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            2019常州互聯網+先進制造產業發展高峰論壇
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            智能制造的“馬拉松”,和華為的“耐力”

            2019-06-13 15:59 [大數據] 來源于:未知
            導讀:盡管“智能制造”或者“工業互聯網”的概念已經被喊了很久,但不可否認的現實是,我國的智能制造還處于初級階段。
            盡管“智能制造”或者“工業互聯網”的概念已經被喊了很久,但不可否認的現實是,我國的智能制造還處于初級階段。
            如中國航空工業首席技術顧問寧振波,在3月20日福州華為智能制造論壇上所說,“工業時代的每一次變革都經歷了幾十年的時間,智能制造的時代顯然也不會例外。如果將智能制造看作是一場馬拉松,那么現階段的中國制造業其實只是熱身中的選手,還沒有真正走向賽場。”
            的確,有數據顯示,中國制造了全球 70% 的手機、80%的空調、91%的個人電腦,是典型的制造大國。但麥肯錫的數據顯示,我國制造業生產力水平只有西方發達國家的 1/5,過去的制造業更多依賴于勞動密集型產業,我國制造業自主創新能力相對薄弱,明顯的大而不強。
            解決這些問題的關鍵,就在于智能制造能否順利的落地。
            智能制造面對三大挑戰
            華為EBG中國區大企業業務部總經理姚茳認為,工業智能化轉型任重道遠,因為大量的行業數字化應用還處于原始水平,尤其在人工智能的應用上是非常淺的。
            在姚茳看來,我國當前的智能制造正面臨兩大挑戰。第一個挑戰就是數字技術和業務集成的復雜性。
            確如此言,制造業企業的信息化水平參差不齊和標準的缺失。同時,互聯網理念和人工智能概念的火熱,一度讓很多制造企業沖昏了頭腦,過度的投資,盲目的上馬智能設備,導致智能技術與業務流程脫鉤,未必能夠帶來真正的智能化升級。
            實際上,智能制造絕非單純是工廠里的機械臂和機器人。智能化是建立在數據的基礎上,對整個制造業流程專業知識和經驗進行學習和提煉之后的結果。
            姚茳提出的第二大挑戰是駕馭新技術的難題。根據IDC的報告,新的技術從出現到使用其實需要三年的時間,隨著技術越來越多,隨著業務模塊越來越多,導致智能制造的復雜性呈現指數級的增長。“如果把復雜多系統的數據集合起來做融合,這是工業企業非常大的挑戰。”
            我們知道,企業里面有大量的設備、車間、人力、倉庫,這些資產的數字化進程目前只有不足。姚茳說,“這些OT數據的90%是我們未能進行感知、收集和匯聚的部分,它們未來需要與大量制造設備的數據、生產過程的數據、工藝倉儲以及工作的數據進行融合,來創造價值。”
            在我看來,智能制造還有第三大挑戰是技術人才的缺失。
            因為過去十幾年的互聯網崛起,它們在高端技術人才的搶奪中占據了上風,這讓傳統行業在通向智能化轉型的過程中,遭遇了人才危機。解決這個難題的辦法其實就是利用生態的力量,選擇智能制造有切實經驗的企業進行合作,學習它們的經驗,并共享它們的技術、產品和解決方案。而華為,恰是一個最好的選擇。
            “平臺+AI+生態”是戰略更是方法論
            華為“平臺+生態”的戰略一直被我們所熟知。這個從“被集成”演化而來的戰略,是過去兩年華為在企業業務上的重要支撐。
            在2018年底,華為明確了AI為主導的戰略方向,“平臺+生態”也再次升級為“平臺+AI+生態”。姚茳也表示,“我相信在‘平臺+AI+生態’這個戰略能夠在企業各個流程上發揮它的作用,包括研發、制造和物流等等。”
            以德邦快遞為例,通過華為的EI解決方案和視頻識別技術,從智能技術上實現了沒有“暴力分揀”,用戶無需嘮叨“輕拿輕放、小心易碎”,客戶體驗和企業的流程都得到了極大的提升。這就是“平臺+AI+生態”所實現的商業價值。
            那么,怎么來進一步理解“平臺+AI+生態”對智能制造的意義呢?
            首先,平臺就是華為新發布的數字平臺。“數字平臺華為是以自己十幾年來在數字化的過程中,把數字世界和物理世界進行融合的全過程,這需要大量的技術積累和實踐。”
            所以,數字平臺首先華為通過三十年積累,對新ICT技術的集合,包括視頻、IoT、大數據和ICP等,并且包含了全聯接的能力,和使能敏捷開發的能力以及打通云邊端數據統一的能力。而智能制造的一大挑戰,恰是對新技術的融合能力,和駕馭能力不夠所導致的。那么,華為數字平臺可以成為制造業企業的“黑土地”。
            其次,華為對AI的看法是“+智能”。和行業里所謂的“智能+”不同的是,華為更強調行業屬性為主導,AI技術為輔助。所以,華為一直在提普惠AI,其目的就是讓AI技術惠及更多行業。
            我們知道,中國除了大型制造業企業之外,還有數量相當龐大的中小制造業企業,相比而言,“+智能”這樣的普惠AI,可以推動中國制造業整體性的智能化升級。
            最后是生態。姚茳坦言,“華為對行業理解能力遠遠沒有到位,如何更好跟這些企業服務,要借助行業合作伙伴,比如說華為跟石化盈科共同打造石油化工行業的智能工廠就是其中的典型。”
            的確,智能制造要做到真正的質變,讓AI能夠在工業領域得到更好的運用,是需要華為遍布全國的伙伴,能夠把華為三十年積累的能力集成起來提供給最終的用戶,才能夠獲得更大的價值。
            華為一直是生態的華為,華為也從不獨行,正是華為的這種姿態,才是智能制造在我國,告別概念,做到切實落地的最大價值。
            賦能智能制造,華為優勢盡顯
            怎么評價華為在智能制造領域的優勢呢?
            第一,華為是優秀的ICT產品和解決方案,這個行業當中有很多在IT或是CT領域成功的公司,但真正從ICT行業來看,華為的實力是有目共睹的。去年華為企業BG中國區的業務量已經突破500億人民幣,目前也是中國最大的ICT解決方案提供商。
            第二,華為對智能制造的優勢源自自身的數字化經驗。華為首先能夠打造一個支撐數據應用的智能平臺,通過這個平臺可以幫客戶更敏捷、快速地補充應用,幫客戶打通數據。換言之,認可客戶都在可以用到“華為式”的智能化體驗。華為在整個數字化轉型當中的自身的實踐、經驗甚至教訓能夠同步分享給這些企業,能夠希望這些企業在數字化轉型當中也能加快自己的歷程。
            第三,華為擁有大量數字化轉型的案例。這些案例都是各行各業的燈塔級客戶,比如中國石油、德邦快遞等等。這些經驗,有助于制造業企業選擇最佳的路徑走向智能化升級。
            第四,華為強大的研發體系,可以支撐華為技術和解決方案的迭代和優化。華為EBG中國區大企業解決方案部閣剛說,“華為公司本身每年投資將近200億美金在研發上,從底端,幫助企業做智能制造,從芯片,到平臺,再到算法。另外ICT的基礎設施,物聯網、互聯網、有線、無線,華為也都有很好的經驗和積累。”
            智能制造無疑是一場長跑,更需要華為這樣的“長跑型”企業為之賦能,也只有華為有能力做到,從核心技術研發、行業積累到產品與解決方案能力的一站式服務。

            (編輯:admin)

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