数字化柔性装配生产线的建设方法与实践

面向《中国制造2025》,制造行业迎来了升级发展的机遇。汽车行业作为中国制造业的重要组成部分,其智能化转型升级至关重要。通过多年汽车零部件生产线建设经验,总结了数字化柔性装配线建设的一般过程及核心问题,即工业互联网技术的应用应结合行业特点,自主开发适合汽车零部件装配生产线的数字化软件。以某轿车底盘数字化柔性装配生产线项目为例,采用了数字化与柔性化的设计和生产线的建设同步展开的方法,对实施过程中的管理和技术问题进行了探讨,并结合项目实际需求给出了解决方案。该研究为汽车零部件企业实施智能制造升级提供较好的参考。

从大数据到智能制造

推动智能制造的并不是大数据本身,而是大数据的分析技术。大数据給了我们一个看世界的新角度,成为创新驱动核心动力的来源。我们要从设备智能管理、工业大数据入手分析,驾驭工业物联网的三驾马车,结合现代制造业企业的下一代企业架构,打造并形成数据红利,在智能制造的文化升级中,实现重生,实现制造强国之梦。

工业制造中的大数据分析

我们目前正处于采用工业物联网、实现《中国制造2025》的转折点,需要秉承开放和共享的格局,通过互联互通,将信息化的共性技术与行业特征实现有效的整合,实现上下、左右、内外信息资源互通,通过信息化实现社交化与融合化的新常态,助力业态创新、模式创新、流程创新和管理创新,共同探索融合IT与OT的机会,跨越工业物联网断层。

三一重工转型的催化剂——工业互联网

大数据和智能制造给传统工业带来了巨大冲击，强大的工业数据分析服务将成为制造企业数字化战略的重要组成部分，工业物联网将显现出更大的战略价值。

制造业数字化转型的新运营架构

制造业数字化转型将一切围绕着企业更高的效益作为核心出发点,需要重新整合人、流程与技术,实现卓越运营的框架与机制,必须扫描工业物联网与大数据等相关领先技术,从而实现IT-OT的融合.

数据是工业4.0的核心驱动

智能分析和网络物理系统的出现，为我们实现生产管理和工厂转型提供了新的思路。而工业大数据通过360度全景的数字视角，为制造业带来了新的优势，它将提供预测自主维修决策支持分析，打造智能化供应链。大数据是工业4.0的核心驱动。

工业物联网助推制造走向自主模式

“物联网”这个词语的出现，反映了智能互联产品数量不断增加，代表着产业新机会。工业物联网产品拥有3大核心元素：物理组件、智能组件和连接组件。智能组件增强了物理组件的功能和价值，而连接组件增强了智能组件的功能和价值，并使一些智能组件存在于物理组件本身之外。这三者构成了价值提升的良性循环。

从品质思维到智能管理的大数据观

在智能互联产品诞生之前，数据的产生主要源于内部运营和价值链上各个职能之间的内部交付，例如订单处理、供应商互动、销售互动和客户服务拜访等。企业可以通过问卷调查、市场研究和其他外部资源处所获得的信息对这些数据进行补充。并将这些数据综合到一起，企业能够掌握一定的客户、需求和成本信息，但其程度将会远远低于它们对自己产品功能的了解。

应对新冠疫情的数字化建议

新冠疫情,一个导致正常生活程序被中断的全球公共卫生事件,牵动着亿万人的心。网格化、地毯式的社区综合防控措施在一体化的在线政通服务平台基础上,整合社会公共服务的各类数据资源、完善配套制度等措施,为助力各级政府打赢疫情防控阻击战尽力尽责,数字政通与各地网格化智慧城市平台的数据为遏制疫情扩散和提供重要数据支撑。

5G时代:寻求突破 加快数字转型

疫情发展到现阶段,对新增长动能的讨论至关重要。中长期看,政府投资和企业投资是弥补疫情所造成的经济缺口的核心力量。普通市民在这次抗击疫情以及复工复产中,对新科技的作用有了新的认知,互联网+医疗、大数据疫情分析、视频会议、线上教学等,特别是线上线下的生活基础物流应用与平台在这次抗疫中给老百姓的生活带来了实质的便利。以5G、互联网数字化科技为跳线的“新基建”也随之成为了一个被关注的热点。

机器人推动再制造升级

人们对工业再制造日趋重视起来。通过对废旧产品实施高技术修复和改造，对损坏或将报废的零部件，在性能失效分析、寿命评估等分析的基础上，进行再制造工程设计，采用一系列相关的先进制造技术，使再制造产品质量达到或超过新品。经过近30年的发展，我国工业发展取得举世瞩目的成绩。但随着节能环保意识的普及，人们对工业再制造也日趋重视起来。

融合IT与OT是跨越工业物联网断层的必经之路

我们目前正处于采用工业物联网、实现中国智能制造2025的转折点。我们需要秉承开放和共享的格局，通过互联互通，将信息化的共性技术与行业特征实现有效的整合，实现上下、左右、内外信息资源互通，通过信息化实现社交化与融合化的新常态，助力业态创新、模式创新、流程创新和管理创新，共同探索融合IT与OT的机会，跨越工业物联网断层。

2019年的工业数字化转型在一声声“重塑”中前行

一些尝试实施工业数字化转型的企业或是服务与转型的组织,在过去的一年中感到举步艰难,其主要原因就是在转型的路上缺乏有效的对标和范式参照。从丰田的精益、杜邦的卓越运营,到GE以“零缺陷”的完美商业追求的六西格玛,上世纪的工业转型范式依然在今天的数字化转型的探索中延续。

大数据预测分析有多靠谱?

关于大数据预测性分析，如今可谓大肆宣传，人人都想在预测分析市场上分得一杯羹。周末和朋友喝茶聊天，谈到了这个话题。预测的故事一个接着一个，然而一些关于预测性分析价值的说法，似乎太过美好且不太真实。

智能互联产品应该有个定论了

信息技术为所有产品带来革命性的变化。哈佛大学迈克尔·波特教授在2014年《哈佛商业周刊》首次提出,无数传统的电子与机械产品,现在已升级为各种复杂的系统。硬件、传感器、数据储存装置、微处理器和软件,它们以多种多样的方式组成新产品。借助计算能力和装置迷你化技术的重大突破,

云化后的信息服务管理三要点

任何技术性的颠覆，必须要有坚实的理论基础。影响计算机效率发生颠覆性质变的关键，无非就是两点：一是磁盘的IO效率，二是网络的速度。在云计算的舆情，我们谈论的“小变大”与“分布式”，

为生态创造价值的平台更长久

从封闭平台进化为开放生态,徐工信息的工业互联网平台建设不是一句空话.从2014年开始,徐工信息利用多种云计算、大数据开源架构对原有平台进行升级,这反映了徐工信息从外部生态合作伙伴的切实需求出发,对自身的云计算平台进行了更为专业、更具生命力的创新,平台不仅仅关注工业网络自身的专业发展,同时兼顾云计算平台自身的质量与管理等相关技术的运营,并为第三方的软硬件开发商提供应用平台等服务.

智能制造:从价值科技出发最终实现价值人文——工业价值链的成因与实现途径

商业模式并不能解决缺乏核心技术的发展难题.而商业模式应该是不同价值链的组群,其表象是不同的企业有不同的商业模式架构,而商业模式的背后,一切都要回归到创造价值和优化价值链.这才是工业时代所有企业的实质和原点.

工业大数据是德国工业4.0的核心驱动

在当今竞争激烈的商业环境中，企业正面临着前所未有的挑战，即如何利用大数据，快速而精确地决策以提高生产力。追溯过去，整个制造业看的是生产力需求。今天我们的需求发生了变化。