品質量保持一致性

過去的制造業,當工廠收到車間信息或者從客戶調查到數據的時候,產品已經進入了客戶群體,也就是損害已經產生了,給用戶留下了低質量的印象。

而新的制造模式,借助于物聯網技術,允許工廠企業實時收集到傳輸數據,可以及時洞察到問題所在,并在產品造成嚴重問題之前進行更改。

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物聯網連接制造過程的好處在于,一旦發現問題或者缺陷,可以在錯誤產生嚴重后果之前及時進行自我修復。

尤其在人工智能突破的今天,可以快速分析出存在的隱患,以近乎實時的速度完成生產質量的管控,并帶來更好的產品和更少的損失。

這種方式避免了客戶投訴和公司品牌的損害,同時可能為公司節省巨大的成本。

工廠可以從數據中分析產品的不足,在下一件產品上進行優化,最終能夠更好的保證產品的質量。


預測性維護的重要價值

工廠生產線意外停機事件和計劃外的維護將會給企業帶來巨大損失,每一臺設備和機器都不可能保持不出問題,但停機在計劃之外發生,不僅讓公司蒙受生產損失的打擊,同時也拖低了生產效率。

在成本越來越貴的今天,這種意外停機可能需要較長時間去檢查維修,并要支付巨額金錢,對于中小企業更是無法承受的。

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在工業4.0的模式里,有一種預測性維護的方法,通過在智能工廠中生產設備上放置各種傳感器,從而能夠實時自動監測機器磨損的情況。再借用于機器學習算法,可以準確跟蹤零件和機器的更換時間。

預測性維護有助于在錯誤發生之前安排更換設備部件,而且可以安排合理的更換時間,例如在機器閑置的時段,就不會占用生產時間。這樣不僅可以保證生產線的效率,同時提高了工廠整體敏捷性。


如何構建智能工廠?

智能工廠是未來制造業發展的必然趨勢,目前已經有一些優秀的案例,例如全球大型制造商包括通用電氣、西門子、霍尼韋爾、三菱電機、羅克韋爾自動化、施耐德電氣、通用動力等都在嘗試新的制造模式。

不過,升級智能工廠要結合自身的需要和環境特點,不同的企業應該采用不同的方式,這樣才能達到其想要的效果。

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德爾智慧致力于為客戶提供智慧工廠一站式解決方案,緩解勞動力成本,降低工廠的整體成本;提升生產線的效率,將產品的交付時間縮短;

增加工廠的靈活性,以便于能夠快速響應市場的需求等,根據客戶需求,制造完善的升級改造方案。

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