李杰:工业4.0本质是知识和传承的革命_亚博取款出款超快

本文摘要:智能生产或工业4.0,其本质不是一场技术革命,而是一场科学知识和继承的革命。

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智能生产或工业4.0,其本质不是一场技术革命,而是一场科学知识和继承的革命。它以大数据的产生为基础,将数据分析的能力转化为科学知识创造力的源泉。

近日,美国辛辛那提大学特聘教授李杰在拒绝接受中国机电一体化技术应用协会记者专访时,传达了上述观点。就像马斯洛对人类市场需求五个层次的定义一样,在李杰教授看来很明显,工业4.0在某种程度上并没有五个层次,基本的物理需求就是设备、机器、人的基本市场需求;第二层安全保障需求是控制和管理设备和人员所在环境,保持恒温恒湿稳定环境的市场需求;社会需求的第三层是市场对机、机、人之间数据传输和交流的需求;第四层尊重需求是基于生产过程和设备的数据收集和分析;第五层,自我实现需求,是在分析大量数据的基础上构建新的科学知识。只有超过第五级,才能真正打造智能工厂,智能生产。

所以数据分析能力是智能生产最重要的能力。这种数据分析能力推动了智能生产的三个方向。第一个方向是用数据去理解和解决看得见的问题,第二个方向是用数据去分析和预测看不见的问题,这意味着理解解决问题的诀窍,进一步解释问题的原因,从而预防看不见的问题。

三是从数据中挖掘出新的科学知识,然后用科学知识来定义新的问题,这样就可以在生产系统中预防看得见或看不见的问题。结合中国的实际国情,李杰教授指出,在智能生产的定义、表征和定位三要素中,定位最为重要。中国如何看待未来智能生产的定位?所谓生产大国和强国,关键点不是生产更多的东西,而是从生产中构建新的价值,比如生产方法的研发和设计。

比如焊接不会冷变形。如果我们开发一个不需要焊接的产品,我们可以通过使用集成成型技术来防止这个问题。

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过去,这些问题是通过自动化解决方案来解决的,但现在通过设计更先进的设备来解决。自动化技术解决了设计中无法改变的问题。新设计的自动化是指解决问题,防止问题发生。

定位是预防问题,而不是解决问题。所以定位是从看得见的问题到看不见的问题的延伸。

这句话的意思是,自动化问题不是一个可以通过解决问题来定义的问题,而是需要通过自动化生产过程产生大量的数据分析,而不理解为什么质量问题不会再次发生,这样才能更好地理解如何预防没有再次发生的问题,或者解决以前无法解决的问题。所以有三个问题:定义、表征、定位。中国要定性,要定位。

工业4.0对中国的定义本质上没有太大区别。德国是一个靠机器出口,靠工厂生存的国家。而美国则讨厌创造新市场,没有工厂概念。

在美国,谈论工厂是关于未来如何引领行业,而不是关于工厂,而是关于新市场。这两个概念和德国、美国的不太像。

但是国内大量生产设备依赖进口,所以智能生产不能只着眼于工厂,也不能谈空工业4.0的概念,而是如何找到科学知识的缺口。科学知识的唯一来源是数据。基于证据的数据是智能生产的核心,它可以将这些事实转化为可以传递的东西。过去,人们的经验是遗传的。

现在生产过程中的所有问题和过程都可以数字化,数字化的目的不是为了做分析。数字化需要分类、拆分、分解、分析。

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数字化的目的
过去人们靠经验积累,没有经验是处理不了问题的。别人回头,你也积累不了。所以我们说的智能生产,本质上是一个传承和竞争力的问题。

中国作为一个生产大国,在过去的生产活动中进口了大量的全球设备,因此在收集和总结各种数据方面具有优势。而如何增强这些数据的分析能力,从而推动智能化生产,是中工4.0必须考虑的下一个问题。

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