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秦皇島IH80-65-160不銹鋼離心泵加工配件
發(fā)布者:meiyao  發(fā)布時間:2017-06-03 06:13:26


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  智能制造與知識管理前面曾經(jīng)談到智能制造與精益生產(chǎn)的關(guān)系,潛伏著這樣的觀點:智能制造所需要的知識可能是碎片化的——把碎片化、非結(jié)構(gòu)化的知識如何管理起來,是我們不得不面對的挑戰(zhàn)。智能制造與云計算、大數(shù)據(jù)智能制造與云計算、  
  智能制造與快速反應(yīng)
  
  如果把這些角度中,選取代表智能制造的角度,大概有兩個方面:一個是ICT技術(shù)(數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化),這是手段;一個是快速反應(yīng),這是目標(biāo)。把快速反應(yīng)作為目標(biāo)時,ICT技術(shù)只是手段之一,還要配合軟件、硬件、組織、商業(yè)模式手段。但I(xiàn)CT技術(shù)同時是關(guān)鍵性、標(biāo)志性的手段:恰恰是ICT技術(shù)的進(jìn)步卻為智能制造發(fā)出洪荒之力——ICT技術(shù)的迅速發(fā)展,才使得過去的一些設(shè)想有條件變成現(xiàn)實。

  ICT技術(shù)是怎樣促進(jìn)快速反應(yīng)的呢?有幾個方面的原因:
  
  ,可以用信息實現(xiàn)多方的協(xié)同工作。一條新的信息可能涉及到多個部門的工作(如產(chǎn)品設(shè)計的改動)。如果可以共享信息,就可以把串行工作變成并行并減少協(xié)同中的差錯。
  
  第二,可以實現(xiàn)知識的復(fù)用。一個人發(fā)現(xiàn)的知識(包括產(chǎn)品部件的設(shè)計),可以被其他人、被后繼者重用,省下了不必要的開發(fā)。
  
  第三,物質(zhì)資源的共享(分享經(jīng)濟(jì)),減少了獲得資源的時間。
  
  第四,縮短了決策周期。把信息集成起來,就可以讓計算機做出科學(xué)的決策、而不是人去控制或團(tuán)隊開會決策,大大縮短從信息感知到執(zhí)行的時間?! ?
  第五,提高工作效率的工具。計算機仿真、CAD等手段,使得人們可以在數(shù)字世界里做試驗,從而以提率。
  
  智能制造與人工智能
  
  過去的自動化主要針對批量生產(chǎn)。在智能制造的時代,產(chǎn)品更新?lián)Q代速度快、批量小,甚至可能要在流水線上生產(chǎn)個性化定制的產(chǎn)品。與大批量生產(chǎn)相比,生產(chǎn)組織高度復(fù)雜、質(zhì)量控制難度大增、成本和能耗可能會顯著升高,采購和供貨的壓力大。這些相關(guān)的新問題必須被迅速感知、及時處理。從技術(shù)上看,在過去的自動化產(chǎn)線上,人們一般試圖把生產(chǎn)的“邊界”盡量固定下來、通過干擾來保證質(zhì)量、成本和效率;在智能化產(chǎn)線上,更強調(diào)出現(xiàn)問題及時應(yīng)對這些干擾。
  
  這時,智能制造的相關(guān)技術(shù),如大數(shù)據(jù)監(jiān)控、信息集成就成了“雪中送炭”。然而,無論如何,我們都希望不必要的干擾盡量地少、時間和資源的浪費盡量地少。這樣,生產(chǎn)管理才能盡可能簡單、盡可能。我們發(fā)現(xiàn):如果精益生產(chǎn)搞得好,推進(jìn)智能制造就是比較容易。
  
  智能化與代替人
  
  智能化的首要目標(biāo)往往是快速反應(yīng),而不是代替人。但是,代替人確實也是目的之一、甚至是非常重要的目標(biāo)。其實,讓機器代替人進(jìn)行決策和執(zhí)行,有利于快速反應(yīng)并取得更好的控制效果。所以,機器人、無人工廠等技術(shù),常常能促進(jìn)智能化的發(fā)展。一般的語境下,自動化多數(shù)是指物理設(shè)備或產(chǎn)線的自動化,而在智能制造的時代,同時強調(diào)知識和數(shù)據(jù)流動的自動化。
  
  要實現(xiàn)快速反應(yīng),除了ICT技術(shù),還要配套其他的東西。首先,從信息感知的角度看,有些信息的獲取,不是僅憑ICT技術(shù)就能解決的。比如,要快速響應(yīng),可能需要獲得用戶和供應(yīng)商的信息。但這要有商業(yè)模式和法規(guī)的支撐才行。其次,從決策的角度看,在可以預(yù)見的未來,人類會在很多方面作為主要的決策者,而這就要有組織模式的支持。第三,決策的執(zhí)行往往需要有物理設(shè)備的支持。第四,智能體系的改進(jìn)和學(xué)習(xí)提升,離不開人的參與。
  
  智能制造與知識管理
  
  前面曾經(jīng)談到智能制造與精益生產(chǎn)的關(guān)系,潛伏著這樣的觀點:智能制造所需要的知識可能是碎片化的——把碎片化、非結(jié)構(gòu)化的知識如何管理起來,是我們不得不面對的挑戰(zhàn)。
  
  智能制造與云計算、大數(shù)據(jù)
  
  智能制造與云計算、大數(shù)據(jù)什么關(guān)系?筆者認(rèn)為,云計算是工具性的、要根據(jù)工作的需要來配置,大數(shù)據(jù)一般是輔助性的,主要從事后臺的工作。它們可以讓智能制造系統(tǒng)運行得更好,但未必是必需的。
  
  智能制造的必要性可行性
  
  推進(jìn)智能制造有必要性又有可行性。在社會層面,勞動力危機、老齡化是支撐必要性的重要因素;在企業(yè)層面,快速響應(yīng)市場變化是關(guān)鍵因素。其可行性是與過去相比較而言的、是ICT技術(shù)的發(fā)展導(dǎo)致的。但是,推進(jìn)智能制造技術(shù)會遇到“玻璃墻”:比如,研發(fā)設(shè)計與服務(wù)要占到足夠大的比重;產(chǎn)品質(zhì)量要盡可能地占據(jù)制高點。如果沒有這些條件,企業(yè)可能就先要進(jìn)行轉(zhuǎn)型,因為智能制造未必能解決落后企業(yè)的問題——就像御廚解決不了吃不飽飯的問題。轉(zhuǎn)型不僅是企業(yè)家的事,也是的事。需要建立一個推崇高質(zhì)量的健康市場、而不是質(zhì)量逆淘汰的劣質(zhì)市場。

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