长期发展，四步迈向工业4.0
时间：2022-04-10 23:06:01 | 来源：行业动态
时间：2022-04-10 23:06:01 来源：行业动态
但如刘慈欣在《三体》中所说，仅靠生存本身是不能保证生存的，发展是生存的最好保障。短期内，企业需要靠自救快速恢复业务，让自己活下来；从长远来看，企业更要把这种自救能力保留下来，形成在任何时期、任何情况下的应变和抗风险能力。
对此，IBM全球企业咨询服务部大中华区物联网及工业4.0服务总监张思民认为，实现工业4.0是制造企业应对当下以及未来多变的外部环境，塑造长期发展能力的重要方式。一方面，市场快速变化使得产品从研发、生产到上市的生命周期变得越来越短；另一方面，消费者需求多样化，倒逼制造业不得不从物料准备、库存等方面，构建敏捷应变的能力。
张思民总结，制造企业的诉求永远都是围绕以下三个关键指标展开，即产品质量、供应链成本和交付周期，并且这几个指标之间是相互制约、相互约束的，俗称按下了葫芦又浮起了瓢。基于这样一个思路，企业可以利用物联网、人工智能、大数据技术融合流程信息化与产线自动化，提升工业企业的敏捷应变能力细化拆分来看，可以通过四个步骤实现工业4.0。
第一步，梳理端到端的业务管理流程，细化管理颗粒度，从管理视角实现精益化，从而缩短产品生命周期和订单生命周期。对此，IBM会面向不同企业类型针对性地给出梳理和优化方案，比如对于订单类企业就可以边设计、边生产、边变更到最后销售和服务，对于批量生产企业就可以侧重优化供应链，从PDM向PLM延伸；
第二步，数字化镜像端到端物理生产过程。比如，基于PTC Thingworx平台，就可以通过收集各种工业设备的相关数据，并对其属性进行自定义，从而监测设备的实时状态是遥测或者静态，同时还可以通过远程传输的状态对设备进行控制。在此基础上，制造企业就可以构建一个具有实时感知能力的供应链和生产制造流程，形成从计划到执行、再从执行返回计划到闭环过程，实现智能化；
第三步，构建工业大脑，实现多目标多约束条件下的实时及精准决策，利用大数据和人工智能辅助业务决策，进行预测性设备维护，检测产品质量问题等等。对于制造企业来说，由于数据产生、数据分析、数据反馈和应用迭代这个闭环基本上都是基于自身的设备和产线，并不依赖于外部，因此通过大数据和人工智能可以非常有效地提升生产工艺水平，提高产品质量；
第四步，构建完整的工业互联网平台，融合流程信息化与产线自动化、通过管理信息与物理生产的实时互动大幅提升工业企业敏捷应变能力。具体来说，可以划分为五个域，分别是包括车辆、产线、仓库在内的控制域，包括大数据、机器学习、算法在内的信息域，包括车联网和智能工厂在内的运行域，业务域以及应用域。通过这五个域就可以把企业的生产计划和实际进行实时打通，辅助实时决策。
总而言之，制造企业的业务永远是围绕着产品生命周期和订单生命周期在不断运转的，所以，要实现工业4.0，核心就是对这两个生命周期进行加速和柔性化，实现预测性的分析和决策，提升业务响应敏捷度。张思民总结说。
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